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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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。
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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。
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神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

在本文中,我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面,这是任何交易策略不可或缺的部分。
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数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中,深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制,全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支,解锁它们的潜力,从而强化您的交易决策。加入我们,以全新的视角审视决策树,并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。
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Python、ONNX 和 MetaTrader 5:利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型

在本文中,我们将用 Python 创建一个随机森林(random forest)模型,训练该模型,并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后,我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。
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群体优化算法:差分进化(DE)

在本文中,我们将讨论在前面讨论过的所有算法中最有争议的算法 - 差分进化算法(Differential Evolution,DE)。
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开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 1 部分):如何在 MQL5 中使用 RestAPI

在本文中,我们将讨论 API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)对于不同应用程序和软件系统之间交互的重要性。我们将看到 API 在简化应用程序间交互方面的作用,使它们能够有效地共享数据和功能。
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神经网络变得轻松(第二十八部分):政策梯度算法

我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中,我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法,已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后,根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下,近似方法不应用于功用函数,而是应用于动作的直接政策(策略)。 其中一种方法是政策梯度。
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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。
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MQL5 中的范畴论 (第 4 部分):跨度、实验、及合成

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,提供洞察力,同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。
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神经网络变得简单(第 61 部分):离线强化学习中的乐观情绪问题

在离线学习期间,我们基于训练样本数据优化了智能体的政策。成品政策令智能体对其动作充满信心。然而,这种乐观情绪并不总是正当的,并且可能会在模型操作期间导致风险增加。今天,我们要寻找降低这些风险的方法之一。
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群体优化算法:螺旋动态优化 (SDO) 算法

群体优化算法:螺旋动态优化 (SDO) 算法

文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式(如软体动物贝壳)的优化算法 - 螺旋动力学优化算法(Spiral Dynamics Optimization,SDO)。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善,本文将探讨这些修改的必要性。
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神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化

神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化

自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来,我们以某种方式触及了 2 个问题:探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中,我想向您介绍一种算法,其作者完全剔除了奖励函数。
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使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例

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。
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交易中的神经网络:基于双注意力的趋势预测模型

交易中的神经网络:基于双注意力的趋势预测模型

我们继续讨论时间序列的分段线性表示的运用,这在前一篇文章中已经开始。今天,我们要看看如何将该方法与其它时间序列分析方法相结合,从而提高价格趋势预测品质。
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机器学习中的量化(第 2 部分):数据预处理、表格选择、训练 CatBoost 模型

机器学习中的量化(第 2 部分):数据预处理、表格选择、训练 CatBoost 模型

本文探讨了量化在树模型构建中的实际应用。探讨了选择量化表和数据预处理的方法。没有使用复杂的数学方程。
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神经网络实验(第 7 部分):传递指标

神经网络实验(第 7 部分):传递指标

传递指标至感知器的示例。本文讲述了一般概念,并展示了最简单的现成智能交易系统,后随其优化和前向验算结果。
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MQL5 简介(第 4 部分):掌握结构、类和时间函数

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!
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使用MQL5和Python构建自优化EA(第二部分):调整深度神经网络

使用MQL5和Python构建自优化EA(第二部分):调整深度神经网络

机器学习模型带有各种可调节的参数。在本系列文章中,我们将探讨如何使用SciPy库来定制您的AI模型,使其适应特定的市场。
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神经网络变得简单(第 71 部分):目标条件预测编码(GCPC)

神经网络变得简单(第 71 部分):目标条件预测编码(GCPC)

在之前的文章中,我们讨论了决策转换器方法,以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间,我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而,该模型早期研究时验算过的轨迹,始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。
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频域中的滤波和特征提取

频域中的滤波和特征提取

在本文中,我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用,如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。
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MQL5 简介(第 5 部分):MQL5 数组函数入门指南

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!
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种群优化算法:模拟各向同性退火(SIA)算法。第 II 部分

种群优化算法:模拟各向同性退火(SIA)算法。第 II 部分

第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换,将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火(SIA)。
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带有预测性的三角套利

带有预测性的三角套利

本文简化了三角套利的过程,向您展示如何利用预测和专业软件更明智地进行货币交易,即使您是新手也能轻松入门。准备好凭借专业知识进行交易了吗?
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神经网络变得简单(第 90 部分):时间序列的频率插值(FITS)

