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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神经网络变得轻松(第二十二部分):递归模型的无监督学习

神经网络变得轻松(第二十二部分):递归模型的无监督学习

我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。
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数据科学与机器学习(第 06 部分):梯度下降

数据科学与机器学习(第 06 部分):梯度下降

梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法,尽管它的工作令人印象深刻,但它仍然被许多数据科学家误解,我们来看看有关它的全部。
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神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

在上一篇文章中,我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样,它也有其优点和缺点。 在其原始实现中,自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
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神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化

神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化

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。
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神经网络变得轻松(第二十部分):自动编码器

神经网络变得轻松(第二十部分):自动编码器

我们继续研究无监督学习算法。 一些读者可能对最近发表的与神经网络主题的相关性有疑问。 在这篇新文章中,我们回到了对神经网络的研究。
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神经网络变得轻松(第十九部分):使用 MQL5 的关联规则

神经网络变得轻松(第十九部分):使用 MQL5 的关联规则

我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中,我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中,我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。
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神经网络变得轻松(第十八部分):关联规则

神经网络变得轻松(第十八部分):关联规则

作为本系列文章的延续,我们来研究无监督学习方法中的另一类问题:挖掘关联规则。 这种问题类型首先用于零售业,即超市等,来分析市场篮子。 在本文中,我们将讨论这些算法在交易中的适用性。
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数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树

数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树

决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树,并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
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机器学习和交易中的元模型:交易订单的原始时序

机器学习和交易中的元模型:交易订单的原始时序

机器学习中的元模型:很少或无人为干预的情况下自动创建交易系统 — 模型自行决定何时以及如何进行交易。
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神经网络实验(第 1 部分):重温几何学

神经网络实验(第 1 部分):重温几何学

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。
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神经网络变得轻松(第十七部分):降低维度

神经网络变得轻松(第十七部分):降低维度

在本部分中,我们将继续讨论人工智能模型。 即,我们研究无监督学习算法。 我们已经讨论了众多聚类算法之一。 在本文中,我将分享一种解决与降维相关问题的方法。
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数据科学和机器学习(第 04 部分):预测当前股市崩盘

数据科学和机器学习(第 04 部分):预测当前股市崩盘

在本文中,我将尝试运用我们的逻辑模型,基于美国经济的基本面,来预测股市崩盘,我们将重点关注 NETFLIX 和苹果。利用 2019 年和 2020 年之前的股市崩盘,我们看看我们的模型在当前的厄运和低迷中会表现如何。
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神经网络变得轻松(第十六部分):聚类运用实践

神经网络变得轻松(第十六部分):聚类运用实践

在上一篇文章中,我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中,我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。
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数据科学与机器学习(第 03 部分):矩阵回归

数据科学与机器学习(第 03 部分):矩阵回归

这一次,我们的模型是由矩阵构建的,它更具灵活性,同时它允许我们构建更强大的模型,不仅可以处理五个独立变量,但凡我们保持在计算机的计算极限之内,它还可以处理更多变量,这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。
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神经网络变得轻松(第十五部分):利用 MQL5 进行数据聚类

神经网络变得轻松(第十五部分):利用 MQL5 进行数据聚类

我们继续研究聚类方法。 在本文中,我们将创建一个新的 CKmeans 类来实现最常见的聚类方法之一:k-均值。 在测试期间,该模型成功地识别了大约 500 种形态。
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神经网络变得轻松(第十四部分):数据聚类

神经网络变得轻松(第十四部分):数据聚类

我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中,我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是,我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
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数据科学与机器学习(第 02 部分):逻辑回归

数据科学与机器学习(第 02 部分):逻辑回归

数据分类对于算法交易者和程序员来说是至关重要的。 在本文中,我们将重点关注一种分类逻辑算法,它有帮于我们识别“确定或否定”、“上行或下行”、“做多或做空”。
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如何掌握机器学习

如何掌握机器学习

查看这些有用的资料选集,它们可以辅助交易者提高他们的算法交易知识。 简约算法时代正在成为过去,如果不运用机器学习技术和神经网络,成功变得越来越困难。
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数据科学与机器学习(第 01 部分):线性回归

