关于交易中机器学习的文章

高胜率交易形态在交易圈内广为人知，但遗憾的是，其定义始终缺乏明确标准。本文将通过实证研究与算法建模，为高胜率形态构建量化定义框架，并探索其识别与运用方法。借助梯度提升树模型，我们演示如何系统性优化任意交易策略的性能，同时以更精准、可解释的方式向计算机传达交易指令的核心逻辑。

针对加密货币交易的 MacroHFT 框架采用上下文感知强化学习和记忆，以便适应动态市场条件。在本文末尾，我们将在真实历史数据上测试所实现的方式，从而评估其有效性。

我邀请您探索 MacroHFT 框架，该框架应用了上下文感知强化学习和记忆，利用宏观经济数据和自适应智代改进加密货币高频交易决策。

我们继续实现 FinCon 框架作者提议的方式。FinCon 是一款基于大语言模型（LLM）的多智代系统。今天，我们将实现必要的模块，并在真实历史数据上全面测试模型。

我们邀您探索 FinCon 框架，这是一款基于大语言模型（LLM）的多智代系统。该框架利用概念性词汇强化来提升决策制定和风险管理，能在多种金融任务中有高效表现。

我们持续开发 FinAgent 算法，其是一款多模态金融交易智代，旨在分析多模态市场动态数据，以及历史交易形态。

本文提出了一种新型元启发式算法——混沌博弈优化算法（CGO），该算法在处理高维问题时展现出独特的保持高效率的能力。与大多数优化算法不同，CGO在问题规模扩大时不仅不会降低性能，有时甚至还会提升性能，这便是其关键特性。

我们邀请您来探索 FinAgent，一个多模态金融交易智代框架，设计用来分析反映市场动态和历史交易形态的各种数据。

本主题聚焦于将训练好的人工智能（AI）模型（如长短期记忆网络（LSTM）等强化学习模型，或基于机器学习的预测模型）集成到现有的MQL5交易策略中。

模仿人类认知过程的层化记忆方式令复杂金融数据的处理、以及适配新信号成为可能，因此在动态市场中提升投资决策的有效性。

许多人，尤其是非程序员，发现在 MetaTrader 5 和其他程序之间传输信息非常困难。其中一个程序就是 Excel。许多人使用 Excel 作为管理和维护风险控制的一种方式。这是一个优秀的程序，易于学习，即使对于那些不是 VBA 程序员的人来说也是如此。在这里，我们将看看如何在 MetaTrader 5 和 Excel 之间建立连接（一种非常简单的方法）。

在本文中，我们将讨论混合交易系统 StockFormer，其结合了预测编码和强化学习（RL）算法。该框架用到 3 个变换器分支，集成了多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，改进了原版的注意力模块，采用多头前馈模块，能够捕捉不同子空间中的多元化时间序列形态。

达瓦斯箱体突破策略由尼古拉斯·达瓦斯（Nicolas Darvas）提出，是一种技术交易方法：当股价突破预设的"箱体"区间上沿时，视为潜在买入信号，表明强劲的上升动能。本文将以该策略为例，探讨三种高级机器学习技术的应用。其中包括：利用机器学习模型直接生成交易信号（而非仅过滤交易）；采用连续型信号（而非离散型信号）；使用基于不同时间框架训练的模型进行交易验证。

本文将探讨并实现一种方法：利用单一数据集同时作为训练集和验证集，来评估模型质量。

在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT，其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本，并将这项工作带至逻辑完结。

ROC 曲线是用于评估分类器性能的图形工具。尽管 ROC 图形相对简单，但在实践中使用它们时，仍存在一些常见的误解和误区。本文旨在为那些希望理解分类器性能评估的交易者提供一份关于 ROC 图形的入门介绍。

我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。

本文介绍了辩证算法（DA），这是一种受辩证法哲学概念启发的新的全局优化方法。该算法利用了人口中独特的划分，将其分为投机思想者和实践思想者。测试表明，在低维问题上，性能令人印象深刻，高达 98%，整体效率为 57.95%。本文解释了这些度量，并详细描述了算法和不同类型函数的实验结果。

我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。

我们将为时间序列预测建立一个生物学上正确的神经元系统。在神经网络架构中引入类似等离子体的环境创造了一种“集体智能”，其中每个神经元不仅通过直接连接，还通过长距离电磁相互作用影响系统的运行。让我们看看神经大脑建模系统在市场上的表现。

在本文中，我们将使用二元分类来预测未来的极端波动。此外，我们将利用机器学习开发极端波动预测指标。

我们将使用 IBM 的量子计算机来发现所有价格变动选项。听起来像科幻小说？欢迎来到用于交易的量子计算世界！

软性参与者-评论者是一种强化学习算法，我们曾在之前的系列文章中考察过 Python 和 ONNX，作为高效的网络训练方式。我们重新审视该算法，意在利用张量，即 Python 中常用的计算图形。

本文提出一种基于圆几何特性的新型元启发式优化算法——圆搜索算法（CSA）。该算法通过模拟切线方向上的点移动机制，在解空间中实现全局探索与局部开发的协同优化。

随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

当与机器学习模型共事时，确保用于训练、验证和测试的数据一致性必不可少。在本文中，我们将创建我们自己的 MQL5 版本 Pandas 函数库，确保使用统一方式来处理机器学习数据；这样做是为确保在 MQL5 内部和外部应用相同的数据，其中大部分发生在训练阶段。

在本文中，我们将利用生成式对抗网络（GAN）创建一个合成品种，涉及生成逼真的财经数据，即模仿真实市场金融产品（例如 EURUSD）的行为。GAN 模型从历史市场数据中学习形态和波动性，并创建拥有相似特征的合成价格数据。

这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法（TETA）。该算法的基本思路是，尽管传统意义上的时间旅行是不可能的，但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。

在本文中，我介绍了一种创新的交易算法，其针对外汇交易结合了进化算法与深度强化学习。该算法利用低效个体灭绝机制来优化交易策略。

我们将考察使用 Python + MQL5 来离散价格的方法。在本文中，我将分享我开发 Python 函数库的实践经验，其以多种方式实现柱线形成 — 从经典的交易量和范围柱线，到更奇特的方法，如 Renko 和 Kagi。我们将研究三线突破蜡烛和范围柱线，分析它们的统计数据，并尝试定义如何将价格以离散化表示。

在今天的讨论中，我们将一同寻找一种算法程序，以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性，社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力，并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而，要完全过滤掉所有将被止损的交易，还需要进一步的改进，但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试

本文讲述开发混合交易系统的经验，即结合经典技术分析与神经网络。作者从基本形态分析、神经网络结构、到交易决策背后的机制，提供了系统架构的详细分析，并分享了真实代码和实践观察。

本部分探讨了将 MQL5 与强大的数据处理工具集成的高级技术，重点是高效处理大数据，以增强交易分析和决策。

继续尝试破译价格走势……我们将通过将二进制价格代码转换为 BIP39 来获得一个“市场词典”，那么，对这个词典进行语言学分析又如何呢？在本文中，我们将深入探讨一种创新的交易所数据分析方法，并研究如何将现代自然语言处理技术应用于市场语言。

在上一篇文章中，我们探索了理论基础，并开始实现多任务-Stockformer 框架的方式，其结合了小波变换和自注意力多任务模型。我们继续实现该框架的算法，并评估其在真实历史数据上的有效性。

随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

我们邀请您探索一个结合小波变换和多任务自注意力模型的框架，旨在提高波动市场条件下预测的响应能力、和准确性。小波变换可将资产回报分解为高频和低频，精心捕捉长期市场趋势、和短期波动。