Showing Events on a Chart (MT5 中显示数据日历)

本文介绍了一种将经济事件直观地呈现在图表上的方法,包括拖放事件到图表、使用Shift键选择与图表符号的基本或报价货币相关的所有事件以及通过上下文菜单中的AddAllEvents命令来操作。此外,还提供了对图表上事件对象参数的管理方式及上下文菜单的各项功能说明。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Any economic event can be shown on a chart. This can be done in several ways:

  • Drag an event to a chart (Drag'n'Drop) — only the selected event will be shown in the chart;
  • Drag an event to a chart holding the "Shift" key — all events related to the base or quoted currency of the chart symbol will be moved on the selected chart;
  • Use the "Add All Events" command in the context menu.

Events are shown on charts as a special object:


Parameters of object of events can be managed from a standard dialog of object properties. The object body contains the time of the event, and its tooltip contains the full date, name, the actual and forecast value of economical rate.


Context Menu

From the context menu of this tab you can perform the following commands:

  • Refresh — refresh data of the economic calendar;
  • Export — export data of the economic calendar in a HTM file;
  • Show on Charts — open the submenu containing commands of working with events on a chart:
  • Add All Events — show all events on all opened charts. On each chart only events related to the base or quoted currency of its symbol will be shown;
  • Delete All Events — remove all event objects from all charts that are currently open;
  • Auto Update — if this option is enabled, changes in the economic calendar will automatically appear on all charts that are currently open. This can be change of events or appearance of new ones.
  • Auto Arrange — if this option is enabled, the size of columns is selected automatically;
  • Grid — show/hide grid to separate columns.
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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