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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。

交易中的夹角. 需要进一步的研究

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在本文中,我们讨论的交易分析方法是,在 MetaTrader 4 终端中度量夹角。本文提供了一个大致的计划来使用夹角做趋势变化的分析,以及用于在交易中做夹角分析的实用的非标准方法。本文也提出了结论,这对交易是有帮助的。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

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本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

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  • Didi 指数 Didi 指数 mql5 源码。
  • b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。
  • Renko 2.0 Offline 这个EA交易并不进行交易,它会在1M图表上生成自定义的交易品种信息。

已发布文章 "以马丁格尔(翻倍加仓)为基础的长线交易策略"。

以马丁格尔(翻倍加仓)为基础的长线交易策略

在本文中,我们将深入研究马丁格尔(翻倍加仓)系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易,以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易,则必须考虑这一事实。

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已发布文章 "MеtaTrader5 图表上的水平示意图"。

MеtaTrader5 图表上的水平示意图

水平示意图在终端图表上并不常见,但在很多任务中仍然会用到它们,例如在开发显示特定周期的交易量或价格分布的指标时,当创建各种版本的市场深度时。 本文研究构建和管理水平示意图作为图形基元的数组。

已发布文章 "蒙特卡罗方法在强化学习中的应用"。

蒙特卡罗方法在强化学习中的应用

在本文中,我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中,我们考虑了随机决策森林算法,并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA,概述了这种方法的主要优点(交易算法的开发简单和“培训”速度快)。强化学习(RL)可以很容易地融入到任何交易EA中,并加速其优化。

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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。

交易中的夹角. 需要进一步的研究

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深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

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  • 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
  • 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
  • b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。

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已发布文章 "在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测"。

在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用  第二部分优化和预测

在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。

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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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交易中的夹角. 需要进一步的研究

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本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

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  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
  • 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
  • VWAP - 交易量加权平均价格 VWAP 是一款日内计算, 主要由算法和机构交易者使用, 以便评估一只股票相对其当天的成交量加权平均值的交易分布。

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