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已发布文章 "神经网络变得简单(第 81 部分):上下文引导运动分析(CCMR)"。

在以前的工作中,我们总是评估环境的当前状态。与此同时,指标变化的动态始终保持在“幕后”。在本文中,我打算向您介绍一种算法,其允许您评估 2 个连续环境状态数据之间的直接变化。
已发布文章 "在MQL5中开发马丁格尔(Martingale)区域恢复策略"。

本文详细探讨了创建基于区域恢复交易算法的EA需要实施的步骤。这有助于自动化该系统,从而为算法交易者节省时间。
已发布文章 "可视化交易图表(第二部分):数据图形化展示"。

接下来,我们将从头开始编写一个脚本,以简化交易订单截图的加载过程,便于分析交易入场点。所有关于单个交易的必要信息都将方便地显示在一个图表上,并且该图表具备绘制不同时间框架的能力。
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已发布文章 "如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 7 部分):依据动量振荡器指标的之字折线"。

本文中的多货币智能系统是利用之字折线(ZigZag)指标的自动交易系统,该指标依据动量振荡器过滤、或彼此过滤信号。
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已发布文章 "为 Metatrader 5 开发 MQTT 客户端:TDD 方法 - 第 6 部分"。

本文是介绍我们针对 MQTT 5.0 协议的本地 MQL5 客户端的开发步骤的系列文章的第六部分。在本部分中,我们会讨论我们第一次重构中的主要变化,我们如何为我们的数据包构建类得出可行的蓝图,我们如何构建 PUBLISH 和 PUBACK 数据包,以及 PUBACK 原因代码背后的语义。
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- 手数计算器 - 风险管理工具 这个工具可以让您根据一些简单的资金管理规则来计算下一次交易中的手数大小。
- SuperTrend SuperTrend指标
- 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)。
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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。
MQL5 自由职业者是一项在线服务,开发人员可以通过这项服务为交易员客户创建交易应用程序而获得收入。该服务自 2010 年起成功运营,迄今已完成超过 10 万个项目,总价值达 700 万美元。我们可以看到,这里涉及到大量资金。

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 4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。
已发布文章 "神经网络实践:最小二乘法"。

在本文中,我们将探讨一些想法,包括数学公式在外观上怎么会比用代码实现时更复杂。此外,我们还将考虑如何设置图表的象限,以及 MQL5 代码中可能出现的一个有趣问题。不过,说实话,我还是不太明白该如何解释。总之,我会告诉你如何用代码解决这个问题。
已发布文章 "构建K线图的趋势约束模型(第四部分):为各个趋势波段自定义显示样式"。

在本文中,我们将探讨强大的MQL5语言在MetaTrader 5上绘制各种指标样式的能力。我们还将研究脚本及其在模型中的应用。
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已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 13 部分):智能信号类 DBSCAN"。

《基于密度的空间聚类参与噪声应用》是一种无监督的数据分组形式,除 2 个参数外,几乎不需要任何输入参数,比之其它方式,譬如 k-平均,这是一个福音。我们深入研究使用由向导组装的智能系统如何在测试、及最终交易时起到建设性作用。
已发布文章 "突破结构(BoS)交易策略分步指南"。

基于结构突破(Break of Structure, BoS)策略的自动化交易算法开发综合指南在MQL5中创建交易顾问并在MetaTrader 5中进行测试的全方位详解——从分析价格支撑与阻力到风险管理
已发布文章 "开发多币种 EA 交易(第 9 部分):收集单一交易策略实例的优化结果"。

让我们来概述一下 EA 开发的主要阶段。首先要做的一件事就是优化所开发交易策略的单个实例。让我们试着在一个地方收集优化过程中测试器通过的所有必要信息。
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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)。
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- Heiken-Ashi Heiken-Ashi指标看上去和蜡烛图类似,但有一些区别。Heiken-Ashi图表是一个简单的趋势决策系统,上升趋势的蜡烛图是蓝色的,下降趋势的蜡烛图是红色的。
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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。

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 4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。

在这篇文章中,我们将探讨彗星尾优化算法(CTA),该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成,旨在寻找优化问题中的最优解。































