关于交易中机器学习的文章

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创建基于AI的交易机器人:与Python的原生集成矩阵和向量数学和统计库等。

了解如何在交易中使用机器学习。神经元、感知器、卷积和循环网络、预测模型 — 从基础开始,逐步开发您自己的AI。您将学习如何为金融市场的算法交易训练和应用神经网络。

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交易中的神经网络:超点变换器(SPFormer)

在本文中,我们概述一种基于“超点变换器”(SPFormer) 的三维物体分段方法,其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程,并提高了模型的性能。
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ALGLIB 库优化方法(第二部分)

在本文中,我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法,并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率,还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。
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ALGLIB库优化方法(第一部分)

在本文中,我们将了解适用于MQL5的ALGLIB库的优化方法。本文包含了使用ALGLIB解决优化问题的简单且清晰的示例,旨在使读者能够尽可能轻松地掌握这些方法。我们将详细探讨BLEIC、L-BFGS和NS等算法的连接方式,并使用它们来解决一个简单的测试问题。
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构建K线图趋势约束模型(第九部分):多策略EA(第一部分)

今天,我们将探讨如何使用MQL5将多种策略集成到一个EA中。EA不仅仅提供指标和脚本,还允许采用更复杂的交易方法,这些方法能够适应不断变化的市场条件。请阅读本文,带您了解更多。
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交易中的神经网络:探索局部数据结构

在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果;不过,经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中,我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。
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交易中的神经网络:场景感知物体检测(HyperDet3D)

我们邀请您来领略一种利用超网络检测物体的新方式。超网络针对主模型生成权重,允许参考具体的当前市场形势。这种方式令我们能够通过令模型适配不同的交易条件来提升预测准确性。
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重构经典策略(第十部分):人工智能(AI)能否为MACD提供动力?

加入我们的行列,我们将实证分析MACD指标,以测试将AI应用于包含该指标的策略是否会在预测欧元兑美元(EURUSD)方面提高准确性。我们同时评估该指标本身是否比价格更容易预测,以及该指标的值是否能预测未来的价格水平。我们将为您提供所需的信息,以决定是否应该考虑将MACD整合到您的AI交易策略中。
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交易中的神经网络:点云变换器(Pointformer)

在本文中,我们将说道有关使用注意力方法解决点云中物体检测问题的算法。点云中的物体检测对于很多现世应用都很重要。
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交易中的神经网络:点云的层次化特征学习

我们继续研究从点云提取特征的算法。在本文中,我们将领略提升 PointNet 方法效率的机制。
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基于人工生态系统的优化(AEO)算法

本文探讨了一种元启发式算法——基于人工生态系统的优化(Artificial Ecosystem-based Optimization, AEO)算法。该算法通过生成初始解种群并应用自适应更新策略,模拟生态系统各组成部分之间的相互作用。文中详细阐述了AEO算法的运行阶段,包括消耗阶段与分解阶段,以及不同智能体的行为策略。文章还介绍了该算法的特点和优势。
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非洲水牛优化(ABO)

本文介绍了非洲水牛优化(ABO)算法,这是一种于2015年开发的元启发式方法,基于这些动物的独特行为。文章详细描述了算法实现的各个阶段及其在解决复杂问题时的效率,这使得它成为优化领域中一个有价值的工具。
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交易中的神经网络:点云分析(PointNet)

直接分析点云避免了不必要的数据增长,并改进了模型在分类和任务分段时的性能。如此方式对于原始数据中的扰动展现出高性能和稳健性。
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重构经典策略(第九部分):多时间框架分析(第二部分)

在今天的讨论中,我们探讨了多时间框架分析的策略,以确定我们的人工智能(AI)模型在哪个时间框架上表现最优。分析结果表明,在欧元兑美元(EURUSD)货币对上,月度和小时时间框架生成的模型具有相对较低的误差率。我们利用这一优势,开发了一个交易算法,该算法在月度时间框架上进行人工智能预测,并在小时时间框架上执行交易。
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大气云模型优化(ACMO):实战

大气云模型优化(ACMO):实战

在本文中,我们将继续深入研究大气云模型优化(ACMO)算法的实现。特别是,我们将讨论两个关键方面:云向低压区域的移动以及降雨模拟,包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 36 部分):依据马尔可夫(Markov)链的 Q-学习

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 36 部分):依据马尔可夫(Markov)链的 Q-学习

强化学习是机器学习的三大信条之一,并肩两个是监督学习和无监督学习。因此,它在意的是最优控制,或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下,我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。
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交易中的神经网络:层次化向量变换器(终章)

