新文章 深度神经网络 (第 IV 部)。创建, 训练和测试神经网络模型已发布： 本文将研究 darch 软件包的新功能 (v.0.12.0)。它包含具有不同数据类型, 不同结构和训练顺序的深度神经网络训练的描述。培训结果也包括在内。 经过训练的神经网络可以根据需要进一步在新数据基础上进行训练。只有有限数量的模型才有可能。由复杂受限 Boltzmann 机 (DNRBM) 初始化的深度神经网络的结构图显示在图例.2 中 图例.2. DNSRBM 的结构图 作者：Vladimir Perervenko
用来处理正则表达式的MQL4 RegularExpressions: 正则表达式提供了一种正式的语言来快速灵活地处理问题。每个正则表达式都是一个模式（面具），为此，正则表达式引擎试图寻找匹配的源文本。一个模式由一个或多个字符文字，操作符或架构组成。 作者： MetaQuotes Software Corp.
新文章 深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维已发布： 本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。 Autoencoder 是具有一个或多个隐藏层的神经网络, 且输入层中的神经元数量等于输出层中神经元的数量。АЕ 的主要目的是尽可能准确地表示输入数据。用于标准神经网络训练的正则化和神经元激活方法也同样用于 AE。任何构建神经网络的软件包只要允许提取隐藏层权重矩阵, 均可用来构建 AE 模型, 。我们将使用 autoencoder...
e-CA:
在平缓波动市场上您保证可以赢 50-60-100 个点.
输入参数:
extern double TakeProfit = 60;extern int StopLoss = 40;extern double Lots = 0.1;extern int Trailing = 0;extern int Step = 0;extern int MA.Period = 35;extern int MA.method = 0;//MODE_SMAextern int sigma_b=5;extern int...
新文章 使用云存储服务来进行终端之间的数据交换已发布： 云技术正在变得越来越流行，现在，我们可以选择付费或者免费的存储服务，有没有可能在交易中使用它们呢?本文提出了一种技术，可以使用云存储服务来进行终端之间的数据交换。 在开发应用程序代码之前，让我们在 Google 网站上进行一些准备工作。为此，要访问developers console（开发人员控制台） (再次登录到您的账户才能访问)， 为应用程序创建一个新的项目。转到项目面板 ("选择一个项目"按钮或者 Ctrl + O). 创建一个新的项目 (+). 作者：Dmitriy Gizlyk
MacdPatternTraderAll0.01. 时间+马丁格尔:
新的潜力。
作者： Юрий
新文章 旗形形态已发布： 本文分析了以下的K线形态: 旗形, 三角旗形, 楔形，长方形，收敛三角型，扩张三角形。除了分析它们的相同点和不同点，我们还将创建指标用于在图表上侦测这些形态，还有一个测试指标用于快速评估它们的效果。 第二类的模式是由填充它们区域的柱构成的，当然，在图表上很难看到明显形成这样的图形，但是重点是有一个柱被邻近的柱大幅覆盖，而形成了形态。 图 5. 形态: a — 旗形, b — 三角形, c — 楔形. 形态显示了价格可能会上涨 (用于买入). 作者：Dmitry Fedoseev
新文章 在 MetaTrader 5 中创建和测试自定义交易品种已发布： 创建自定义交易品种拓展了开发交易系统和金融市场分析的边界，现在，交易者可以在无限的金融资产工具上绘制图表和测试交易策略了。 在点击 "创建自定义交易品种" 之后, 设置它的名称，如有必要在合约规格中修改所需的参数。 作者：MetaQuotes Software Corp.
Time Price Scale Enables Disables:
此脚本控制所有已开图表或某一图表的时间和价格标尺显示。
作者： Karputov Vladimir
新文章 MetaTrader 5 中的自定义前瞻优化已发布： 本文介绍使用 MQL 中实现的内置测试器和辅助函数库来准确模拟前瞻优化的方法。 现在, 我们只需要适应这种连续前瞻优化机制。为了实现这一点, 请确保仅在每个窗口 W 中执行交易结果优化, 同时忽略所有后续测试周期 S。在测试器设置中选择 自定义优化条件, 并在函数库中基于当前窗口 W 内的交易计算, 然后使用 OnTester 事件处理程序从测试器中返回它。此外, 函数应在每个后续测试区间 S 里计算并保存交易结果。.优化完成后, 随着步进 i 的移动, 我们会得到每个窗口 W...
新文章 深度神经网络 (第 I 部)。准备数据已发布： 本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。 以及集合的第二部分: evalq(ggpairs(dataSetCap, columns = 8:13, mapping = aes(color = Class), title = "PredCap2"), env) 图例.15....
