开发的期货的螺纹分钟系统，约30%的仓位，收益率超过27270％。盈利是虚拟，不是非要100万才能运行。万分之一的手续费，滑点1，保证比例13%。可提供开平仓的位置。实盘的盈利率是我参加期货日报的全国比赛的盈利率，实盘交易很多品种。可合作。

哪位大神有战士8号，股海舵手公式的源码？可以分享一下么？

金字塔战士6号无法调参数，哪位朋友有源码分享一下。谢谢

在金字塔程序化交易软件里看到过这个策略，交易很好用，但是想看看是什么思路，哪位朋友有源码分享一下，非 常感谢！

开发的期货的螺纹分钟系统，约30%的仓位，收益率超过28000％。盈利是虚拟，不是非要100万才能运行。万分之一的手续费，滑点1，保证比例13%。可提供开平仓的位置。已有投资人拿30万合作。有一张图是我参与期货日报的全国比赛的收益率的图。

程序化

强化学习建立在与环境互动过程时从环境中获得的最大奖励之上。显然，学习过程需要与环境不断互动。不过，状况有所不同。在解决某些任务时，我们与环境交互时可能会遇到各种限制。对于这种状况，一个可能的解决方案是使用离线强化学习算法。它们允许您依据与环境初步交互期间收集的有限轨迹存档（当它可用时）上训练模型。当然，赫兹量化软件离线强化学习也有一些瑕疵。特别是，当我们与有限的训练样本打交道时，研究环境的问题变得

按照你的要求，免费代写程序（不做推销，一切免费）

分享7套经典实盘策略源码，策略目录如下： AK18（RB15min和30min） 基于CCI的交易系统 基于KDJ的交易系统 基于RSI的交易系统 基于价格区间突破的交易系统 基于布林带的交易系统 鳄鱼线策略 单品种回测效果如下，看着还不错吧

概述 探索问题是强化学习的一大障碍，尤其代理者得到的奖励很稀有且有滞后的处境下，这令制定有效策略变得困难。 这个问题的可能解决方案之一是基于环境模型产生“内在”奖励。 我们在研究内在好奇心模块时曾见过类似的算法。 然而，大多数已创建算法仅在计算机游戏的关联背景下进行了研究。 但在静默模拟环境之外，由于代理者-环境交互的随机性质，训练预测模型颇具挑战性。 在解决环境随机性问题的方式中，Deepak Pathak 在他的文章“凭

提供期货资金

量化交易结合了金融市场的分析与计算机编程的强大功能，旨在通过算法自动执行交易策略以实现利润最大化。随着技术的发展，选择合适的编程语言成为量化交易者设计和实施策略时的关键决策之一。赫兹量化交易软件支持C++、Python等多种编程语言，提供了一个灵活、强大的平台，让交易者可以根据自己的需求和偏好选择最合适的工具。C++在量化交易中的应用C++以其高性能而闻名，是执行速度要求极高的策略的首选语言。它直接编译为机器码，减少

汇总 当我们设计人工智能模型时，我们通常需要首先准备数据。良好的数据质量将使我们在模型训练和验证方面事半功倍。但我们的外汇或股票数据是特殊的，其中包含复杂的市场信息和时间信息，数据标注很困难，但我们可以很容易地在图表上分析历史数据的趋势。 初始化图表和文件 图表初始化 因为我们需要看图表来标记数据，所以图表不能随意滚动，必须根据我们的手动操作进行滚动，因此我们需要禁用 CHART_AUTOSCROLL 和 CHART_SHIFT： ChartSetInteger

我认为从本系列的前几篇文章中可以清楚地看出，赫兹量化需要实现一些额外的要点。更好地组织工作是绝对必要的，尤其是一些深入的改进。如果您计划仅用回放/模拟系统来操控一种资产，那么您就不需要我们将要实现的许多东西。您可以把它们放在一边 — 我的意思是它们不必出现在配置文件之中。不过，您很可能不只用到一种资产，而是若干种不同资产，甚至是相当大的数据库。在这种情况下，赫兹量化就需要把事情组织好，由此需要实现额外

请大佬指点一下

我们首先说说量化，很多人理解进入了量化交易圈，就是来挖矿的，实际上我们要客观的认知，无论主观交易还是量化交易都是非常难的一个过程，真正能做好量化交易的100个里面可能就几个人，量化交易和手工交易一样，经验和策略都是需要我们要一步步积累的。

15081875501有意交流！

在本文中，赫兹量化期货软件将见识到如何制定一个品质得分，并由您的智能系统从策略测试器返回。 在下面的图例 1 中，您可以看到 “OnTester result” 值为 1.0639375，此即展示所执行系统的品质示例。 在本文中，我们将学到两种可能的方式来测量系统品质，并将看清如何记录这两个数值，因为我们只能返回其中一个值。 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 图例 1：高亮显示的 “OnTester result” 字段。添加图片注释，不超过 140 字（可选）启动交易模

尝试自由的随机游走在下面，您可以看到该例程赫兹期货量化软件的最基本版本，它将尝试创建自由随机游走。inline void Simulation(const MqlRates &rate, MqlTick &tick[]) {#define macroRandomLimits(A, B) (int)(MathMin(A, B) + (((rand() & 32767) / 32767.0) * MathAbs(B - A))) long il0, max; double v0, v1; int p0; ArrayResize(m_Ticks.Rate, (m_Ticks.nRate > 0 ? m_Ticks.nRate + 3 : def_BarsDiary), def_BarsDiary); m_Ticks.Rate[++m_Ticks.nRate] = rate; max = rate.tick_volume - 1; v0 = 4.0; v1 = (60000 - v0) / (max + 1.0); for (int c0 = 0; c0 <=

