关于交易中机器学习的文章

本文介绍了将广为人知且广受欢迎的ADAM梯度优化方法转变为群体算法的过程，并介绍了通过引入混合个体对其进行改进的方案。这种新方法能够利用概率分布创建融合了成功决策要素的智能体。关键创新点在于形成了群体混合个体，这些个体能够自适应地积累来自最具潜力解决方案的信息，从而提高了在复杂多维空间中的搜索效率。

这篇文章与我以前发表的有些不同。在本文中，我们将谈谈时间序列的另类表示。时间序列的分段线性表示是一种利用涵盖小间隔的线性函数逼近时间序列的方法。

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。

预测在时间序列分析中扮演重要角色。在新文章中，我们将谈谈时间序列补片化的益处。

“时空融合”就是在数据建模中同时使用“空间”和“时间”度量值，主要用在遥感，和一系列其它基于视觉的活动，以便更好地了解我们的周边环境。归功于一篇已发表的论文，我们通过验证它对交易者的潜力，采取一种新颖的方式来运用它。

在以前的工作中，我们总是评估环境的当前状态。与此同时，指标变化的动态始终保持在“幕后”。在本文中，我打算向您介绍一种算法，其允许您评估 2 个连续环境状态数据之间的直接变化。

本文概述了一种使用每日范围对市场数据进行归一化并训练神经网络以增强市场预测的简单策略。开发的模型可以与现有的技术分析框架结合使用，也可以单独使用，以帮助预测整体市场方向。任何技术分析师都可以进一步完善本文中概述的框架，以开发适用于手动和自动交易策略的模型。

符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。

在分析市场状况时，我们将其切分为不同的段落，标识关键趋势。然而，传统的分析方法往往只关注一个层面，从而限制了正确的感知。在本文中，我们将学习一种方法，可选择多个对象，以确保对形势进行更全面、及多层次的理解。

在本文中，我们介绍一个在MQL5中实现的逐步特征选择算法的改进版本。这种方法基于Timothy Masters在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中概述的技术。

在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASA，它结合了强化学习方法和自适应策略，在动荡的市场条件下提供了盈利能力、及风险之间的和谐平衡。我们已在该框架内构建了单个智代的功能。在本文中，我们继续我们已开始的工作，令其得出合乎逻辑的结论。

为尝试获得最准确的预测，研究人员经常把预测模型复杂化。而反过来又会导致模型训练和维护成本增加。这样的增长总是公正的吗？本文阐述了一种算法，即利用线性模型的简单性和速度，并演示其结果与拥有更复杂架构的最佳模型相当。

正如 HypDIff 框架所提议，使用各向异性扩散过程针对双曲潜在空间中的初始数据进行编码，助力保留当前市场状况的拓扑特征，并提升其分析品质。在上一篇文章中，我们开始利用 MQL5 实现所提议的方式。今天，我们将继续我们已开始的工作，并得出合乎逻辑的结论。

在本文中，我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能，超越基本图表，实现增强的数据可视化，使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。

如何使用世界银行的经济数据进行预测？当你将人工智能模型和经济学结合起来时会发生什么？

在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。

支持向量机基于预定义的类，按探索增加数据维度的效果进行数据分类。这是一种监督学习方法，鉴于其与多维数据打交道的潜力，它相当复杂。至于本文，我们会研究进行价格行为分类时，如何运用牛顿多项式更有效地做到非常基本的 2-维数据实现。

在这里，我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型：策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。

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。

人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。

近端政策优化是强化学习中的另一种算法，通常以网络形式以非常小的增量步幅更新政策，以便确保模型的稳定性。我们以向导汇编的智能系统来试验其作用，如同我们之前的文章一样。

在本文中，我们展示了在 MQL5 中实现多种集成学习方法，并检验了它们在不同场景下的有效性。

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。

在瞬息万变的交易世界中，适应市场变化不仅是一种选择 — 而且是一种必要。每天都有新的形态和趋势出现，即使是最先进的机器学习模型，也难以面对不断变化的条件保持有效。在本文中，我们将探讨如何通过自动重训练，令您的模型保持相关性、及对新市场数据的响应能力。

柔性参与者评论者是一种利用 3 个神经网络的强化学习算法。一名参与者网络和 2 个评论者网络。这些机器学习模型按主从伙伴关系配对，其中所建模评论者能提升参与者网络的预测准确性。在这些序列中引入 ONNX 的同时，我们探讨了如何将这些思路作为由向导汇编的智能系统的自定义信号，推进测试。

在本文中。我们将讨论一种复杂的多模态交互分析和特征理解的方法。

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。

在本文中，我们将讨论免掩码注意力变换器（MAFT）方法，及其在交易领域的应用。不同于传统的变换器，即处理序列时需要数据掩码，MAFT 通过消除掩码需求来优化注意力过程，显著改进了计算效率。

您可能没有注意到，矩阵建模有点奇怪，因为只指定了列，而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时，这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列，那么在尝试分解时可能会感到困惑。此外，这种矩阵建模方法并不是最好的。这是因为当我们以这种方式对矩阵建模时，会遇到一些限制，迫使我们使用其他方法或函数，而如果以更合适的方式建模，这些方法或函数是不必要的。

在大数据的世界里，有数以百万计的备选数据集，它们有可能提升我们的交易策略。在这一系列文章中，我们将帮助您识别最有信息量的公开数据集。

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。

我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。