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使用MetaTrader 5新的可能性

MQL5.com上的编程文章

已发布文章 "来自专业程序员的提示(第一部分):代码存储、调试和编译。 操控项目和日志"。

来自专业程序员的提示(第一部分):代码存储、调试和编译。 操控项目和日志

这些提示来自专业程序员,涵盖有关方法、技术和辅助工具,能够令编程更轻松。

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实用且奇特的自动交易技术

实用且奇特的自动交易技术

在本文中,我将演示一些非常有趣且实用的自动交易技术。 其中一些可能您很熟悉。 我将尝试覆盖最有趣的方法,并解释为什么它们值得使用。 此外,我将展示这些技术在实战中的适用性。 我们将创建智能交易系统,并依据历史报价来测试全部所述技术。

组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效

组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效

本文所提供的技术讲述,旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路,以及它的基本原理、可能性和缺点。

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

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本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是,这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后,您将能够创建自己的交易机器人。

已发布文章 "DoEasy 库中的其他类(第六十九部分):图表对象集合类"。

DoEasy 库中的其他类(第六十九部分):图表对象集合类

在本文里,我启动图表对象集合类的开发。 该类存储图表对象及其子窗口和指标的集合列表,从而提供操控任何选定图表及其子窗口的能力,亦或同时处理多个图表列表。

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DoEasy 库中的其他类(第六十八部分):图表窗口对象类和图表窗口中的指标对象类

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在本文中,我将继续开发图表对象类。 我将添加含有可用指标列表的图表窗口对象列表。

如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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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。

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实用且奇特的自动交易技术

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网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

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本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是,这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后,您将能够创建自己的交易机器人。

自适应算法(第四部分):附加功能和测试

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我将继续采用最少的必要功能来充实算法,并测试结果。 其获利能力十分低下,但文章展示的全自动盈利交易的模型,是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。

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组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效

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形态搜索的暴力强推方式(第四部分):最小功能

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本文基于上一篇文章中设定的目标,提出了一个改进的暴力强推版本。 我将尝试尽可能广泛地涵盖这个主题,并以该方法获取的设置来运行智能交易系统。 本文还附有一个新的程序版本。

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

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实用且奇特的自动交易技术

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神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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作为研究神经网络的下一步,我建议研究在神经网络训练过程中提高收敛性的方法。 有若干种这样的方法。 在本文中,我们将研究其中之一,名为“舍弃”。

已发布文章 "组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效"。

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实用且奇特的自动交易技术

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DoEasy 函数库中的其他类(第六十六部分):MQL5.com 信号集合类

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在本文中,我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类,拥有能够管理信号的函数。 此外,我将改进“市场深度”快照对象类,来显示 DOM 的总买卖量。

已发布文章 "DoEasy 库中的其他类(第六十七部分):图表对象类"。

DoEasy 库中的其他类(第六十七部分):图表对象类

在本文中,我将创建图表对象类(单个交易金融产品图表),并改进 MQL5 信号对象的集合类,以便在更新列表时也能为存储在集合中的每个信号对象更新其所有参数。

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神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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自适应算法(第四部分):附加功能和测试

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已发布文章 "MVC 设计范式及其可能的应用"。

MVC 设计范式及其可能的应用

本文讨论了一种流行的 MVC 范式,以及它运用在 MQL 程序中的可能性、优缺点。 这个思路是将现有代码拆分为三个独立的组件:模型、视图和控制器。

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实用且奇特的自动交易技术

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自适应算法(第四部分):附加功能和测试

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已发布文章 "神经网络变得轻松(第十三部分):批次常规化"。

神经网络变得轻松(第十三部分):批次常规化

在上一篇文章中,我们开始研究旨在提高神经网络训练品质的方法。 在本文中,我们将继续这个主题,并会研讨另一种方法 — 批次数据常规化。

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神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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也许,GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一,它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然,我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而,我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案,以及如何从中受益。

实用且奇特的自动交易技术

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自适应算法(第四部分):附加功能和测试

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神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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在本文中,我将着手开发操控市场深度的功能。 我还将创建市场深度抽象订单对象,及其衍生类。

神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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DoEasy 函数库中的价格(第六十五部分):市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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DoEasy 函数库中的价格(第六十四部分):市场深度,DOM 快照类和快照序列对象

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在本文中,我将创建两个类(DOM 快照对象类,和 DOM 快照序列对象类),并测试 DOM 数据序列的创建。

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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在本文中,我将着手开发操控市场深度的功能。 我还将创建市场深度抽象订单对象,及其衍生类。

神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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也许,GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一,它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然,我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而,我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案,以及如何从中受益。

如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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DoEasy 函数库中的价格(第六十五部分):市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类

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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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在本文中,我将着手开发操控市场深度的功能。 我还将创建市场深度抽象订单对象,及其衍生类。

DoEasy 函数库中的价格(第六十四部分):市场深度,DOM 快照类和快照序列对象

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

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在本文中,我将实现即时报价数据的实时更新,并为操控市场深度的品种对象类(DOM 本身将在下一篇文章中实现)做准备。

如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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也许,GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一,它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然,我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而,我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案,以及如何从中受益。

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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自适应算法(第三部分): 放弃优化

自适应算法(第三部分): 放弃优化

如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数,就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测,它应该确定知道。

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

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在本文中,我将实现即时报价数据的实时更新,并为操控市场深度的品种对象类(DOM 本身将在下一篇文章中实现)做准备。

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自适应算法(第三部分): 放弃优化

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神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中,现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现,并评估其对整体网络性能的影响。

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

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在本文中,我将实现即时报价数据的实时更新,并为操控市场深度的品种对象类(DOM 本身将在下一篇文章中实现)做准备。

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

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如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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使用电子表格建立交易策略

使用电子表格建立交易策略

本文介绍了使用电子表格(Excel、Calc、Google)分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。

开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式

开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式

在接下来的系列文章中,我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发,以及如何将这些情况系统化,用逻辑描述它们,并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始,这个算法将逐渐获得理论,并发展成一个非常复杂的项目。

已发布文章 "DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类"。

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DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

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鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

自适应算法(第三部分): 放弃优化

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如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数,就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测,它应该确定知道。

多层感知机与反向传播算法

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这两种方法的普及性日益增加,因此在 Matlab、R、Python、C++ 等领域开发了大量的库,它们接收到一个训练集作为输入,并自动为问题创建合适的网络。让我们试着理解基本的神经网络类型是如何工作的(包括单神经元感知机和多层感知机)。我们将探讨一个令人兴奋的算法,它负责网络训练 - 梯度下降和反向传播。现有的复杂模型往往基于这样简单的网络模型。

已发布文章 "DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备"。

DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

在本文中,我将实现即时报价数据的实时更新,并为操控市场深度的品种对象类(DOM 本身将在下一篇文章中实现)做准备。

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购买交易机器人前如何进行测试

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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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神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

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我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中,现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现,并评估其对整体网络性能的影响。

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如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数,就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测,它应该确定知道。

如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合"。

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

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无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法

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本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外,基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此,我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导,帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人,并在他们的课程中实现这些能力。

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