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连续前行优化 (第五部分): 自动优化器项目概述和 GUI 的创建
本文深入讲述在 MetaTrader 5 终端里的前向优化。 在先前的文章中,我们研究了生成和过滤优化报告的方法,并开始分析负责优化过程的应用程序的内部结构。 自动优化器是作为 C# 应用程序实现的,并且拥有自己的图形界面。 第五篇文章专门论述了此图形界面的创建。
预测时间序列(第 2 部分):最小二乘支持向量机(LS-SVM)
本文交流的是基于支持向量法,预测时间序列算法的理论和实际应用。 它还提议采用 MQL 来实现,并提供了测试指标和智能交易系统。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先,我们必须了解相关的数学知识。
大程序都是从小文件开始,然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而,有一个更好的解决方案:在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。
本文提供的的基本工具,可针对测试器报告的单次通关验证和优化结果进行 OLAP 分析。 该工具可以操控标准格式文件(tst 和 opt),并还提供了图形界面。 MQL 源代码附带于后。
监视多币种的交易信号 (第二部分) : 应用程序可视部分的实现
在上一篇文章中,我们已创建了应用程序框架,其可作为进一步操作的基础。 在这一部分中,我们将继续开发:创建应用程序的可视部分,并配置界面元素的基本交互。
大程序都是从小文件开始,然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而,有一个更好的解决方案:在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。
本文探讨开发针对程序中所有品种指定时间帧的时间序列集合。 我们将开发时间序列集合,为集合设置时间序列参数的方法,以及取用历史数据初始填充已开发的时间序列。
大程序都是从小文件开始,然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而,有一个更好的解决方案:在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。
预测时间序列(第 2 部分):最小二乘支持向量机(LS-SVM)
本文交流的是基于支持向量法,预测时间序列算法的理论和实际应用。 它还提议采用 MQL 来实现,并提供了测试指标和智能交易系统。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先,我们必须了解相关的数学知识。
连续前行优化 (第五部分): 自动优化器项目概述和 GUI 的创建
本文深入讲述在 MetaTrader 5 终端里的前向优化。 在先前的文章中,我们研究了生成和过滤优化报告的方法,并开始分析负责优化过程的应用程序的内部结构。 自动优化器是作为 C# 应用程序实现的,并且拥有自己的图形界面。 第五篇文章专门论述了此图形界面的创建。