有关MQL5数据分析和统计的文章

在漫步优化系列中的第一篇文章里介绍了如何在我们的自动优化器中运用 DLL。 此续文完全致力于 MQL5 语言。

在本文中，我决定进行一项研究，探讨将多重状态系统简化为双重状态系统的可能性。 本文的主要目的是分析并推导出有用的结论，这些结论也许有助于基于概率论的可伸缩交易算法的深入发展。 当然，这个话题会涉及到数学知识。 不过，根据之前文章的经验，我认为广谱信息比细节作用更大。

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。

本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型，并讨论了这种方法的有效性。现在，只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易，就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。

本文提供了数学上严格的价格运动和市场功能理论的基础。 到目前为止，我们还没有任何经过严格数学论证的价格走势理论。 取而代之的是，我们不得不基于经验假设进行处理，即价格在某种形态之后以某种方式移动。 当然，这些假设既没有得到统计数据的支持，也没有得到理论的支持。

在本文中，我们探讨了经典的网格策略，详解 MQL5 的智能交易系统的自动化，并初步分析回测结果。我们强调了该策略对高持有能力的需求，并概括了在未来分期分批优化距离、止盈和手数等关键参数的计划。该系列旨在提高交易策略效率，以及针对不同市场条件的适配性。

概率交易就像走钢丝一样 — 它需要精确、平衡和对风险的敏锐理解。 在交易世界中，概率就是一切。 这是成功与失败、盈利与亏损的区别。 通过利用概率的力量，交易者可以做出明智的决策，有效地管理风险，并实现他们的财务目标。 故此，无论您是经验丰富的投资者还是交易新手，了解概率都是解锁您的交易潜能的关键。 在本文中，我们将探索令人兴奋的概率交易世界，并向您展示如何将您的交易博弈提升到一个新的水平。

在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。

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。

本文研究的是概率价格域演化方程，与即将到来的价格尖峰准则。 它还揭示了图表上价格数值的本质，以及这些数值随机游走的发生机制。

这次我将分析蚁群优化算法。 该算法非常有趣且复杂。 在本文中，我尝试创建一种新型的 ACO。

本文针对货币数据进行了一次分析，从而能更好地理解为什么智能交易系统在某些时段表现良好，而在其它时段表现不佳。

在本文中，我们将搜索市场模式，根据确定的模式创建 EA 交易，并检查这些模式，如果它们保持有效的话，保持有效的时间有多少。

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。

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。