已发布文章 "可视化使用选定标准优化的结果"。

在这篇文章中,我们继续开发用于操作优化结果的 MQL 应用程序,这一次,我们将会展示如何在通过图形界面指定了其它标准、在优化参数之后生成最佳结果的表格。

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本文是专门讨论货币对篮子交易系列的总结。 在此,我们测试剩余的形态,并讨论在实际交易中如何应用整体方法。 入场和离场,搜索形态并分析它们,组合指标的复杂应用,这些均有研究。

您是否正在运用自己的策略进行交易? 如果您的系统规则可以描述为正规的软件算法,那么最好将交易委托给自动智能系统。 机器人不需要睡觉或食物,也不会受到人类弱点的影响。 在本文中,我们将展示如何在自由职业服务版块订购交易机器人时创建需求规范。

我们继续构建融合。 这次,之前创建的融合袋将辅以可训练的合并器 — 深度神经网络。 一个神经网络在修剪后合并了 7 个最佳融合输出。 第二个将融合的所有 500 个输出作为输入,修剪并合并它们。 神经网络将使用 Python 的 keras/TensorFlow 软件包构建。 该软件包的功能也会简要介绍。 还会进行测试并比较装型融合和堆叠融合的分类品质。
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。
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