交易中的神经网络:层次化向量变换器(终章)

我们继续研究层次化向量变换器方法。在本文中,我们将完成模型的构造。我们还会在真实历史数据上对其进行训练和测试。
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在任何市场中获得优势(第五部分):联邦储备经济数据库(FRED)欧元兑美元( EURUSD)可替代数据

在任何市场中获得优势(第五部分):联邦储备经济数据库(FRED)欧元兑美元( EURUSD)可替代数据

在今天的讨论中,我们使用了圣路易斯联邦储备银行(St. Louis Federal Reserve)提供的关于广义美元指数以及其他一系列宏观经济指标的可替代日数据,来预测欧元兑美元(EURUSD)未来的汇率。遗憾的是,尽管数据似乎具有近乎完美的相关性,但我们在模型准确性方面未能实现任何实质性提升,这可能暗示投资者最好采用常规的市场价格数据。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 35 部分):支持向量回归

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 35 部分):支持向量回归

支持向量回归是一种理想主义的途径,寻找最能描述两组数据之间关系的函数或“超平面”。我们尝试在 MQL5 向导的自定义类内利用这一点来进行时间序列预测。
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一个基于新指标和条件长短期记忆网络(LSTM)的实例

一个基于新指标和条件长短期记忆网络(LSTM)的实例

本文探讨了一种用于自动化交易的EA的开发,该EA结合了技术分析和深度学习预测。
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神经网络实践:第一个神经元

神经网络实践:第一个神经元

在本文中,我们将开始构建一些简单而不起眼的东西:神经元。我们将使用非常少量的 MQL5 代码对其进行编程。神经元在我的测试中表现良好。让我们回到这一系列关于神经网络的文章中,了解一下我在说什么。
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交易中的神经网络:层次化向量变换器(HiVT)

交易中的神经网络:层次化向量变换器(HiVT)

我们邀请您来领略层次化矢量转换器(HiVT)方法,其专为快速、准确地预测多模态时间序列而开发。
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交易中的神经网络:统一轨迹生成模型(UniTraj)

交易中的神经网络:统一轨迹生成模型(UniTraj)

理解个体在众多不同领域的行为很重要,但大多数方法只专注其中一项任务(理解、噪声消除、或预测),这会降低它们在现实中的有效性。在本文中,我们将领略一个可以适配解决各种问题的模型。
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使用MQL5和Python构建自优化的EA(第四部分):模型堆叠

使用MQL5和Python构建自优化的EA(第四部分):模型堆叠

今天,我们将展示如何构建能够从自身错误中学习的AI驱动的交易应用程序。我们将展示一种称为堆叠(stacking)的技术,我们使用2个模型来做出1个预测。第一个模型通常是较弱的学习器,而第二个模型通常是更强大的模型,它学习较弱学习器的残差。我们的目标是创建一个模型集成,以期获得更高的准确性。
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在任何市场中获得优势(第四部分):CBOE欧元和黄金波动率指数

在任何市场中获得优势(第四部分):CBOE欧元和黄金波动率指数

我们将分析芝加哥期权交易所(CBOE)整理的替代数据,以提高我们的深度神经网络在预测XAUEUR货币对时的准确性。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 34 部分):采用非常规 RBM 进行价格嵌入

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 34 部分):采用非常规 RBM 进行价格嵌入

受限玻尔兹曼(Boltzmann)机是一种神经网络形式,开发于 1980 年代中叶,当时的计算资源非常昂贵。在其初创时,它依赖于 Gibbs 采样,以及对比散度来降低维度,或捕获输入训练数据集上的隐藏概率/属性。我们验证当 RBM 为预测多层感知器“嵌入”价格时,反向传播如何执行类似的操作。
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大气云模型优化(ACMO):理论

大气云模型优化(ACMO):理论

本文致力于介绍一种元启发式算法——大气云模型优化(ACMO)算法,该算法通过模拟云层的行为来解决优化问题。该算法利用云层的生成、移动和传播的原理,适应解空间中的“天气条件”。本文揭示了该算法如何通过气象模拟在复杂的可能性空间中找到最优解,并详细描述了ACMO运行的各个阶段,包括“天空”准备、云层的生成、云层的移动以及水的集中。
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使用PSAR、Heiken Ashi和深度学习进行交易

