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神经网络变得轻松（第二十九部分）：优势扮演者-评价者算法
神经网络变得轻松（第二十九部分）：优势扮演者-评价者算法
在本系列的前几篇文章中，我们见识到两种增强的学习算法。 它们中的每一个都有自己的优点和缺点。 正如在这种情况下经常发生的那样，接下来的思路是将这两种方法合并到一个算法，使用两者间的最佳者。 这将弥补它们每种的短处。 本文将讨论其中一种方法。
神经网络变得轻松（第二十八部分）：政策梯度算法
神经网络变得轻松（第二十八部分）：政策梯度算法
我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中，我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法，已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后，根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下，近似方法不应用于功用函数，而是应用于动作的直接政策（策略）。 其中一种方法是政策梯度。
神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具
神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具
在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？
神经网络变得轻松（第十八部分）：关联规则
神经网络变得轻松（第十八部分）：关联规则
作为本系列文章的延续，我们来研究无监督学习方法中的另一类问题：挖掘关联规则。 这种问题类型首先用于零售业，即超市等，来分析市场篮子。 在本文中，我们将讨论这些算法在交易中的适用性。
神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
一张图表上的多个指标（第 06 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（II）
一张图表上的多个指标（第 06 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（II）
在我的前一篇文章中，我向您展示了如何利用 MetaTrader 5 对象创建图表交易，从而将平台转变为 RAD 系统。 该系统运行良好，可以肯定的是，许多读者也许已经考虑过创建一个函数库，令其能够在拟议的系统中扩展功能。 有基于此，就有可能开发一款更直观的智能交易系统，其界面更友好、更易于使用。
让图表更有趣：添加背景
让图表更有趣：添加背景
许多工作站包含一些代表性的图片用以显示用户的一些信息。 这些图片令工作环境更加优美和令人兴奋。 我们来看看如何通过添加背景令图表更有趣。
MetaTrader 5 的 WebSocket — 使用 Windows API
MetaTrader 5 的 WebSocket — 使用 Windows API
在本文中，我们将使用 WinHttp.dll 针对 MetaTrader 5 平台创建 WebSocket 客户端程序。 客户端最终将作为一个类实现，并借助 Binary.com 的 WebSocket API 进行测试。
从市场里选择智能交易系统的正确途径
从市场里选择智能交易系统的正确途径
在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。
MQL5 中的矩阵和向量
MQL5 中的矩阵和向量
运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”，可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法，您可以避免创建嵌套循环，或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此，矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。
在 MQL5 中使用 AutoIt
在 MQL5 中使用 AutoIt
简述。 在本文中，我们将探索采用 MetraTrader 5 终端里以集成的 MQL5 编写 AutoIt 脚本。 在其中，我们将覆盖如何操纵终端的用户界面来自动完成各种任务，并介绍一个采用 AutoItX 库的类。
固化价格动作止损或固化 RSI（智能止损）
固化价格动作止损或固化 RSI（智能止损）
在交易中，止损是资金管理采用的主要工具。 有效利用止损、获利回吐和成交量可以使交易者在交易中更加一致，总体上更加有利可图。 尽管止损是一个极好的工具，但在运用中也会遇到一些挑战。 最主要的是止损猎杀（stop-loss hunt）。 本文展望如何降低交易中的猎杀，并与经典的止损用例进行比较，从而判定其盈利能力。
MQL5 秘籍之：OCO订单
MQL5 秘籍之：OCO订单
任何交易者的交易活动都会包含各种交易机制和内在联系，包括订单之间的关系。本文提出一种处理OCO订单的解决方案。将广泛采用标准类库来实现，同时也会新建一些数据类型。
开发 EA 构造函数的一次尝试
开发 EA 构造函数的一次尝试
在本文中，我把自己的一套交易函数以成品 EA 的形式提供给大家。 这种方法能够通过简单地添加指标和改变输入来获得多种交易策略。