有关MQL5数据分析和统计的文章

在本文中，我们将开始解决在使用真实数据时可能影响应用程序性能的分时报价过量问题。这种过量通常会干扰在相应窗口构建一分钟柱形所需的正确时间。

在本文中，我们介绍一个在MQL5中实现的逐步特征选择算法的改进版本。这种方法基于Timothy Masters在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中概述的技术。

在本文中，我们将探讨如何将多个真正功能模块中的第一个组合在一起，用于回放/模拟器系统，这些模块也将用于其他用途。我们现在说的是鼠标模块。

我们将解决图表 ID 问题，同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的，不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。

本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验，会用到智能头足类生物（SC）测试算法，从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。

最后，我们的 Chart Trade 指标开始与 EA 互动，以交互方式传输信息。因此，在本文中，我们将对该指标进行改进，使其功能足以与任何 EA 配合使用。这样，我们就可以访问 Chart Trade 指标，并像实际连接 EA 一样使用它。不过，我们将以比以前更有趣的方式来实现这一目标。

“时空融合”就是在数据建模中同时使用“空间”和“时间”度量值，主要用在遥感，和一系列其它基于视觉的活动，以便更好地了解我们的周边环境。归功于一篇已发表的论文，我们通过验证它对交易者的潜力，采取一种新颖的方式来运用它。

我们将为时间序列预测建立一个生物学上正确的神经元系统。在神经网络架构中引入类似等离子体的环境创造了一种“集体智能”，其中每个神经元不仅通过直接连接，还通过长距离电磁相互作用影响系统的运行。让我们看看神经大脑建模系统在市场上的表现。

在本文中，我们将完成构建的第一阶段。虽然这部分内容很快就能完成，但我将介绍之前没有讨论过的细节。我将解释一些许多人不理解的问题。你知道为什么要按 Shift 或 Ctrl 键吗？

我们来创建一些更有趣的东西。我不想毁掉惊喜，故此紧随本文以便更好地理解。自本系列开发回放/模拟器系统的最开始，我就一直说，我们的意图是按相同的方式使用 MetaTrader 5 平台，无论正在开发的系统中，亦或真实市场中。重点是要正确完成。没有人愿意在训练和学习时用一种工具，而在战斗时不得不换另一种工具。

ROC 曲线是用于评估分类器性能的图形工具。尽管 ROC 图形相对简单，但在实践中使用它们时，仍存在一些常见的误解和误区。本文旨在为那些希望理解分类器性能评估的交易者提供一份关于 ROC 图形的入门介绍。

如何使用世界银行的经济数据进行预测？当你将人工智能模型和经济学结合起来时会发生什么？

在本文中，我们将实现第一个解决方案，该解决方案使我们能够确定何时在图表上出现新的柱形。此解决方案适用于各种情况。了解它的发展将有助于你掌握几个重要方面。此处提供的内容仅用于教育目的。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。

人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。

我们将使用 IBM 的量子计算机来发现所有价格变动选项。听起来像科幻小说？欢迎来到用于交易的量子计算世界！

在本文中，我们将研究如何在与回放/模拟应用程序结合使用时实现和解决鼠标指针问题。此处提供的内容仅用于教育目的。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。

在本文中，我们展示了在 MQL5 中实现多种集成学习方法，并检验了它们在不同场景下的有效性。

在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中，我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接，以便为金融市场提供复杂的预测模型。

继续尝试破译价格走势……我们将通过将二进制价格代码转换为 BIP39 来获得一个“市场词典”，那么，对这个词典进行语言学分析又如何呢？在本文中，我们将深入探讨一种创新的交易所数据分析方法，并研究如何将现代自然语言处理技术应用于市场语言。

在这里，我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型：策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。

在本文中，我们将介绍如何修复代码中的两个错误。然而，我将尝试以一种有助于初学者程序员理解事情并不总是如你所愿的方式解释它们。无论如何，这是一个学习的机会。此处提供的内容仅用于教育目的。本应用程序不应被视为最终文件，其目的除了探讨所提出的概念之外，不应有任何其它用途。

受限玻尔兹曼（Boltzmann）机是一种神经网络形式，开发于 1980 年代中叶，当时的计算资源非常昂贵。在其初创时，它依赖于 Gibbs 采样，以及对比散度来降低维度，或捕获输入训练数据集上的隐藏概率/属性。我们验证当 RBM 为预测多层感知器“嵌入”价格时，反向传播如何执行类似的操作。

近端政策优化是强化学习中的另一种算法，通常以网络形式以非常小的增量步幅更新政策，以便确保模型的稳定性。我们以向导汇编的智能系统来试验其作用，如同我们之前的文章一样。

本部分探讨了将 MQL5 与强大的数据处理工具集成的高级技术，重点是高效处理大数据，以增强交易分析和决策。

您可能没有注意到，矩阵建模有点奇怪，因为只指定了列，而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时，这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列，那么在尝试分解时可能会感到困惑。此外，这种矩阵建模方法并不是最好的。这是因为当我们以这种方式对矩阵建模时，会遇到一些限制，迫使我们使用其他方法或函数，而如果以更合适的方式建模，这些方法或函数是不必要的。

本文深入探讨了改进型前向选择成分分析（Forward Selection Component Analysis，FSCA）算法的实现，该算法灵感源自Luca Puggini和Sean McLoone在《前向选择成分分析：算法与应用》一文中所提出的研究。

本文将利用专为高级分析而设计的外部库，探索一个全新的分析维度。这些库（如pandas）提供了强大的工具，用于处理和解读复杂数据，使交易者能够更深入地洞察市场动态。通过整合此类技术，我们能够整合原始数据与可执行策略之间的差距。加入我们，共同为这一创新方法奠定基础，并释放技术与交易专业知识相结合的潜力。

在瞬息万变的交易世界中，适应市场变化不仅是一种选择 — 而且是一种必要。每天都有新的形态和趋势出现，即使是最先进的机器学习模型，也难以面对不断变化的条件保持有效。在本文中，我们将探讨如何通过自动重训练，令您的模型保持相关性、及对新市场数据的响应能力。

柔性参与者评论者是一种利用 3 个神经网络的强化学习算法。一名参与者网络和 2 个评论者网络。这些机器学习模型按主从伙伴关系配对，其中所建模评论者能提升参与者网络的预测准确性。在这些序列中引入 ONNX 的同时，我们探讨了如何将这些思路作为由向导汇编的智能系统的自定义信号，推进测试。

MQL5为开发者提供了无限可能，助您构建高度定制化的自动化交易系统。您是否知道，它甚至能执行复杂的数学运算？本文将介绍如何将日本Heikin-Ashi（平均K线）技术转化为自动化交易的策略。

本文将深入探讨改进EA在策略测试器中运行时间的方法，通过编写代码将新闻事件时间按小时分类。在指定的小时段内将访问这些新闻事件。这样确保了EA能够在高波动性和低波动性环境中高效管理事件驱动的交易。

强化学习是机器学习的三大信条之一，并肩两个是监督学习和无监督学习。因此，它在意的是最优控制，或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下，我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。

加速器振荡指标是另一款比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标，它跟踪价格动量的加速，而不光是其速度。尽管很像我们在最近的一篇文章中回顾的动量（Awesome）振荡器，但它更专注于加速度，而不仅是速度，来寻求避免滞后效应。我们一如既往地验证我们可从中获得哪些形态，以及每种形态由向导汇编到智能交易系统后，在交易中具有的意义。

在本文中，我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能，超越基本图表，实现增强的数据可视化，使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。