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2021.01.04
2021.01.04
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2021.01.04
2021.01.04
已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列（第四十九部分）：多周期、多品种、多缓冲区标准指标"。
在本文中，我将改进库类，从而满足需要多个缓冲区来显示其数据的多品种、多周期标准指标的开发能力。
2021.01.03
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2021.01.03
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2021.01.03
本周下载最多代码
- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
- 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。
2021.01.03
本周阅读最多文章
交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。
在第二篇文章中，我们将继续研究神经网络，并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。 我们将操控两个神经网络模型，它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。
本文专门介绍了程序化生成自定义品种（符号），这些自定义品种可用来演示一些显示报价的流行方法。 它描述的是一种建议的微创智能交易系统改编方案，可用在派生的自定义品种图表上，如同真实品种一样。 MQL 源代码随附于文后。
2021.01.02
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2021.01.01
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2020.12.31
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2020.12.31
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2020.12.31
已发布文章 "连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复"。
根据本系列文章的用户和读者的评论和要求，程序已进行了修改。 本文包含一个自动优化器的新版本。 该版本实现了所需的功能，并提供了其他改进，这些是我运用该程序操作时发现的。
2020.12.30
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2020.12.30
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2020.12.29
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2020.12.29
本月下载最多代码
- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
- 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。
2020.12.29
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超买/超卖区域是某种市场状态的特征，可由证券价格的疲软变化来区分。 这种负面变化会明显发生在任何尺度趋势发展的最后阶段。 由于交易中的利润价值直接取决于尽可能覆盖更广趋势幅度的能力，因此在任何证券交易中，探测此类区域的准确性是一项关键任务。
交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。
DoEasy 函数库中的时间序列（第四十七部分）：多周期、多品种标准指标
在本文中，我着手开发操控标准指标的方法，最终能够基于函数库类创建多品种、多周期的标准指标。 此外，我将在时间序列类中添加“跳过柱线”事件，并将函数库的预备函数移至 CEngine 类，从而消减主程序代码中的过多负载。
2020.12.29
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2020.12.28
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2020.12.28
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2020.12.28
已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列（第四十八部分）：在单一子窗口里基于一个缓冲区的多周期、多品种指标"。
本文研究了一个示例，该示例使用单个指标缓冲区来创建多品种、多周期标准指标，以便在指标子窗口中进行构造和操作。 我会准备库类，以便在程序主窗口中与标准指标一起操作，并有多个缓冲区来显示其数据。
2020.12.27
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2020.12.27
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2020.12.27
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- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
- 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。
2020.12.27
本周阅读最多文章
交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。
我们通常使用烛条或条形图来分析行情，将价格序列切分成规则间隔。 这样的离散化方法不会扭曲行情走势的真实结构吗？ 将音频信号离散化为规则间隔是可以接受的解决方案，因为音频信号是随时间变化的函数。 信号本身是取决于时间的幅度。 该信号属性是基本的。
超买/超卖区域是某种市场状态的特征，可由证券价格的疲软变化来区分。 这种负面变化会明显发生在任何尺度趋势发展的最后阶段。 由于交易中的利润价值直接取决于尽可能覆盖更广趋势幅度的能力，因此在任何证券交易中，探测此类区域的准确性是一项关键任务。
2020.12.26
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2020.12.26
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2020.12.26
已发布文章 "神经网络变得轻松（第二部分）：网络训练和测试"。
在第二篇文章中，我们将继续研究神经网络，并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。 我们将操控两个神经网络模型，它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。
2020.12.25
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2020.12.24
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