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。
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。
将 ML 模型与策略测试器集成（第 3 部分）：CSV（II）文件管理
这篇资料提供了以 MQL5 创建类，从而高效管理 CSV 文件的完整指南。 我们将看到打开、写入、读取、和转换数据等方法的实现。 我们还将研究如何使用它们来存储和访问信息。 此外，我们将讨论使用该类的限制和最重要的方面。 本文对于那些想要学习如何在 MQL5 中处理 CSV 文件的人来说是一个宝贵的资源。
神经网络变得简单（第 92 部分）：频域和时域中的自适应预测
FreDF 方法的作者通过实验证实了结合频域和时域进行预测的优势。不过，权重超参数的使用对于非稳态时间序列并非最优。在本文中，我们将领略结合频域和时域预测的自适应方法。
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。
群体优化算法：带电系统搜索（CSS）算法
在本文中，我们将探讨另一种受无生命自然启发的优化算法--带电系统搜索（Charged System Search，CSS）算法。本文旨在介绍一种基于物理和力学原理的新的优化算法。
MQL5中的范畴论（第21部分）：使用LDA的自然变换
这篇文章是我们系列的第21篇，继续研究自然变换以及如何使用线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）来实现它们。我们以信号类格式展示了它的应用程序，就像在前一篇文章中一样。
神经网络变得轻松（第四十九部分）：软性扮演者-评价者
我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中，我将讲演软性扮演者-评论者（SAC）算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力，不仅令预期回报最大化，而且拥有最大化的动作熵（多样性）。
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
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。
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。
矩阵分解基础知识
由于这里的目标是教学，我们将尽可能简单地进行。也就是说，我们将只实现所需的功能：矩阵乘法。今天您将看到，这足以模拟矩阵标量乘法。许多人在使用矩阵分解实现代码时遇到的最大困难是：与标量分解不同，在标量分解中，几乎所有情况下因子的顺序都不会改变结果，但使用矩阵时情况并非如此。
群体优化算法：思维进化计算（MEC）算法
本文探讨了MEC家族的算法，称为简单思维进化计算（Simple Mind Evolutionary Computation, Simple-MEC，SMEC）算法。该算法以其思想之美和易于实现而著称。
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。
MQL5 中的范畴论 (第 13 部分)：数据库制程的日历事件
本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序，研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本（字符串）信息时，如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。
MQL5中的范畴论（第18部分）：自然性四边形
本文通过介绍自然变换这一主题中的一个关键支柱，继续我们的范畴理论系列。我们研究看似复杂的定义，然后深入研究本系列“面包和黄油”的示例和应用程序；波动性预测。
数据科学和机器学习（第 17 部分）：摇钱树？外汇交易中随机森林的艺术与科学
探索算法炼金术的秘密，我们将引导您融会贯通如何在解码金融领域时将艺术性和精确性相结合。揭示随机森林如何将数据转化为预测能力，为驾驭股票市场的复杂场景提供独特的视角。加入我们的旅程，进入金融魔法的心脏地带，此处我们会揭开随机森林在塑造市场命运、及解锁赚钱机会之门方面之角色的神秘面纱
种群优化算法：社群进化（ESG）
我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。
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（第五十一部分）：行为-指引的扮演者-评论者（BAC）
最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法，该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡，但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式，能适用于随机模型和确定性模型两者。
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。
神经网络变得简单（第 56 部分）：利用核范数推动研究
强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。
人工电场算法（AEFA）
本文介绍了一种受库仑静电力定律启发的人工电场算法（AEFA）。该算法通过模拟电学现象，利用带电粒子及其相互作用来解决复杂的优化问题。与其他基于自然法则的算法相比，AEFA具有独特性质。
神经网络变得简单（第 96 部分）：多尺度特征提取（MSFformer）
高效提取与集成长期依赖关系和短期特征，仍然是时间序列分析中的一项重要任务。它们的正确理解及整合，对于创建准确可靠的预测模型是必要的。
使用PatchTST机器学习算法预测未来24小时的价格走势
在本文中，我们将应用2023年发布的一种相对复杂的神经网络算法——PatchTST，来预测未来24小时的价格走势。我们将使用官方仓库的代码，并对其进行一些微小的修改，训练一个针对EURUSD（欧元兑美元）的模型，然后在Python和MQL5环境中应用该模型进行未来预测。
神经网络变得简单（第 76 部分）：配合多未来变换器探索不同的交互形态
本文继续探讨预测即将到来的价格走势的主题。我邀请您领略多未来变换器架构。其主要思路是把未来的多模态分布分解为若干个单模态分布，这样就可以有效地模拟场景中个体之间互动的各种模态。
MQL5 中的范畴论 (第 12 部分)：秩序（Orders）
本文是范畴论系列文章之以 MQL5 实现图论的部分，深入研讨秩序（Orders）。我们通过研究两种主要的秩序类型，实测秩序论的概念如何支持幺半群集合，从而为交易决策提供信息。
密码锁算法（CLA）
在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 13 部分）：智能信号类 DBSCAN
《基于密度的空间聚类参与噪声应用》是一种无监督的数据分组形式，除 2 个参数外，几乎不需要任何输入参数，比之其它方式，譬如 k-平均，这是一个福音。我们深入研究使用由向导组装的智能系统如何在测试、及最终交易时起到建设性作用。
MQL5 中的范畴论 (第 17 部分)：函子与幺半群
本文是我们系列文章的最后一篇，将函子作为一个主题来讨论，且把幺半群作为一个范畴来重新审视。幺半群已在我们的系列中多次讲述，于此配合多层感知器帮助确定持仓规模。
最负盛名的人工协作搜索算法的改进版本（AXSm）
在这里，我们将探讨 ACS 算法的演变：三种修改旨在改善收敛特性和算法效率。对最领先的优化算法之一进行修订改版。从数据矩阵修改到种群形成的革命性方法。
重塑经典策略（第四部分）：标普500指数与美国国债
在本系列文章中，我们使用现代算法分析经典交易策略，以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中，我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。
关于因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在市场事件预测中的应用实例
本文提供了一个使用因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景，详细解释了交易算法中的关键函数，并提供了实现的示例代码。
因果推理中的倾向性评分
本文探讨因果推理中的匹配问题。匹配用于比较数据集中的类似观察结果，这对于正确确定因果关系和消除偏见是必要的。作者解释了这如何有助于构建基于机器学习的交易系统，这些系统在没有经过训练的新数据上变得更加稳定。倾向性评分在因果推理中起着核心作用并被广泛应用。
神经网络变得简单（第 59 部分）：控制二分法（DoC）
在上一篇文章中，我们领略了决策变换器。但是，外汇市场复杂的随机环境不允许我们充分发挥所提议方法的潜能。在本文中，我将讲述一种算法，旨在提高在随机环境中的性能。
化学反应优化 (CRO) 算法（第二部分）：汇编和结果
在第二部分中，我们将把化学运算符整合到一个算法中，并对其结果进行详细分析。让我们来看看化学反应优化 (CRO) 方法是如何解决测试函数的复杂问题的。
用于时间序列挖掘的数据标签（第 6 部分）：使用 ONNX 在 EA 中应用和测试
本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需要进行有针对性的数据标注可以使训练好的人工智能模型更符合预期的设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！