关于交易中机器学习的文章
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。
群体优化算法：智能水滴（IWD）算法
文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。
数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路
您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。
利用 Python 和 MQL5 构建您的第一个玻璃盒模型
如果我们想从机器学习这些先进技术中获得任何价值，那么很难解释和理解为什么我们的模型偏离我们的期望至关重要。如果对模型内部工作原理的没有全面了解，我们可能无法发现破坏模型性能的错误，我们可能会在无法预测的参照特征上浪费时间，从长远来看，我们有可能没有充分利用这些模型的功能。幸运的是，有一个复杂且维护良好的多合一解决方案，令我们能够准确地看到我们的模型在引擎盖下正在做什么。
数据科学与机器学习（第 07 部分）：多项式回归
与线性回归不同，多项式回归是一种很灵活的模型，旨在更好地执行线性回归模型无法处理的任务，我们来找出如何在 MQL5 中制作多项式模型，并据其做出积极东西。
MQL5中的范畴论（第22部分）：对移动平均的不同看法
在本文中，我们尝试通过只关注一个指标来简化对这些系列中所涵盖概念的说明，这是最常见的，可能也是最容易理解的。它就是移动平均。在这样做的时候，我们会探讨垂直自然变换的意义和可能的应用。
时间序列挖掘的数据标签（第4部分）：使用标签数据的可解释性分解
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
种群优化算法：鱼群搜索（FSS）
鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。
种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism）
本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。
神经网络实验（第 5 部分）：常规化传输到神经网络的输入参数
神经网络是交易者工具包中的终极工具。 我们来检查一下这个假设是否成立。 在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 是最接近自给自足的媒介。 为此提供了一个简单的解释。
神经网络实验（第 4 部分）：模板
在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。
MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 03 部分）：香农（Shannon）熵
今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。
将ML模型与策略测试器集成（结论）：实现价格预测的回归模型
本文描述了一个基于决策树的回归模型的实现。该模型应预测金融资产的价格。我们已经准备好了数据，对模型进行了训练和评估，并对其进行了调整和优化。然而，需要注意的是，该模型仅用于研究目的，不应用于实际交易。
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。
人工蜂巢算法（ABHA）：理论及方法
在本文中，我们将探讨2009年开发的人工蜂巢算法（ABHA）。该算法旨在解决连续优化问题。我们将研究ABHA如何从蜂群的行为中汲取灵感，其中每只蜜蜂都有独特的角色，帮助它们更有效地寻找资源。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
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。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 04 部分）：线性判别分析
今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。
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。
MQL5 简介（第 4 部分）：掌握结构、类和时间函数
在我们的最新文章中揭开 MQL5 编程的秘密！深入了解结构、类和时间函数的基本要素，为您的编码之旅赋能。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，我们的指南都简化了复杂的概念，为掌握 MQL5 提供了宝贵的见解。提升你的编程技能，在算法交易领域保持领先！
数据科学和机器学习（第 27 部分）：MetaTrader 5 中训练卷积神经网络（CNN）交易机器人 — 值得吗?
卷积神经网络（CNN）以其在检测图像和视频形态方面的出色能力而闻名，其应用涵盖众多领域。在本文中，我们探讨了 CNN 在金融市场中识别有价值形态，并为 MetaTrader 5 交易机器人生成有效交易信号的潜力。我们来发现这种深度机器学习技术如何能撬动更聪明的交易决策。
种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法
本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。
龟壳演化算法（TSEA）
这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。
数据科学和机器学习（第 26 部分）：时间序列预测的终极之战 — LSTM 对比 GRU 神经网络
在上一篇文章中，我们讨论了一个简单的 RNN，尽管它对理解数据中的长期依赖关系无能为力，却仍能制定可盈利策略。在本文中，我们将讨论长-短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）。引入这两个是为了克服简单 RNN 的缺点，并令其更聪慧。
神经网络变得轻松（第三十七部分）：分散关注度
在上一篇文章中，我们讨论了在其架构中使用关注度机制的关系模型。 这些模型的具体特征之一是计算资源的密集功用。 在本文中，我们将研究于自我关注度模块内减少计算操作数量的机制之一。 这将提高模型的常规性能。
重构经典策略：原油
在本文中，我们重新审视一种经典的原油交易策略，旨在通过利用监督机器学习算法来对其进行优化。我们将构建一个最小二乘模型，该模型基于布伦特原油（Brent）和西德克萨斯中质原油（WTI）之间的价差来预测未来布伦特原油价格。我们的目标是找到一个能够预测布伦特原油未来价格变化的领先指标。
种群优化算法：引力搜索算法（GSA）
GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。
神经网络变得简单（第 66 部分）：离线学习中的探索问题
使用准备好的训练数据集中的数据对模型进行离线训练，这种方法虽然有一定的优势，但其不利的一面是，环境信息被大大压缩到训练数据集的大小。这反过来又限制了探索的可能性。在本文中，我们将探讨一种方法，这种方法可以用尽可能多样化的数据来填充训练数据集。
MQL5 简介（第 5 部分）：MQL5 数组函数入门指南
在第 5 部分中探索 MQL5 数组的世界，该部分专为绝对初学者设计。本文简化了复杂的编码概念，重点在于清晰性和包容性。加入我们的学习者社区，在这里解决问题，分享知识！
衡量指标信息
机器学习已成为策略制定的流行方法。 虽然人们更强调最大化盈利能力和预测准确性，但处理用于构建预测模型的数据的重要性，仍未受到太多关注。 在本文中，我们研究依据熵的概念来评估预测模型构建的指标的适配性，如 Timothy Masters 的《测试和优调市场交易系统》一书中所述。
MQL5 中的范畴论 (第 6 部分)：单态回拉和满态外推
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
神经网络变得轻松（第五十四部分）：利用随机编码器（RE3）进行高效研究
无论何时我们研究强化学习方法时，我们都会面对有效探索环境的问题。解决这个问题通常会导致算法更复杂性，以及训练额外模型。在本文中，我们将看看解决此问题的替代方法。