Еще до начала работы на рынке мною была создана торговая система на Excel с небольшими кусками кода на VBA (Visual Basic for Application). Почему на Excel-VBA? - потому, что система несложная, и проще было на VBA. А возможности Excel позволяют свести программирование к минимуму. По мере развития доля VBA увеличивалась, и постепенно за Excel...
有很多算法，甚至比人们希望的还要多。例如--
来自弗拉基米尔的文章 -https://www.mql5.com/ru/articles/2029
文章作者：Alexey -https://habrahabr.ru/company/aligntechnology/blog/303750/
它是发自内心的，发自内心的。现在我看看这些文章里有什么。让我告诉你，"不变量 "方法也相当有趣。雷舍托夫实施的是...所以让我们看看...
能量守恒定律在行动）)
如果现有的MT-R交流工具有效，没有人愿意做新的事情。
我目前在没有DLL的情况下与MT进行通信，通过RAM-Disk交换TXT文件。到目前为止，还不需要DLL。汇率，>1.5GBytes/sec - 足够用于任何事情和更多。与任何人、任何R、任何秃头魔鬼沟通。而且你根本不需要做任何事情。我的意思是，根本就没有。
详情请见主题--https://www.mql5.com/ru/forum/79922
你也从终端直接启动R进程吗？ 还是手动启动？
我在R（或其他软件）中手动运行程序。从那里，他们自己交换，永远交换。在你开始之前多敲几下键盘会不会让你感到压力？
与DLL相比，有很多优点。
我更喜欢现有的dll)
那是暂时的。一切都在流动，一切都在变化。
我的偏好不是函数调用，而是一个完整的交换，程序独立工作，并在两个方向上交换信息。
在我的解释中，通过DLL和IP-客户端-服务器的交换，它是通过文件的双向交换的发展--https://www.mql5.com/ru/blogs/post/671000而这样的交换极大地简化了一切，包括未来各种系统的升级。
归根结底，我不在乎我用什么写--Python、C++、C#、R等等，等等。这些接口根本不需要改变。它们适用于一切。
来自论坛思想的问候。我马上要说，我还没有掌握整条线。但是模型和神经网络的问题最近对我打击很大。马克西姆没有一次说过，相关性是一种确定模型的坏方法，我将忽略这一点，因为在我的案例中，相关性高于0.95。这个问题有点不同，当你通过历史运行模型时，你得到的是同样的50/50。在这里我有一个想法，也许神经元网能够确定模型在什么时候卖出，在什么时候被买走......？ 我想知道那些已经尝试并正在使用神经元网的专家的意见。我附上了模型的图片，看看向前走有多大的区别。
第一张图片显示价格下降，第二张图片显示价格上升，第三张图片显示价格趋于平缓。
我想补充的是，该模型甚至可以每小时建立一次，因为它由货币对的组合组成。由于选择了最大的相关度，模型的长度可以不同。而这正是问题所在，如何处理模型长度的变化，如何将这类样本送入神经网络？
来自论坛思想的问候。我马上要说，我还没有掌握整条线。但是模型和神经网络的问题最近对我打击很大。马克西姆没有一次说过，相关性是一种确定模型的坏方法，我将忽略这一点，因为在我的案例中，相关性高于0.95。这个问题有点不同，当你通过历史运行模型时，你得到的是同样的50/50。在这里我有一个想法，也许神经元网能够确定模型在什么时候出售，在什么时候被购买......？ 我想知道那些已经尝试并正在使用神经元网的专家的意见。我附上了模型的图片，看看向前走有多大的区别。
第一张图片显示价格下跌，第二张图片显示价格上涨，第三张图片显示价格持平。
对你的问题的回答是：分类。买入/卖出/通过信号。
至于图像，并不清楚什么是线。
我想补充的是，该模型甚至可以每小时建立一次，因为它由货币对的组合组成。由于选择了最大的相关度，模型的长度可以不同。而这里就出现了一个问题，如何处理模型长度的变化，如何将这样的样本送入神经网络？
我明白你说的是数据集。
数据集的长度影响到学习的质量和速度（行）。预测的质量受参数（列）的质量影响