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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交易中的神经网络:使用语言模型进行时间序列预测

交易中的神经网络:使用语言模型进行时间序列预测

我们继续研究时间序列预测模型。在本文中,我们领略一种建立在预训练语言模型基础上的复杂算法。
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数据科学与机器学习(第 15 部分):SVM,每个交易员工具箱中的必备工具

数据科学与机器学习(第 15 部分):SVM,每个交易员工具箱中的必备工具

探索支持向量机 (SVM,Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略,增强决策能力,并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具,帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。
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威廉·江恩(William Gann)方法(第三部分):占星术是否有效?

威廉·江恩(William Gann)方法(第三部分):占星术是否有效?

行星和恒星的位置会影响金融市场吗?让我们借助统计数据和大数据,踏上一段令人兴奋的探索之旅,进入星星与股票图表交汇的世界。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 29 部分):继续学习率与 MLP

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 29 部分):继续学习率与 MLP

我们主要验证自适应学习率,圆满考察学习率对智能系统性能的敏感性。这些学习率旨在在训练过程中针对层中的每个参数进行自定义,故我们评估潜在收益相较于预期的性能损失。
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在任何市场中获得优势(第三部分):Visa消费指数

在任何市场中获得优势(第三部分):Visa消费指数

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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 28 部分):据入门学习率重新审视 GAN

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 28 部分):据入门学习率重新审视 GAN

学习率是许多机器学习算法在训练过程期间,朝向训练目标迈进的步长。我们检验了其众多调度和格式对于生成式对抗网络性能的影响,该神经网络类型我们在早前文章中已检验过。
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人工藻类算法(Artificial Algae Algorithm,AAA)

人工藻类算法(Artificial Algae Algorithm,AAA)

文章探讨了基于藻类微生物特征的人工藻类算法(AAA)。该算法包括螺旋运动、进化过程和适应性,使其能够解决优化问题。本文深入分析了AAA的工作原理及其在数学建模中的潜力,强调了自然与算法解决方案之间的联系。
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数据科学与机器学习(第 20 部分):算法交易洞察,MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量

数据科学与机器学习(第 20 部分):算法交易洞察,MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量

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。
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重塑经典策略(第六部分):多时间框架分析

重塑经典策略(第六部分):多时间框架分析

在这一系列文章中,我们重新审视经典策略,看看是否可以利用人工智能(AI)对其进行改进。在本文中,我们将研究流行的多时间框架分析策略,以判断该策略是否可以通过人工智能得到增强。
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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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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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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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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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重构经典策略(第五部分):基于USDZAR的多品种分析

重构经典策略(第五部分):基于USDZAR的多品种分析

在本系列文章中,我们重新审视经典策略,看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中,我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略,我们将重点关注货币对 USDZAR。
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重塑经典策略(第四部分):标普500指数与美国国债

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。
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交易中的神经网络:时空神经网络(STNN)

交易中的神经网络:时空神经网络(STNN)

在本文中,我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性,提出了一种连续注意力机制,令模型能够更好地参考数据的重要方面。
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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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将 MQL5 与数据处理包集成(第 1 部分):高级数据分析和统计处理

将 MQL5 与数据处理包集成(第 1 部分):高级数据分析和统计处理

集成实现了无缝的工作流程,来自 MQL5 的原始金融数据可以导入到 Jupyter Lab 等数据处理包中,用于包括统计测试在内的高级分析。
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无政府社会优化(ASO)算法

无政府社会优化(ASO)算法

本文中,我们将了解无政府社会优化(Anarchic Society Optimization,ASO)算法,并探讨一个基于无政府社会(一个摆脱中央权力和各种等级制度的异常社会交互系统)中参与者非理性与冒险行为的算法是如何能够探索解空间并避免陷入局部最优陷阱的。本文提出了一种适用于连续问题和离散问题的统一ASO结构。
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交易中的神经网络:时间序列的分段线性表示

交易中的神经网络:时间序列的分段线性表示

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。
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动物迁徙优化(AMO)算法

动物迁徙优化(AMO)算法

本文介绍了AMO算法,该算法通过模拟动物的季节性迁徙来寻找适合生存和繁殖的最优条件。AMO的主要特点包括使用拓扑邻域和概率更新机制,使得其易于实现,并且能够灵活应用于各种优化任务。
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神经网络变得简单(第 97 部分):搭配 MSFformer 训练模型

