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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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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。

交易中的夹角. 需要进一步的研究

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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。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

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  • 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
  • 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
  • b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。

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已发布文章 "在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测"。

在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用  第二部分优化和预测

在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。

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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

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本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

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  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
  • 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
  • VWAP - 交易量加权平均价格 VWAP 是一款日内计算, 主要由算法和机构交易者使用, 以便评估一只股票相对其当天的成交量加权平均值的交易分布。

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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。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

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SCR EURAUD
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已发布文章 "使用 MQL5 和 MQL4 开发的选择与导航工具: 增加自动模式搜索和显示侦测到的交易品种"。

使用 MQL5 和 MQL4 开发的选择与导航工具: 增加自动模式搜索和显示侦测到的交易品种

在本文中, 我们继续扩展用于收集和在交易品种之间导航工具的功能。这一次,我们将创建新的选项卡,只显示满足一些必需参数的交易品种,并且研究如何根据所需的挑选规则简单添加自定义选项卡。

已发布文章 "利用 HTML 报告分析交易结果"。

利用 HTML 报告分析交易结果

MetaTrader 5 平台具有保存交易报告,以及智能交易系统测试和优化报告的功能。 交易和测试报告可以按照两种格式保存:XLSX 和 HTML,而优化报告可以保存为 XML。 在本文中,我们将研究 HTML 测试报告,XML 优化报告和 HTML 交易历史报告。

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