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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。
今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么,以便若它“偏离轨道”,交易者可以尽早将其从图表中删除,并控制事态。
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- 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。
- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
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已发布文章 "构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction"。
在本文中,我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统,EA 就能更快地工作,如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。
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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。
今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾,我建议允许手工操作 EA 是合适的,至少在一段时间内。
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- 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)。
- b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。
- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
已发布文章 "种群优化算法:灰狼优化器(GWO)"。
我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一,具有许多变量的平滑函数。
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已发布文章 "神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数"。
我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中,我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中,我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中,我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中,我们采用了一个先验分布知识,并训练了另一个。 在本文中,我们将研究一种算法,其允许模型针对两种分布进行训练。
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今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下,我们的 EA 已能在任何状况下工作,但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。
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。
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- 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
- b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。