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![在Linux上运行MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
![在Linux上运行MetaTrader 4](https://c.mql5.com/2/13/1054_12.png)
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
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- 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
- 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)。
- 来自"MQL5算法交易的神经网络"教程的示例 "MQL5算法交易的神经网络"教程是一本全面的操作指南,涵盖了人工智能和神经网络的理论基础,以及使用MQL5编程语言在金融交易应用的实践方面。
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已发布文章 "掌握 MQL5:从入门到精通(第一部分):开始编程"。
![掌握 MQL5:从入门到精通(第一部分):开始编程](https://c.mql5.com/2/60/Introduction_to_programming_using_the_MQL5_language_LOGO.png)
本文是有关编程的系列文章的概述。这里假设的是读者之前从未接触过编程,因此,本系列从最基础的地方开始。编程知识水平:绝对的新手。
已发布文章 "如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 5 部分):凯尔特纳(Keltner)通道上的布林带 — 指标信号"。
![如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 5 部分):凯尔特纳(Keltner)通道上的布林带 — 指标信号](https://c.mql5.com/2/61/rj-article-image-60x60.png)
本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人,可以仅从一个品种图表中交易(开单、平单和管理订单,例如:尾随止损和止盈)多个品种(对)。在本文中,我们将用到来自两个指标的信号,在本例中为凯尔特纳(Keltner)通道上的布林带®。
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已发布文章 "群体优化算法:智能水滴(IWD)算法"。
![群体优化算法:智能水滴(IWD)算法](https://c.mql5.com/2/60/Intelligent_Water_Drops_IWD_LOGO.png)
文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴(IWD,Intelligent Water Drops)。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样,新的领先者(修改后的 SDSm)可在附件中找到。
已发布文章 "神经网络变得简单(第 67 部分):按照过去的经验解决新任务"。
![神经网络变得简单(第 67 部分):按照过去的经验解决新任务](https://c.mql5.com/2/62/Neural_networks_made_easy_Part_67__LOGO.png)
在本文中,我们将继续讨论收集数据至训练集之中的方法。显然,学习过程需要与环境不断互动。不过,状况可能会有所不同。
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![如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_market__1.png)
如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
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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- 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)。
- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第一部分 本书第一章介绍了MQL5语言和开发环境。与MQL4(MetaTrader 4 语言)相比,MQL5语言其中一项新功能就是支持面向对象编程(OOP),这使其类似于C++。
- 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 08 部分):感知器"。
![您应当知道的 MQL5 向导技术(第 08 部分):感知器](https://c.mql5.com/2/61/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_xPart_08c_Perceptrons_LOGO.png)
感知器,单隐藏层网络,对于任何精熟基本自动交易,并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的,其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
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![在Linux上运行MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
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![在Linux上运行MetaTrader 4](https://c.mql5.com/2/13/1054_12.png)
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![神经网络变得简单(第 64 部分):保守加权行为克隆(CWBC)方法](https://c.mql5.com/2/60/Neural_networks_made_easy_rPart_64s_CWBC__Logo.png)
神经网络变得简单(第 64 部分):保守加权行为克隆(CWBC)方法
据前几篇文章中所执行测试的结果,我们得出的结论是,训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中,我们将熟悉一种相当简单,但有效的方法来选择轨迹,并据其训练模型。