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已发布文章 "MQL5中的范畴论(第21部分):使用LDA的自然变换"。
这篇文章是我们系列的第21篇,继续研究自然变换以及如何使用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)来实现它们。我们以信号类格式展示了它的应用程序,就像在前一篇文章中一样。
已发布文章 "开发回放系统 — 市场模拟(第 24 部分):外汇(V)"。
今天,我们将去除阻止基于最后成交价进行模拟的限制,并将专门针对这类模拟引入一个新的切入点。整个操作机制将基于外汇市场的原则。该过程的主要区别在于出价(Bid)和最后成交价(Last)模拟的分离。不过,重点要注意,用于随机化时间,并将其调整为与 C_Replay 类兼容的方法在两类模拟中保持雷同。这很好,因为一种模式的变化会导致另一种模式的自动改进,尤其遇到处理跳价之间的时间。
已发布文章 "神经网络变得轻松(第五十五部分):对比内在控制(CIC)"。
对比训练是一种无监督训练方法表象。它的目标是训练一个模型,突显数据集中的相似性和差异性。在本文中,我们将谈论使用对比训练方式来探索不同的扮演者技能。
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本周阅读最多文章
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR
本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
本周下载最多代码
- 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
- 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)。
- SuperTrend SuperTrend指标
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已发布文章 "将ML模型与策略测试器集成(结论):实现价格预测的回归模型"。
本文描述了一个基于决策树的回归模型的实现。该模型应预测金融资产的价格。我们已经准备好了数据,对模型进行了训练和评估,并对其进行了调整和优化。然而,需要注意的是,该模型仅用于研究目的,不应用于实际交易。
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已发布文章 "MQL5中的范畴论(第20部分):自我注意的迂回与转换"。
我们暂时离开我们的系列文章,考虑一下 chatGPT 中的部分算法。有没有从自然变换中借鉴的相似之处或概念?我们尝试用信号类格式的代码,在一篇有趣的文章中回答这些和其他问题。
已发布文章 "为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式 - 第2部分"。
本文是描述 MQTT 协议的本机MQL5客户端开发步骤系列文章的一部分。在这一部分中,我们将描述我们的代码组织、第一个头文件和类,以及我们如何编写测试。本文还包括关于测试驱动开发实践以及我们如何将其应用于该项目的简要说明。
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在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
Apple 产品已经变得非常流行。 MetaQuotes Software Corp. 密切关注着 IT 行业的进展,已经为基于 iOS 的设备发布了专门的移动应用程序,包括适用于 iPhone 的 MetaTrader 4 和适用于 iPhone 的 MetaTrader 5。 在 MQL4.community 论坛,很多主题是关于寻求在 Mac OS 操作系统下运行 MetaTrader 4 的解决方法。 本文中,你将学会如何在 Apple 的流行操作系统上使用 MetaTrader 4。
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- 来自"MQL5算法交易的神经网络"教程的示例 "MQL5算法交易的神经网络"教程是一本全面的操作指南,涵盖了人工智能和神经网络的理论基础,以及使用MQL5编程语言在金融交易应用的实践方面。
- 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)。
- SuperTrend SuperTrend指标
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已发布文章 "MQL5 中的范畴论 (第 17 部分):函子与幺半群"。
本文是我们系列文章的最后一篇,将函子作为一个主题来讨论,且把幺半群作为一个范畴来重新审视。幺半群已在我们的系列中多次讲述,于此配合多层感知器帮助确定持仓规模。