神经网络变得简单(第 97 部分):搭配 MSFformer 训练模型

在探索各种模型架构设计时,我们往往对模型训练过程的关注投入不足。在本文中,我旨在弥补这一差距。
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神经网络变得简单(第 96 部分):多尺度特征提取(MSFformer)

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。
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人工蜂巢算法(ABHA):测试与结果

人工蜂巢算法(ABHA):测试与结果

在本文中,我们将继续深入探索人工蜂巢算法(ABHA),通过深入研究代码并探讨其余的方法。正如您可能还记得的那样,模型中的每只蜜蜂都被表示为一个独立的智能体,其行为取决于内部和外部信息以及动机状态。我们将在各种函数上测试该算法,并通过在评分表中呈现结果来总结测试效果。
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神经网络变得简单(第 95 部分):降低变换器模型中的内存消耗

神经网络变得简单(第 95 部分):降低变换器模型中的内存消耗

基于变换器架构的模型展现出高效率,但由于在训练阶段、及运行期间都资源成本高昂,故它们的使用变得复杂。在本文中,我提议领略那些能够降低此类模型内存占用的算法。
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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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交易中的神经网络:用于时间序列预测的轻量级模型

交易中的神经网络:用于时间序列预测的轻量级模型

轻量级时间序列预测模型使用最少的参数数量实现高性能。这反过来减少了计算资源的消耗并加快了决策速度。尽管是轻量级的,这些模型实现了与更复杂模型相当的预测质量。
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交易中的神经网络:通过Adam-mini优化减少内存消耗

交易中的神经网络:通过Adam-mini优化减少内存消耗

提高模型训练和收敛效率的一个方向是改进优化方法。Adam-mini是一种自适应优化方法,旨在改进基础的Adam算法。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 23 部分):CNNs

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 23 部分):CNNs

卷积神经网络是另一种机器学习算法,倾向于专门将多维数据集分解为关键组成部分。我们看看典型情况下这是如何达成的,并探索为交易者在其它 MQL5 向导信号类中的可能应用。
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人工蜂巢算法(ABHA):理论及方法

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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神经网络变得简单(第 94 部分):优化输入序列

神经网络变得简单(第 94 部分):优化输入序列

在处理时间序列时,我们始终按其历史序列使用源数据。但这是最好的选项吗?有一种观点认为,改变输入数据顺序将提高训练模型的效率。在本文中,我邀请您领略其中一种优化输入序列的方法。
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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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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 22 部分):条件化生成式对抗网络(cGAN)

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 22 部分):条件化生成式对抗网络(cGAN)

生成式对抗网络是一对神经网络,它们彼此相互训练,以便结果更精准。我们采用这些网络的条件化类型,作为我们正在寻找的可选项,应用于智能信号类之内预测金融时间序列。
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将您自己的 LLM 集成到 EA 中(第 3 部分):使用 CPU 训练自己的 LLM

将您自己的 LLM 集成到 EA 中(第 3 部分):使用 CPU 训练自己的 LLM

在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(LLM)是人工智能的重要组成部分,所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入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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神经网络变得简单(第 92 部分):频域和时域中的自适应预测

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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 21 部分):配以财经日历数据进行测试

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 21 部分):配以财经日历数据进行测试

默认情况下,财经日历数据在策略测试器中不可用于智能系统测试。我们看看数据库能如何提供帮助,绕过这个限制。故此,在本文中,我们会探讨如何使用 SQLite 数据库来存档财经日历新闻,如此这般,由向导组装的智能系统就可以用它来生成交易信号。
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适应性社会行为优化(ASBO):两阶段演变

适应性社会行为优化(ASBO):两阶段演变

我们继续探讨生物体的社会行为及其对新数学模型 ASBO(适应性社会行为优化)开发的影响。我们将深入研究两阶段演变,测试算法并得出结论。正如在自然界中,一群生物体共同努力生存一样,ASBO 使用集体行为原理来解决复杂的优化问题。
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S&P 500交易策略在MQL5中的实现(适合初学者)

S&P 500交易策略在MQL5中的实现(适合初学者)

了解如何利用MQL5精准预测标普500指数,结合经典技术分析以增强稳定性,并将算法与经过时间验证的原则相结合,以获得稳健的市场洞察。
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神经网络变得简单(第 91 部分):频域预测(FreDF)

神经网络变得简单(第 91 部分):频域预测(FreDF)

我们继续探索时间序列在频域中的分析和预测。在本文中,我们将领略一种在频域中预测数据的新方法,它可被加到我们之前研究过的众多算法当中。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 20 部分):符号回归

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 20 部分):符号回归

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。