文章 "MQL5中使用坐标下降法的弹性网络回归"
我饶有兴趣地阅读了这篇文章，但在结尾处，我感觉作者的键盘上的字母突然用完了，文章也就没有写完。
"在文章快结束时，我们将通过制定一个基于移动平均线 的简单预测策略来演示这种方法的实际应用"。
我还是不明白：
1.什么是预测策略的演示????
2.哪里有什么预测？
//---
我运行了脚本，只更改了设置中的日期和时间范围，日志中出现了以下条目：
optimal lambda 0.00122302 explained variance 0.9825231703138632 OOS total return = 1.52707 (360.467 percent)
请向我解释一下这些数字是要告诉我什么。
该指标的工作看起来很奇怪。
红线建在低价位，黄线建在高价位。
为什么有些地方高价比低价低？
新文章 MQL5中使用坐标下降法的弹性网络回归已发布：
在这篇文章中，我们探索了弹性网络回归的实际实现，以最大限度地减少过拟合，同时自动将有用的预测因子与那些预测能力很小的预测因子区分开来。
坐标下降是一种非常适合于多变量优化的优化方法。将复杂的多维优化问题简化为一维问题的集合。通过迭代最小化函数的每个单独维度，同时保持其他维度中函数的值不变来实现。互联网上有许多资源可以为感兴趣的人提供更详细的解释。在这里，我们感兴趣的是它在策略开发中的应用
出于我们的目的，坐标下降法将以两种方式用于实现弹性网络回归。首先，它将用于根据用户指定的固定alpha来确定最佳lambda。一旦完成，就再次调用优化方法来计算回归方程的 beta 系数。让我们深入研究一些代码，看看这是如何实现的
作者：Francis Dube