使用PSAR、Heiken Ashi和深度学习进行交易

本项目探索深度学习与技术分析的融合,用于在外汇市场测试交易策略。使用Python脚本进行快速实验,结合ONNX模型和传统指标(如PSAR、SMA和RSI)来预测欧元/美元(EUR/USD )的走势。之后,MQL5脚本将此策略引入实时环境,利用历史数据和技术分析帮助交易者做出明智的交易决策。回测结果表明,该策略秉持保守且稳健的运作理念,始终将风险管控置于首位,追求持续稳定的收益增长模式,摒弃激进逐利的行为。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 32 部分):正则化

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 32 部分):正则化

正则化是一种在贯穿神经网络各层应用离散权重,按比例惩罚损失函数的形式。我们来考察其重要性,对于一些不同的正则化形式,能够在配合向导组装的智能系统运行测试。
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交易中的神经网络:状态空间模型

交易中的神经网络:状态空间模型

到目前为止,我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过,在处理长序列时,它们或许效率低下。在本文中,我们将领略一种替代方向,即基于状态空间模型的时间序列预测。
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将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析

将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析

在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中,我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接,以便为金融市场提供复杂的预测模型。
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因果网络分析(CNA)、随机模型最优控制(SMOC)和纳什博弈论结合深度学习的示例

因果网络分析(CNA)、随机模型最优控制(SMOC)和纳什博弈论结合深度学习的示例

我们将向之前发布的文章中的三个例子里加入深度学习,并与之前的版本进行比较。目标是学习如何将深度学习(DL)应用于其他EA。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 31 部分):选择损失函数

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 31 部分):选择损失函数

损失函数是机器学习算法的关键量值,即量化给定参数集相比预期目标的性能来为训练过程提供反馈。我们在 MQL5 自定义向导类中探索该函数的各种格式。
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在Python和MQL5中应用局部特征选择

在Python和MQL5中应用局部特征选择

本文探讨了Narges Armanfard等人在论文《数据分类的局部特征选择》中介绍的一种特征选择算法。该算法使用Python实现,用于构建二元分类器模型,这些模型可以与MetaTrader 5应用程序集成以进行推理。
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射箭算法(Archery Algorithm, AA)

射箭算法(Archery Algorithm, AA)

本文详细探讨了受射箭启发的优化算法——射箭算法(Archery Algorithm, AA),重点介绍了如何使用轮盘赌法(roulette method)作为选择“箭矢”目标区域的机制。该方法允许评估解决方案的质量,并选择最有希望的位置进行进一步的探究。
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数据科学和机器学习(第 29 部分):为 AI 训练目的而选择最佳外汇数据的基本技巧

数据科学和机器学习(第 29 部分):为 AI 训练目的而选择最佳外汇数据的基本技巧

在本文中,我们将深入探讨选择最具相关性、及最高品质的外汇数据,从而强化 AI 模型性能的关键层面。
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神经网络实践:绘制神经元

神经网络实践:绘制神经元

在本文中,我们将构建一个基本神经元。虽然它看起来很简单,许多人可能会认为这段代码完全微不足道,毫无意义,但我希望你在学习这个简单的神经元草图时能玩得开心。不要害怕修改代码,完全理解它才是目标。
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交易中的神经网络:将全局信息注入独立通道(InjectTST)

交易中的神经网络:将全局信息注入独立通道(InjectTST)

大多数现代多模态时间序列预测方法都采用了独立通道方式。这忽略了同一时间序列不同通道的天然依赖性。巧妙地运用两种方式(独立通道和混合通道),是提高模型性能的关键。
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细菌趋化优化(BCO)

细菌趋化优化(BCO)

本文介绍了细菌趋化优化(Bacterial Chemotaxis Optimization,简称 BCO)算法的原始版本及其改进版本。我们将详细探讨所有不同之处,特别关注 BCOm 的新版本,该版本简化了细菌的移动机制,减少了对位置历史的依赖,并且使用了比原始版本计算量更小的数学方法。我们还将进行测试并总结结果。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 30 部分):聚焦机器学习中的批量归一化

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 30 部分):聚焦机器学习中的批量归一化

批量归一化是把数据投喂给机器学习算法(如神经网络)之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型,完成该操作。因此,我们探索在向导组装的智能系统帮助下,能够采取的不同方式,并从中受益。
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关于因果网络分析(Causality Network Analysis,CNA)和向量自回归(Vector Autoregression,VAR)模型在市场事件预测中的应用实例

关于因果网络分析(Causality Network Analysis,CNA)和向量自回归(Vector Autoregression,VAR)模型在市场事件预测中的应用实例

本文提供了一个使用因果网络分析(Causality Network Analysis,CNA)和向量自回归(Vector Autoregression,VAR)模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景,详细解释了交易算法中的关键函数,并提供了实现的示例代码。