外汇EA指标

如果您曾经尝试过创建或修改复杂指标，您也许知晓缓冲区数量增加时出现的一些问题：您需要为缓冲区声明大量的双精度数组，将它们设置为缓冲区，为它们进行配置…

用于创建 GUI 控件的函数库图形对象目前有一个缺点：将鼠标悬停在某些对象上时，它们会改变其外观，但当您将光标移离对象区域时，它并不总能将其恢复到原始状态。 如果两个对象彼此靠得很近，就会发生这种情况。 即使光标远离对象的方向也会对此产生影响。 如果移动是从下到上，或从左到右，则对象能正确响应光标。 在相对方向的情况下，当光标移离对象区域时，图形对象不会恢复到其原始状态。 不过，一旦我们将物体放置在彼此稍远的距离，它们的行为就开始正常。

在前一篇文章里，我曾研究过传统的商品通道指数指标的可能变化。 它们涉及计算方法，但不影响该指标的实质。 在本文中，我将研究改良指标的计算逻辑，期望指标从略微不同的角度来观察。 我们来看看这些变化将如何影响指标结果。 当然，我将尝试评估所实现修改的有效性。

在我们系列文章的最后两篇里专门讨论了自动编码器。 它们的体系架构令反向传播算法基于未标记的数据上训练各种神经网络模型成为可能。 该模型学习在选择主要特征时压缩初始数据。 我们的实验已确认了自动编码器模型的有效性。 请注意，我们采用的是完全连接的神经层来训练自动编码器。 此类模型有固定的输入数据窗口。 我们构建完成的算法可以训练采用固定输入数据窗口运行的任何模型。 但是递归模型的体系结构是不同的。 为了决定神经元的激活，除了初始数据外，这些模型还要用到它们以前的状态。 构建自动编码器时应考虑此特性。

目录 简介 安排新元素测试 消息框(MessageBox) 选项卡控件(TabControl) 复选框(CheckBox) 单选按钮(Radio Button) 组合框(Combo...

交易者经常需要分析大量数据。 这些通常包括数字、报价、指标值和交易报告。 由于这些数字所依赖的参数和条件数量众多，我们应将它们分开考虑，并从不同角度观察整个过程。 整体信息量形成了...