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双币种价差指标.ex4

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简介:
双币种价差指标.ex4是一款专业的外汇交易辅助工具,能够实时计算并展示两种货币之间的价格差异,帮助投资者做出更精准的交易决策。 交易原理:欧美(EUR/USD)与镑美(GBP/USD),以及纽美(NZD/USD)与澳美(AUD/USD)这两组货币对由于关联性较强,通常会一起上涨或下跌。当这两种货币出现背离时,就存在套利机会。参考双货币的叠加图,在一个买涨的同时另一个买跌,当叠加图曲线口子收窄的时候是获利平仓、落袋为安的最佳时机。

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客服
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  • .ex4
    优质
    双币种价差指标.ex4是一款专业的外汇交易辅助工具,能够实时计算并展示两种货币之间的价格差异,帮助投资者做出更精准的交易决策。 交易原理:欧美(EUR/USD)与镑美(GBP/USD),以及纽美(NZD/USD)与澳美(AUD/USD)这两组货币对由于关联性较强,通常会一起上涨或下跌。当这两种货币出现背离时,就存在套利机会。参考双货币的叠加图,在一个买涨的同时另一个买跌,当叠加图曲线口子收窄的时候是获利平仓、落袋为安的最佳时机。
  • 均线RSI.ex4
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    双均线RSI指标.ex4是一款专为MetaTrader 4平台设计的交易工具,结合了移动平均线和相对强弱指数(RSI)两种技术分析方法,帮助用户更精准地把握市场趋势与超买超卖状况。 该策略采用双均线结合RSI指标进行筛选,是一种简单且有效的方法,能够捕捉高概率、高胜率的交易机会。此策略使用方便,参数较少,具有较高的实用性。
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    阻力与支撑指标.ex4是一款专为MT4交易平台设计的技术分析工具,通过直观图表展示关键价格水平,帮助交易者识别市场趋势转折点。 在外汇行业中,自动划线的阻力支撑指标可以帮助交易者省去手动寻找关键位置的时间和精力。
  • MT4红绿柱黄白线线MACDV2.3更新版.ex4
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    这款MT4指标插件采用独特的红绿柱和黄白线设计,并结合了经典的MACD双线策略,现已更新至V2.3版本,为交易者提供更直观的技术分析工具。 MT4版本的红绿柱黄白线双线MACD相比原来的MACD更加清晰,符合国内投资者的习惯。该工具无时间限制且可免费下载、永久使用。V2.3最新版修复了历史数据的问题。
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    本论文探讨了在MATLAB环境下实现和比较多种图像去雾算法,并评估这些方法的有效性。通过分析不同算法的性能,提出了一套综合评价指标体系来量化去雾效果。 该资源包含大量图像去雾算法的MATLAB实现代码,并且我已经亲自测试过这些代码是可用的。此外,还提供了一些用于评价去雾算法效果的标准指标,可以直接运行使用。对于研究图像去雾技术的同学来说,这将是一个非常有用的资源。希望大家下载后能够给予五星好评以支持哦!
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    淘金指8-3-19.ex4是一款专为外汇和期货交易设计的自动化交易程序(EA),旨在利用独特的算法捕捉市场趋势,优化盈利机会。 淘金指智能投资决策软件专为外汇、黄金、白银、原油、恒生指数、德国DAX指数、标准普尔500指数以及股票和期货等金融衍生品投资者设计,是一款计算机程序买卖决策系统。该软件结合了多种技术分析指标,并通过强大的服务器群进行24小时不间断计算,在实时行情中自动发出准确的买入卖出信号并显示止损点。 根据淘金指智能投资决策软件提供的交易信号操作,可以最大限度地减少人性弱点对投资的影响,在控制风险的同时实现收益最大化。该软件仅提供模拟账户使用权。
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    本文将介绍如何使用UNISWAP平台查询和获取加密货币市场的实时价格信息,帮助用户更好地了解和参与去中心化交易。 交换价格 从Uniswap获取令牌价格 安装: ``` npm i --save uniswap-price ``` 用法: 注意:WETH地址为0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2。 - `getMidPrice(sourceToken, sourceDecimal, destToken, destDecimal, chainId, infuraKey)`:返回参考价格。 - `getExecutionPrice(sourceToken, sourceDecimal, destToken, destDecimal, chainId, infuraKey)`:返回具有指定金额的交易的确切价格。 - `getMidPriceViaETH(sourceToken, sourceDecimal, destToken, destDecimal, chainId, infuraKey)`:使用通过ETH的路线返回参考价。
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    本程序实现单尺度Retinex算法以增强图像,并提供五种客观评价指标用于评估处理效果。适用于科研与教学中图像处理相关领域。 单尺度Retinex图像增强是一种基于视觉感知理论的图像处理技术,旨在改善图像对比度和亮度,使细节更加清晰,并保留原始色彩。该技术模拟人眼对光线强度的感知过程,通过分离光照影响与物体固有颜色来提升图像效果。 本压缩包中包含了一个实现单尺度Retinex算法的程序,此算法一般包括以下步骤: 1. 输入图像预处理:可能涉及去噪、归一化等操作以提高后续处理的效果。 2. 光照估计:通过某种形式的滤波或分析来估算整个图像中的光照变化情况。 3. 应用Retinex模型:利用所估得的光照信息对原图进行反光照处理,生成突出纹理和细节的中间结果。 4. 图像增强:基于上述中间结果调整对比度与亮度以达到视觉上的优化效果。 此外,压缩包内还提供了5种常用的图像评价指标用于评估算法的效果: 1. 局部均值:衡量局部平滑程度;低数值表示更多细节。 2. 局部方差:测量像素变化量,反映纹理和边缘信息。 3. 信息熵:量化图像的信息含量,高值代表更复杂的内容。 4. 峰值信噪比(PSNR):通过比较原始图与处理后图的均方误差来评价质量;数值越高表示效果越好。 5. 结构相似性指数(SSIM):评估保持结构信息的程度,综合考虑亮度、对比度和结构因素;接近1表明增强图像在结构上更类似于原图。 这些指标可用于量化图像增强的质量,帮助开发者优化算法参数。实际应用中可能需要根据特定场景选择合适的评价标准进行测试与调整。压缩包中的测试例程允许用户观察不同设置下的效果,并使用上述方法分析性能表现,从而深入理解单尺度Retinex的工作原理及改进空间。