神经网络变得简单(第 90 部分):时间序列的频率插值(FITS)

通过研究 FEDformer 方法,我们打开了时间序列频域表述的大门。在这篇新文章中,我们将继续一开始的主题。我们将研究一种方法,据其我们不仅能进行分析,还可以预测特定区域的后续状态。
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种群优化算法:和弦搜索(HS)

种群优化算法:和弦搜索(HS)

在本文中,我将研究和测试最强大的优化算法 — 和弦搜索(HS),其灵感来自寻找完美声音和声的过程。 那么现在什么算法在我们的评级中处于领先地位?
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交易中的神经网络:一种复杂的轨迹预测方法(Traj-LLM)

交易中的神经网络:一种复杂的轨迹预测方法(Traj-LLM)

在本文中,我想向您介绍一种为解决自动驾驶领域问题而开发的有趣的轨迹预测方法。该方法的作者结合了各种架构解决方案的最佳元素。
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神经网络变得简单(第 89 部分):频率增强分解变换器(FEDformer)

神经网络变得简单(第 89 部分):频率增强分解变换器(FEDformer)

到目前为止,我们研究过的所有模型在分析环境状态时都将其当作时间序列。不过,时间序列也能以频率特征的形式表示。在本文中,我将向您介绍一种算法,即利用时间序列的频率分量来预测未来状态。
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数据分组处理方法:在MQL5中实现多层迭代算法。

数据分组处理方法:在MQL5中实现多层迭代算法。

在本文中,我们介绍如何在MQL5中实现分组数据处理方法中的多层迭代算法。
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将您自己的 LLM 集成到 EA 中(第 5 部分):使用 LLMs 开发和测试交易策略(一)- 微调

将您自己的 LLM 集成到 EA 中(第 5 部分):使用 LLMs 开发和测试交易策略(一)- 微调

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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 09 部分):K-Means 聚类与分形波配对

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 09 部分):K-Means 聚类与分形波配对

“K-均值”聚类采用数据点分组的方式,该过程最初侧重于数据集的宏观视图,使用随机生成的聚类质心,然后放大并调整这些质心,从而准确表示数据集。我们将对此进行研究,并开拓一些它的用例。
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数据科学与机器学习(第23部分):为什么LightGBM和XGBoost能超越许多AI模型?

数据科学与机器学习(第23部分):为什么LightGBM和XGBoost能超越许多AI模型?

这些先进的梯度提升决策树技术提供了卓越的性能和灵活性,使其成为金融建模和算法交易的理想选择。了解如何利用这些工具来优化您的交易策略、提高预测准确性,并在金融市场中获得竞争优势。
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时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例

时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例

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!
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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

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。
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MQL5中的范畴论(第19部分):自然性四边形归纳法

MQL5中的范畴论(第19部分):自然性四边形归纳法

我们继续通过探讨自然性四边形归纳法来研究自然变换。对于使用MQL5向导构建的EA交易来说,对多货币实现的轻微限制意味着我们正在通过脚本展示我们的数据分类能力。所考虑的主要应用是价格变化分类及其预测。
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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?

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。
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神经网络变得简单(第 75 部分):提升轨迹预测模型的性能

神经网络变得简单(第 75 部分):提升轨迹预测模型的性能

我们创建的模型变得越来越大,越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本,还有操作成本。不过,做出决定所需的时间往往很关键。有关于此,我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。
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基于预测的统计套利

基于预测的统计套利

我们将探讨统计套利,使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种,为皮尔逊(Pearson)系数制作一个指标,并编制一个用于交易统计套利的EA,该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。
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神经网络变得轻松(第五十部分):软性扮演者-评价者(模型优化)

神经网络变得轻松(第五十部分):软性扮演者-评价者(模型优化)

在上一篇文章中,我们实现了软性扮演者-评论者算法,但未能训练出一个可盈利的模型。在此,我们将优化先前创建的模型,以期获得所需的结果。
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神经网络变得轻松(第四十八部分):降低 Q-函数高估的方法

神经网络变得轻松(第四十八部分):降低 Q-函数高估的方法

在上一篇文章中,我们概述了 DDPG 方法,它允许在连续动作空间中训练模型。然而,与其它 Q-学习方法一样,DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中,我们将研究一些克服上述问题的方式。
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