新文章 用于一组指标信号的朴素贝叶斯分类器已发布： 本文通过运用多个独立指标的信号, 分析贝叶斯公式在提高交易系统可靠性方面的应用。理论计算可由一款简单的通用 EA 进行验证, 配置为使用任意指标。 其中 N 是指标数量。 N 的各种数值的函数图形显示在如图例 1 当中。 图例. 1. 带有不同数量随机变量的联合概率的外貌 作者：Stanislav Korotky
新文章 通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)已发布： 文章的第八部分包含了 CSymbol 类的描述, 它是一个特别的对象，可以访问任何交易资产。当在 EA 交易中使用时, 这个类提供了很多交易品种的属性，而简化了EA交易的编程，并扩展了它的功能。 当EA交易被编译好，并且在一个 Si 期货合约在图表上编译和展示之前，会触线下面的表格: 以表格显示卢布/美元利率图。 作者：Vasiliy Sokolov
新文章 交易货币对篮子时出现的测试形态。第 I 部已发布： 我们开始测试形态, 并尝试有关交易货币对篮子的文章中所描述的方法。我们看看在实践中如何应用超卖/超买等级的突破形态。 组合 WPR 的范围在 -100％ 到 +100％ 之间, 所以我们现在假设超买等级为 +60％, 而超卖等级为 -60％, 符合标准值。我们来看看指标超出超买/超卖等级的次数。为此, 我们要用到此处 描述的方法: 将 testIndexZig-Zag1.mq5 指标应用于组合的 WPR 图表 (testWPReur.mq5)。我们的目标是确定超过 +70％ 和 +80％, 或 -70％ 和 -80％ 的极值数量...
新文章 跨平台智能交易系统: 时间过滤器已发布： 本文探讨如何实现跨平台智能交易系统的各种时间过滤方法。时间过滤器类负责检查给定时间是否处于特定时间配置设置的范围内。 可在本文的底部 (tester_time_range.html) 找到启用时间范围过滤后运行智能交易系统的测试结果。在此测试当中, 时间范围从 2017 年开始, 到 2017 年 1 月 6 日的第一个星期五结束。所以, 智能交易系统在结束日期后不再有任何交易入场时, 我们可以知道过滤器已然工作。最后一笔交易的屏幕截图如下所示: 作者：Enrico Lambino
同时显示全部时段MA移动方向的简单指标:
根据选定时段的移动平均(MA)方向, 在当前图表上显示不同颜色的MA片段, 如果在选定时段上MA方向不同, 则根本不会显示.
作者： Александр
新文章 交易中的夹角. 需要进一步的研究已发布： 在本文中，我们讨论的交易分析方法是，在 MetaTrader 4 终端中度量夹角。本文提供了一个大致的计划来使用夹角做趋势变化的分析，以及用于在交易中做夹角分析的实用的非标准方法。本文也提出了结论，这对交易是有帮助的。 交易中，角的概念稍微有点修改，角是柱数和点数的比例。这里的柱数表示由标准时段(M1,M5,等等)和非标准时段提供的时间，点数则代表由4位或者5位小数衡量的价格单位。 作者：12m
HistoryPositionInfo 版本 2: 返回在交易历史中仓位的利润点数，还有手续费，隔夜息以及利润钱数。 作者： Vladimir Karputov
Get_Rich_or_Die_Trying_GBP: 在 PERIOD_M1 (M1) 上进行交易，计算上涨和下跌的烛形数量。 作者： Vladimir Karputov
Color_QEMA_Envelopes_Digit_HTF: 在输入参数中带有时段选择选项的 Color_QEMA_Envelopes_Digit 指标。 作者： Nikolay Kositsin
Color_PEMA_Envelopes_Digit_HTF: 在输入参数中带有时段选择选项的 Color_PEMA_Envelopes_Digit 指标。 作者： Nikolay Kositsin
RabbitM2: 本 EA 交易使用了下面的指标: CCI, 快速和慢速 MA, Larry Williams 的 WPR. 作者： Vladimir Karputov
Color_PEMA_Envelopes_Digit_System: 本指标使用 Color_PEMA_Envelopes_Digit 通道实现了一个突破系统。 作者： Nikolay Kositsin
Color_QEMA_Envelopes_Digit_System: 本指标使用 Color_QEMA_Envelopes_Digit 通道实现了一个突破系统。 作者： Nikolay Kositsin
Zigzag2_R_channel: 一个基于 Zigzag2_R_Color 指标峰谷的通道。 作者： Nikolay Kositsin
Boa_ZigZag_channel: 一个基于 Boa_ZigZag 指标峰谷的通道。 作者： Nikolay Kositsin
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