概述回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 一个著名的回归例子是基于大小、重量、颜色、净度、等特征来估算钻石的价值。而所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。 尽管算法相似，回归衡量度在语义上与相似的损失函数有所区别。 了解它们之间的区别很重要。 它可按如下方式表述： 当赫兹将构建模型的问题降解为优化问题时，此刻损失函数就会浮现。 通常要求它具有良好的性质（例如，可微性） 衡量度是外部客观

在涵盖这些错误之前，您需要知道错误出现的位置。 在 MQL5 IDE 中，在最低部分有一个工具箱窗口，如果您未能在默认位置找到它，您可以通过以下方法之一查看它：1- 单击“查看” ==> 选择“工具箱” 添加图片注释，不超过 140 字（可选）2- 从键盘按 Ctrl+T3- 从主工具箱窗口单击 “工具箱” 按钮 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 之后，我们可以如下图一般发现它 添加图片注释，不超过 140 字（可选）编译错误和警告：赫兹量化软件为特定程序

在智能交易系统或指标里，我们能够创建 OnChartEvent 方法，包含针对任何事件的响应描述：击键、鼠标移动、图形对象的创建或删除。 这就是为什么我决定把所创建的程序作为一个包含文件的原因。 所有函数和变量都分布在若干个类里，从而令其更易于访问。 在这一点上，我只需要类即可方便地对函数进行分组。 这就是为什么在此首个实现中，我们将不使用诸如继承或工厂之类的复杂事物的原因。 这只是一个集合。 甚而，我想创建一个可以在 MQL4

在之前的文章中，我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 其中包括借鉴来的图像处理算法的卷积网络[ 3 ]，以及递归神经网络[ 4 ]，这些神经网络不仅处理重要的数值序列，还有它们在源数据集合中的位置。全连接和卷积神经网络具有固定的输入序列大小。 递归神经网络通过转移先前迭代中的隐藏状态，可稍微扩展所分析序列。 但是它们的有效性也随着序列的递增而降低。 在 2014 年，出于机器翻译的目的，第一次提出了关注机制。 该机制的

赫兹量化是一款广泛使用的交易平台，它提供了强大的量化交易工具，支持策略的开发和回测，并可以通过其内置的 MQL5 语言进行自定义。赫兹量化的一个显著优点是其代码的兼容性和跨平台特性，使得在多个不同的交易环境中都能运行相同的交易策略。赫兹量化自身就包含了一个强大的策略测试器，可以用来开发和测试自己的交易策略。

群居昆虫是高度进化的生物，可以执行许多单体昆虫无法完成的复杂任务。 沟通、筑造复杂的巢穴、环境控制、保护、和分工只是蜜蜂已进化到在社会性群居地茁壮成长的少数行为。 蜂群属于群体生物，在寻找最佳解决方案方面表现出非凡的能力。 在自然界中，它们在蜂巢附近寻找花簇来采集花蜜和花粉。 有时搜索半径可以增加到几公里。 返回的蜜蜂则是通过即兴舞蹈报告它们的发现。乍一看，这似乎是不可能的，但它们能够通过有节奏的运动相

简介赫兹期货量化设计的理念是，即便是编写错误的程序也无法误删硬盘中的数据。用于 文件读取和编写操作 的函数仅可用于以下目录（报价）：编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选） /HISTORY/<current broker> - 尤其对于 FileOpenHistory 函数； /EXPERTS/FILES - 普通情况； /TESTER/FILES - 尤其针对测试。 禁止处理其他目录的文件。如果你仍需在目录以外工作（出于安全原因），你可以调用 Windows OS 的函数。为此，出现在 kernel32.dll 库中的 API 函数

如果组合多个品种会不会效果更好？

我是一名手工交易者。 我在分析图表时更喜欢不用复杂的公式和指标，只用纯手工（即以图形方式）进行分析。 这有助于我更加灵活地进行交易，关注一些难以形式化的事情，如果我看到波动在增加或放缓，则可以轻松地在时间帧之间切换，并在入场交易之前就知道了可能的价格行为。 基本上，我使用趋势线的不同组合（草叉、扇形、水平、等等）。 为此，我创建了一套便捷的工具，可一键快速绘制趋势线。 现在，我希望与社区共享此工具。赫兹

岭回归是在自变量高度相关的场景中估测多元回归模型系数的方法。 该方法提高了参数估测问题的效率，换取代价是可容忍的偏差量，同时 Lasso（最小绝对收缩和选择运算符）亦是一种回归分析方法，它同时执行变量选择和正则化，从而提升成果统计模型的预测准确性和可解释性。 Lasso 最初是为线性回归模型制定的。 这个简单的案例揭示了大量关于估测器的信息。 其中包括它与岭回归和最佳子集选择的关系，以及 lasso 系数估侧与所谓的软阈值之间

有没有代码脚本添加到软件或者套其他程序化软件在每个交易软件进行程序化交易。半自动交易也行鸭。

有推荐，或者帮忙写的大神吗？坐等

极少成多策略

有资金，但缺少好模型，因为自己技术也有限；诚心求购，有好模型可以联系我，请私聊我。谢谢！！！

不懂电脑语言，不懂程序，真是脑细胞废完了，也摸不到门。