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使用MetaTrader 5新的可能性

MQL5.community的发展历史

最受欢迎的EA交易和技术指标、新闻信号、代码库中常规传入的现有的MQL5程序和热门讨论的论坛主题。

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Trading Hero 10k Conservative
227% 9160 交易
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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"。

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。

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已发布文章 "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"。

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

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。

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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?

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

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。

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。

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

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

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。

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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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多于 50 新图表 已发布:

Chart NZDUSD, H1, 2021.06.07 18:04 UTC, RoboForex Ltd, MetaTrader 5, Real
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Chart USDCAD, D1, 2021.06.01 05:33 UTC, RannForex Limited, MetaTrader 5, Real
USDCAD, D1
차트 BTCUSD, M30, 2021.06.06 13:35 UTC, FF Trader S.R.O., MetaTrader 4, Demo
BTCUSD, M30

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已发布文章 "形态搜索的暴力强推方式(第四部分):最小功能"。

形态搜索的暴力强推方式(第四部分):最小功能

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。

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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。

神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

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”。

自适应算法(第四部分):附加功能和测试

自适应算法(第四部分):附加功能和测试

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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Jorge Pulido
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多于 960 篇文章已发布在网站

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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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。

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

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

自适应算法(第四部分):附加功能和测试

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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