数据科学与机器学习(第 01 部分):线性回归

我们作为交易员,现在是时候基于数字所言来培训我们的系统,并自行制定决策了。 尽管我们的眼睛看不到,但我们的勇气让我们相信,这是世界前进的方向,所以,让我们顶着波浪的方向移动。
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MQL5 中的矩阵和向量

MQL5 中的矩阵和向量

运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”,可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法,您可以避免创建嵌套循环,或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此,矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。
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从头开始采用 MQL 语言进行深度神经网络编程

从头开始采用 MQL 语言进行深度神经网络编程

本文旨在教导读者如何从头开始采用 MQL4/5 语言构建深度神经网络。
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多层感知器和反向传播算法(第二部分):利用 Python 实现并与 MQL5 集成

多层感知器和反向传播算法(第二部分):利用 Python 实现并与 MQL5 集成

有一个 Python 程序包可用于开发与 MQL 的集成,它提供了大量机会,例如数据探索、创建和使用机器学习模型。 集成在 MQL5 内置的 Python,能够创建各种解决方案,从简单的线性回归、到深度学习模型。 我们来看看如何设置和准备开发环境,以及如何使用一些机器学习函数库。
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神经网络变得轻松(第十三部分):批次常规化

神经网络变得轻松(第十三部分):批次常规化

在上一篇文章中,我们开始研究旨在提高神经网络训练品质的方法。 在本文中,我们将继续这个主题,并会研讨另一种方法 — 批次数据常规化。
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网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是,这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后,您将能够创建自己的交易机器人。
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神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

神经网络变得轻松(第十二部分):舍弃

作为研究神经网络的下一步,我建议研究在神经网络训练过程中提高收敛性的方法。 有若干种这样的方法。 在本文中,我们将研究其中之一,名为“舍弃”。
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神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

也许,GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一,它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然,我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而,我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案,以及如何从中受益。
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多层感知机与反向传播算法

多层感知机与反向传播算法

这两种方法的普及性日益增加,因此在 Matlab、R、Python、C++ 等领域开发了大量的库,它们接收到一个训练集作为输入,并自动为问题创建合适的网络。让我们试着理解基本的神经网络类型是如何工作的(包括单神经元感知机和多层感知机)。我们将探讨一个令人兴奋的算法,它负责网络训练 - 梯度下降和反向传播。现有的复杂模型往往基于这样简单的网络模型。
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神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中,现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现,并评估其对整体网络性能的影响。
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神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉

神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉

利用计算机视觉可以训练神经网络对价格图表和指标的直观表示。这种方法可以对整个复杂的技术指标进行更广泛的操作,因为不需要将它们以数字形式输入神经网络。
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神经网络变得轻松(第九部分):操作归档

神经网络变得轻松(第九部分):操作归档

我们已经经历了很长一段路,并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此,我建议为先前创建的代码创建文档,并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。
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直推和主动机器学习中的梯度提升

直推和主动机器学习中的梯度提升

在本文中,我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法,并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用,并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机(SVM)的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克(Vladimir Vapnik)提出的。
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神经网络变得轻松(第八部分):关注机制

神经网络变得轻松(第八部分):关注机制

在之前的文章中,我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中,我建议研究关注机制,它的出现为开发语言模型提供了动力。
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神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
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基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择

基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择

本文描述了一种可能的数据转换方法,旨在提高模型的通用性,并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。
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无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法

无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法

本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外,基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此,我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导,帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人,并在他们的课程中实现这些能力。
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梯度提升(CatBoost)在交易系统开发中的应用. 初级的方法

梯度提升(CatBoost)在交易系统开发中的应用. 初级的方法

在 Python 中训练 CatBoost 分类器,并将模型导出到mql5,以及解析模型参数和自定义策略测试程序。Python 语言和 MetaTrader 5 库用于准备数据和训练模型。
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神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。
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神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
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神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

我们继续研究神经网络的世界。 在本文中,我们将研究另一种类型的神经网络,循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用,其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
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神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

作为神经网络主题的延续,我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中,我们将研究这种网络在金融市场中的应用。