逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场，像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则，即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链，来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。
本文展示了如何利用市场深度 (DOM) 编程, 并介绍了 CMarketBook 类的操作原理, 它可扩展 MQL5 标准库的类, 并提供使用 DOM 的便利方法。
本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包，它们分别提供预测因子选择的新老方法。
MQL5 语言在不断进化, 持续地增加了用于处理数据的新特性. 正因为这些创新, 现在我们可以在不引入第三方DLL库的情况下, 只使用通常的MQL5工具就可以操作ZIP档案了. 本文专注于具体的实现, 并且提供了CZip类作为例子, 它是一个用于读取, 创建和修改ZIP档案的通用工具.
一幅金融市场上交易者的行为画像. 作者自己的菜单是来自于A.Elder的书 "怎样在股票交易中投机取胜" ("How to speculate on stock exchange and win").
逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场，像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则，即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链，来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。
文章涉及在 MetaTrader 4 程序中探明和指示支撑/阻力位。 方便又通用的指标基于简单的算法。 本文同时探讨了一个有用的主题，即创建能够在一个工作空间显示不同时间范围结果的简单指标。
本文描述了用于检测支撑/阻力位的简单脚本的创建过程。 由于面向的对象为初学者，你可以找到过程中每个步骤的详细解释。 然而，尽管脚本非常简单，本文对于高级交易者和MetaTrader 4 平台用户也非常有帮助。 其中包含了数据导出至表格格式、表格导入 Microsoft Excel 和绘制便于更加详细分析图表的示例。
您现在已经成为程序的幸运拥有者——该程序可以在几分钟内为您建立一套可盈利的自动交易系统（ATC），不得不说这听起来很诱人。 您需要做的只是输入想要的数值并按回车键。 此刻，赶紧测试您的自动交易系统并获取预期的收益吧。 成千上万人花费数千小时的时间开发了这套独特的自动交易客户端，从此将能一劳永逸，这听起来多少有些空洞。 一方面，这听起来的确有点不实际。 但是，我认为这个问题可以解决。
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本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。
本文展示了如何利用市场深度 (DOM) 编程, 并介绍了 CMarketBook 类的操作原理, 它可扩展 MQL5 标准库的类, 并提供使用 DOM 的便利方法。
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本文展示了如何利用市场深度 (DOM) 编程, 并介绍了 CMarketBook 类的操作原理, 它可扩展 MQL5 标准库的类, 并提供使用 DOM 的便利方法。
