已发布文章 "用Python构建一个远程外汇风险管理系统"。

我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统,并逐步将其部署到服务器上。在本文中,我们将学习如何通过编程管理外汇风险,以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。

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与 Telegram 类似,Discord 可以使用其通信 API 以 JSON 格式接收信息和消息。在本文中,我们将探讨如何使用 Discord API 将 MetaTrader 5 的交易信号和更新发送到您的 Discord 交易社区。

成功餐饮经营者算法(SRA)是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同,SRA不会直接淘汰劣质解,而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现,并为平衡探索与利用提供了全新视角。

今天,我们又向前迈进了一步,整合了一个外部新闻 API 作为我们的 News Headline EA 的头条新闻来源。在这个阶段,我们将探索各种新闻来源 —— 包括成熟的和新兴的 —— 并学习如何有效地访问它们的 API。我们还将介绍如何将检索到的数据解析成适合在我们的 EA 交易中显示的格式。加入讨论,我们将探索直接在图表上访问新闻标题和经济日历的好处,所有这些都在一个紧凑、不干扰用户的界面中。

本文将探讨创新的 Chimera 框架:利用神经网络分析多元时间序列的二维状态空间模型。该方法具有高精度和低计算成本,优于传统方式和变换器架构。
与别处相比,在 MQL5 应用商店购买交易机器人有一个明显的优势 - 其提供的自动化系统,可直接在 MetaTrader 5 终端内接受完整测试。购买前,EA 交易可以、也应该在内置的策略测试程序中,以所有不利的模式谨慎运行,从而对此系统有一个全面的认识。

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在 MetaTrader 5 终端上进行交易时,新闻可访问性是一个关键因素。虽然有很多新闻 API 可用,但许多交易者在访问这些 API 并将其有效集成到他们的交易环境中时仍面临挑战。在本次讨论中,我们的目标是开发一种简化的解决方案,将新闻直接呈现在图表上 —— 也就是最需要新闻的地方。我们将通过构建一个新闻标题 EA 来实现这一目标,该 EA 可以监控并显示来自 API 源的实时新闻更新。

BOA方法灵感源自经典的台球运动,它将寻求最优解的过程模拟为一场游戏:球体致力于落入代表最佳结果的球袋之中。本文将探讨BOA的基本原理、数学模型及其在解决各类优化问题中的效率。

本文教初学者如何在 MQL5 中构建一个基于图表形态识别的 EA 交易系统,该系统利用趋势线突破和反转进行交易。通过学习如何动态检索趋势线值并将其与价格走势进行比较,读者将能够开发出能够识别和交易图表形态(如上升和下降趋势线、通道、楔形、三角形等)的 EA 交易。

我们继续探索基于 ResNeXt 的多任务学习框架,其特征是模块化、高计算效率、及识别数据中稳定形态的能力。使用单一编码器和专用“头”可降低模型过度拟合风险,提升预测品质。
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