关于交易中机器学习的文章

移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态，并通过监督学习网络，见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析，进一步研究当使用该已训练网络时，强化学习的效能。读者应当注意，我们的测试时间窗口非常有限。无论如何，我们在展示这一点时，会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。

NumPy 库几乎为所有 Python 语言编程的机器学习算法提供核心动力，在本文中我们即将实现一个类似的模块，其收集了所有复杂的代码，辅助我们构建各种类的复杂模型和算法。

移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，因其滞后性质，一些交易者或许较少使用。在一个三部分的“迷你序列”中，研究机器学习的三大主要形式，我们会考证对这些指标的偏见是否合理，或者它们可能占据优势。我们经由向导汇编的智能系统来进行实证。

一种新的生物启发的优化元启发式算法——NOA（Neuroboids Optimization Algorithm，神经类群优化算法），结合了集体智能和神经网络的原理。与传统方法不同，该算法使用了一个由具备自学习能力的“神经类群（neuroboids）”组成的群体，每个神经类群都拥有自己的神经网络，能够实时调整其搜索策略。本文揭示了该算法的架构、代理的自学习机制，以及这种混合方法在解决复杂优化问题方面的应用前景。

在一个充斥着杂乱且不可预测数据的世界里，识别有意义的形态可能颇具挑战性。在本文中，我们将探讨季节性分解，这是一种强力分析技术，有助于把数据拆分为关键成分：趋势、季节性形态、和噪声。以该途径拆解数据，我们能够揭示隐藏的洞见，并配以更清晰、更易解读的信息工作。

我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统，并逐步将其部署到服务器上。在本文中，我们将学习如何通过编程管理外汇风险，以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。

成功餐饮经营者算法（SRA）是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同，SRA不会直接淘汰劣质解，而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现，并为平衡探索与利用提供了全新视角。

BOA方法灵感源自经典的台球运动，它将寻求最优解的过程模拟为一场游戏：球体致力于落入代表最佳结果的球袋之中。本文将探讨BOA的基本原理、数学模型及其在解决各类优化问题中的效率。

我们继续探索基于 ResNeXt 的多任务学习框架，其特征是模块化、高计算效率、及识别数据中稳定形态的能力。使用单一编码器和专用“头”可降低模型过度拟合风险，提升预测品质。

市场如何遵循基于斐波那契数列的关系？在斐波那契数列中，每个后续数字都等于前两个数字之和（1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21……），该数列不仅描述了兔子种群的增长情况。我们将考虑毕达哥拉斯的假设，即世间万物都遵循某种数字关系……

基于 ResNeXt 的多任务学习框架，优化了金融数据分析，可参考其高维度、非线性、和时间依赖性。使用分组卷积和专用头，令模型能有效从输入数据中提取关键特征。

无论以何种形式构建可靠的人工智能（AI）交易策略，都有一种强大且普遍存在的力量，正悄然地侵蚀着我们社区的集体努力，本文提到，我们所面临的部分问题，源于对“最优实践”的盲目遵循。通过为读者提供基于现实市场的简单证据，我们说明为何必须摒弃这种做法，转而采用特定领域内的最优实践，这样一来，我们的社区才有可能重振AI的潜在力量。

强化学习中的回放缓冲区对于像 DQN 或 SAC 这样的无政策算法尤为重要。这样就会聚光在该记忆缓冲区的抽样过程。举例，SAC 默认选项从该缓冲区随机选择，而优先经验回放缓冲区则基于 TD 分数从缓冲区中抽样对其优调。我们回顾强化学习的重要性，并一如既往，在由向导汇编的智能系统中验证这一假设（而‘非交叉验证）。

我们继续构建 Hidformer 层次化双塔变换器模型，专为分析和预测复杂多变量时间序列而设计。在本文中，我们会把早前就开始的工作推向逻辑结局 — 我们将在真实历史数据上测试模型。

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。