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基於神經網路的夜間交易黃金顧問是一款創新工具，適合希望在夜間市場實現策略自動化的投資者和交易者。 該顧問使用先進的機器學習和神經網路技術來分析數據並做出交易決策。 顧問的初始成本為 190 美元，前 10 份，下一次價格變動為 490 美元，顧問的最終成本為 1,490 美元 為交易策略中的神經網路開發程式碼需要使用專門的函式庫，例如 TensorFlow 或 PyTorch。 我使用 TensorFlow 函式庫建立了一個簡單的循環神經網路 (RNN)，以根據歷史資料預測黃金價格。 # 創建一個神經網絡 模型 = tf.keras.Sequential([      tf.keras.layers.LSTM(hidden_​​layer_size, input_shape=(seq_length, input_size)),      tf.keras.layers.Dense(output_size)# 編譯模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 資料準備 序列 = c

Advisor AI Night GBPUSD - 基于神经网络的夜间剥头皮交易者，专为金融市场的自动化交易而设计，重点是夜间剥头皮。 倒卖是一种短期交易策略，机器人试图从短期价格变化中获取微薄利润。 顾问的初始成本为 190 美元，前 10 份，下一次价格变动为 490 美元，顾问的最终成本为 1490 美元 该机器人的主要特征包括： 1.使用神经网络： • 该机器人使用神经网络来分析大量有关价格、交易量和其他市场参数的数据。 神经网络可以从历史数据中学习，并识别使用传统技术指标无法始终识别的复杂依赖关系和模式。 2.夜间活动： • 该机器人专为夜间交易而设计，此时市场波动较小且受某些模式影响。 3. 倒卖策略： • 机器人将进行快速交易，捕捉最细微的价格变化。 为此，他可以使用较小的止盈和止损水平来最大程度地降低风险。 4、适应性： • 机器人被配置为自动适应不断变化的市场条件。 例如，他可以根据当前的波动性或影响市场的其他因素来调整策略的参数。 5、风险管理： • 该机器人包括风险管理策略，例如限制头寸规模、设置损失限额以及其他最小化损失的方法。 6、市场监测： • 机器人

基於三種策略和兩個趨勢過濾器輔助指標開發的交易顧問。 該策略基於以下策略 價格行動策略 每日關卡策略 艾德的三螢幕策略 交易策略的本質是顧問使用20多個指標同時確定趨勢。 前 25 份顧問的起始價格為 155 美元。 下一個顧問價格是前 20 份 225 美元。 下一個顧問價格是前 15 份 355 美元。 顧問的下一個價格是前 10 份 505 美元。 顧問的最終費用將恰好是 750 美元 顧問的即時監控   https://www.mql5.com/ru/users/wqr777/seller 回測顯示出非常穩定的成長曲線，具有非常受控的回撤和快速恢復。 該 EA 已經使用多個經紀商的多個價格反饋在黃金可用的最長期限內進行了壓力測試，似乎沒有任何因素導致其失敗。 沒有「神經網路/機器學習人工智慧/ChatGPT/量子電腦/理想的前向回測」的銷售對話，而是基於經過驗證的開發和實際執行方法的真實而誠實的交易系統。 顧問的設定可在顧問討論中找到 對於每種經紀商和帳戶類型，最好根據您的要求優化顧問 選項 貨幣對：任意交易對（多幣種顧問），貨幣對的設定單獨選擇

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