有关MQL5数据分析和统计的文章
使用莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法训练多层感知器
本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法，如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。
价格行为分析工具包开发（第10部分）：外部资金流（二）VWAP
通过我们的综合指南，掌握VWAP的强大力量！学习如何使用MQL5和Python将VWAP分析集成到您的交易策略中。最大化您的市场洞察力，并改善您今天的交易决策。
价格行为分析工具包开发（第六部分）：均值回归信号捕捉器
有些概念乍一看似乎简单明了，但在实际操作中的实现却颇具挑战。在接下来的文章中，将带您了解我们创新性地自动化一款运用均值回归策略分析市场的智能交易系统（EA）的方法。与我们一同揭开这一激动人心的自动化过程的神秘面纱吧。
开发回放系统（第 56 部分）：调整模块
虽然模块之间已经可以正常交互，但在回放服务中尝试使用鼠标指标时会出现错误。在进入下一步之前，我们需要解决这个问题。此外，我们还将修复鼠标指标代码中的一个问题。所以这个版本经过适当的打磨，最终会稳定下来。
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。
基于LSTM的趋势预测在趋势跟踪策略中的应用
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计初衷是通过有效捕捉数据中的长期依赖关系，并解决传统RNN存在的梯度消失问题，从而实现对时序数据的高效建模。本文将系统阐述如何利用LSTM进行未来趋势预测，进而提升趋势跟踪策略的实战表现。具体内容涵盖这些模块：LSTM关键概念介绍与发展契机、从MetaTrader 5平台提取数据、在Python中构建并训练模型、将机器学习模型嵌入MQL5中、基于统计回测的结果分析与改进方向。
开发回放系统 — 市场模拟（第 18 部分）：跳价和更多跳价（II）
显然，目前的衡量度与创建 1-分钟柱线的理想时间相距甚远。这是我们要率先解决的一件事。解决同步问题并不困难。也许这看起来很难，但实际上却很简单。在上一篇文章中，我们没有进行所需的调整，因为它的目的是解释如何把图表上创建 1-分钟柱线的跳价数据转移至市场观察窗口。
价格行为分析工具包开发（第 17 部分）：TrendLoom EA 工具
作为一名价格行为的观察者和交易者，我注意到当一个趋势得到多个时间周期的确认时，它通常会朝着该方向延续。可能不同的是趋势持续的时间，而这取决于您是哪种类型的交易者，无论是长期持仓还是从事剥头皮交易。您为确认所选的时间周期起着至关重要的作用。读这篇文章，了解一个快速、自动化的系统，只需点击一下按钮或通过定期更新，就能帮助您分析不同时间周期的整体趋势。
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。
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。
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。
MQL5 向导技巧须知（第27部分）：移动平均线与攻击角度
攻击角度是一个经常被引用的指标，其陡峭程度被认为与当前趋势的强度密切相关。让我们来看一下通常如何使用和理解该指标，并探讨在测量时是否可以做出一些改变，以优化那些将其纳入交易系统的应用效果。
改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 IV 部分）：优化简单网格策略（I）
在第四篇中，我们重新审视了之前开发的“简单对冲”和“简单网格”智能系统（EA）。我们的专注点转移到通过数学分析和暴力方式完善简单网格 EA，旨在优化策略用法。本文深入策略的数学优化，为在以后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。
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
价格行为分析工具包开发（第五部分）：波动率导航智能交易系统（Volatility Navigator EA）
判断市场方向或许相对简单，但把握入场时机却颇具挑战。作为“价格行为分析工具包开发”系列文章的一部分，我很高兴再为大家介绍一款能够提供入场点、止盈水平和止损设置位置的工具。为实现这一目标，我们采用了MQL5编程语言。让我们在本文中深入探讨每一步。
MQL5中的范畴论（第23部分）：对双重指数移动平均的不同看法
在这篇文章中，我们继续我们的主题，最后是从“新”的角度处理日常交易指标。我们正在为这篇文章处理自然变换的水平组合，而这方面的最佳指标是双重指数移动平均（DEMA），它扩展了我们刚刚涵盖的内容。
血液遗传优化算法（BIO）
我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。
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。
开发回放系统（第 63 部分）：玩转服务（四）
在本文中，我们将最终解决一分钟柱形上的分时报价模拟问题，以便它们能够与真实分时报价共存。这将帮助我们避免将来出现问题。此处提供的材料仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
在 MQL5 中实现广义赫斯特指数和方差比检验
在本文中，我们将研究如何利用广义赫斯特指数（Generalized Hurst Exponent）和方差比检验（Variance Ratio Test）来分析 MQL5 中价格序列的行为。
开发多币种 EA 交易（第 7 部分）：根据前向时间段选择组
在此之前，我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估，目的是改进它们的联合运行结果，但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。
克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战
ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具，尽管它非常出色，但要想充分发挥其作用，就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中，我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题，以及如何处理这些问题。
卡尔曼滤波器在外汇均值回归策略中的应用
卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。
基于交易量的神经网络分析：未来趋势的关键
本文探讨了通过将技术分析原理与 LSTM 神经网络架构相结合，基于交易量分析来改进价格预测准确性的可能性。文章特别关注异常交易量的检测与解读、聚类方法的使用，以及基于交易量的特征创建及其在机器学习背景下的定义。
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。
开发回放系统 — 市场模拟（第 27 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类
在本文中，我们将实现 C_Mouse 类。它提供了最高级别的编程能力。不过，说到高级或低级编程语言，并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时，我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。
数据科学和机器学习（第 30 部分）：预测股票市场的幂对、卷积神经网络（CNN）、和递归神经网络（RNN）
在本文中，我们会探讨卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在股票市场预测中的动态集成。借力 CNN 提取形态的能力，以及 RNN 的精练度，来处理序列数据。我们看看这个强大的组合如何强化交易算法的准确性和效率。
开发回放系统 — 市场模拟（第 21 部分）：外汇（II）
我们将继续构建一个在外汇市场工作的系统。为了解决这个问题，我们必须在加载以前的柱线之前首先声明加载跳价。这解决了问题，但同时迫使用户遵循配置文件中的某些结构，就个人而言，这对我来说没有多大意义。原因是，通过设计一个负责分析和执行配置文件中内容的程序，我们可以允许用户按任何顺序声明他需要的元素。
市场模拟（第七部分）：套接字（一）
套接字，你知道它们在 MetaTrader 5 中的用途或使用方法吗？如果答案是否定的，那么让我们从研究它们开始。在今天的文章中，我们将介绍一些基础知识。由于有几种方法可以做同样的事情，而且我们总是对结果感兴趣，我想证明确实有一种简单的方法可以将数据从 MetaTrader 5 传输到其他程序，如 Excel。然而，主要目的不是将数据从 MetaTrader 5 传输到 Excel，而是相反，即将数据从 Excel 或任何其他程序传输到 MetaTrader 5。
数据科学与机器学习（第22部分）：利用自编码器神经网络实现更智能的交易——从噪声中提炼信号
在瞬息万变的金融市场中，从噪音中分离出有意义的信号对于成功交易至关重要。通过采用复杂的神经网络架构，利用自动编码器发掘市场数据中的隐藏模式，将嘈杂的输入转化为可操作的类型。本文探讨了自动编码器如何改变交易实践，为交易者提供了一个强大的工具，以改善决策制定，并在当今瞬息万变的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。
种群优化算法：进化策略，(μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES
本文研究一套称为进化策略（ES）的优化算法。它们是最早使用进化原理来寻找最优解的种群算法之一。我们将针对传统的 ES 变体实现变更，并修改算法的测试函数和测试台方法。
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。