已发布文章 "群体优化算法:智能水滴(IWD)算法"。

文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴(IWD,Intelligent Water Drops)。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样,新的领先者(修改后的 SDSm)可在附件中找到。
已发布文章 "神经网络变得简单(第 67 部分):按照过去的经验解决新任务"。

在本文中,我们将继续讨论收集数据至训练集之中的方法。显然,学习过程需要与环境不断互动。不过,状况可能会有所不同。
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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)。
- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第一部分 本书第一章介绍了MQL5语言和开发环境。与MQL4(MetaTrader 4 语言)相比,MQL5语言其中一项新功能就是支持面向对象编程(OOP),这使其类似于C++。
- 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。
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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。

如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买,或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品,使用您想要的支付方法付款,然后就能激活产品。
已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 08 部分):感知器"。

感知器,单隐藏层网络,对于任何精熟基本自动交易,并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的,其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
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神经网络变得简单(第 64 部分):保守加权行为克隆(CWBC)方法
据前几篇文章中所执行测试的结果,我们得出的结论是,训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中,我们将熟悉一种相当简单,但有效的方法来选择轨迹,并据其训练模型。
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已发布文章 "种群优化算法:Nelder-Mead(NM),或单纯形搜索方法"。

本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索,解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形(函数参数空间),从而达成最优解,并讲述了如何改进该方法。
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已发布文章 "开发回放系统(第 36 部分):进行调整(二)"。

让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中,我将向您展示假设是多么危险:例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值,或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。
已发布文章 "如何在自由职业者服务中通过完成交易员的订单来赚钱"。

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。
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- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第五部分 在本书的第五部分,我们将深入探讨与算法交易相关的API,包括金融数据分析和处理、图表可视化、自动化和用户交互。
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Meta 交易者持仓报告 - 在 MetaTrader 4 中进行美国商品期货交易委员会报告分析的新领域
本文关于在 MetaTrader 中使用美国商品期货交易委员会(CFTC)的报告数据。 文章详细描述了所讨论的 META 交易者持仓报告(COT)项目,展示了如何加载和处理必要的信息。 项目中包含的 Expert Advisor 将帮助我们分析文章中给出概念的有效性。 最后,我们将得出一些结论并提供有用的建议。

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