文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术（第 07 部分）：树状图" 新评论 MetaQuotes 2024.06.03 10:09 新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 07 部分）：树状图已发布： 出于分析和预测目的而把数据分类是机器学习中一个非常多样化的领域，它具有大量的方式和方法。本文着眼于一种这样的方式，即集聚层次化分类。 本文是有关使用 MQL5 向导系列文章的一部分，着眼于树状图。我们已经研究了一些对于交易者很实用的使用 MQL5 向导思路，例如：线性判别分析、马尔可夫链、傅里叶变换、和其它一些想法，本文旨在尽力深入探查利用 MetaQuotes 移植的大量 ALGLIB 代码的能力、配合内置的 MQL5 向导、熟练测试和开发新思路的途径。 集聚层次化分类听起来很拗口，但实际上却十分简单。简而言之，它是一种将数据集的不同部分关联起来的手段，首先研究基本的独立聚类，然后将它们系统化分组，一次一步，直至整个数据集可视作一个排序单元。该过程的输出是一个层次化示意图，通常引申为树状图。 本文将专注于如何使用这些成分聚类来评估和预测价格柱线范围，但不像过去我们这样做是为帮助调整尾随止损，我们于此的研究是出于资金管理或仓位规模目的。本文采用的风格会假设读者相对 MetaTrader 平台和 MQL5 编程语言是新手，故此我们也许会讨论一些主题和领域的细节，然对经验丰富的交易者而言这些都太幼稚。 作者：Stephen Njuki 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 07 部分）：树状图已发布：
出于分析和预测目的而把数据分类是机器学习中一个非常多样化的领域，它具有大量的方式和方法。本文着眼于一种这样的方式，即集聚层次化分类。
本文是有关使用 MQL5 向导系列文章的一部分，着眼于树状图。我们已经研究了一些对于交易者很实用的使用 MQL5 向导思路，例如：线性判别分析、马尔可夫链、傅里叶变换、和其它一些想法，本文旨在尽力深入探查利用 MetaQuotes 移植的大量 ALGLIB 代码的能力、配合内置的 MQL5 向导、熟练测试和开发新思路的途径。
集聚层次化分类听起来很拗口，但实际上却十分简单。简而言之，它是一种将数据集的不同部分关联起来的手段，首先研究基本的独立聚类，然后将它们系统化分组，一次一步，直至整个数据集可视作一个排序单元。该过程的输出是一个层次化示意图，通常引申为树状图。
本文将专注于如何使用这些成分聚类来评估和预测价格柱线范围，但不像过去我们这样做是为帮助调整尾随止损，我们于此的研究是出于资金管理或仓位规模目的。本文采用的风格会假设读者相对 MetaTrader 平台和 MQL5 编程语言是新手，故此我们也许会讨论一些主题和领域的细节，然对经验丰富的交易者而言这些都太幼稚。
作者：Stephen Njuki