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使用MetaTrader 5新的可能性

MQL5.community的发展历史

最受欢迎的EA交易和技术指标、新闻信号、代码库中常规传入的现有的MQL5程序和热门讨论的论坛主题。

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已发布文章 "海龟汤和海龟汤升级版的改进"。

海龟汤和海龟汤升级版的改进

本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略,‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行,但是有必要知道的是,作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。

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图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 3)

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在本文中,我们介绍下个版本的简单快速开发库(版本 3),它修改了一些缺陷,并且加入了新的功能,文章中有更加详细的内容。

采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制

采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制

本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。

神经网络: 智能交易系统自我优化

神经网络: 智能交易系统自我优化

是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统?如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么?我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。

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已发布文章 "图形界面 X: 标准图表控件 (集成编译 4)"。

图形界面 X: 标准图表控件 (集成编译 4)

这一次我们将研究标准图表控件。它可以创建具有同步水平滚动功能的子图表数组。此外, 我们将继续优化库代码以降低 CPU 负载。

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图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 3)

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采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制

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神经网络: 智能交易系统自我优化

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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统?如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么?我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。

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  • 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
  • 交易季度指标 显示三个交易季度:亚洲,欧洲和美洲。

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已发布文章 "MQL5 编程基础: 终端中的全局变量"。

MQL5 编程基础: 终端中的全局变量

终端中的全局变量为开发复杂而可靠的EA交易提供了一种方便的工具,如果您掌握了全局变量,您就会发现在使用MQL5开发EA交易的时候它们是必不可少的。

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图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 3)

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在本文中,我们介绍下个版本的简单快速开发库(版本 3),它修改了一些缺陷,并且加入了新的功能,文章中有更加详细的内容。

采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制

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本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。

神经网络: 智能交易系统自我优化

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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统?如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么?我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。

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  • 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
  • SuperTrend SuperTrend指标以ProRealTime为基础为 MetaTrader 4创建。
  • Heiken Ashi Smoothed Heiken Ashi Smoothed指标。

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图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 3)

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在本文中,我们介绍下个版本的简单快速开发库(版本 3),它修改了一些缺陷,并且加入了新的功能,文章中有更加详细的内容。

采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制

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本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。

神经网络: 智能交易系统自我优化

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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统?如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么?我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。

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  • Color Stochastic Color Stochastic指标。
  • 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
  • e -Trailing 对所有开启的仓位做自动跟踪止损。只能附加到一个图表.

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