文章 "情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测"

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新文章 情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测已发布：

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型，并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型，以进行深度学习预测；而通过另一个脚本获取新闻标题，并使用人工智能技术量化情绪。

将深度学习和情绪分析融入MetaTrader 5（MQL5）的交易策略代表了算法交易领域的一项前沿性的进步。深度学习是机器学习的一个子集，涉及具有多层结构的神经网络，能够从庞大且复杂的数据集中学习和进行预测。另一方面，情绪分析是一种自然语言处理（NLP）技术，用于确定文本背后的情感或情绪基调。通过运用这些技术，交易者可以改进他们的决策过程并提高交易收益。

对于本文，我们将使用DLL shell32.dll将Python集成到MQL5中，该DLL在Windows上执行我们所需的操作。通过安装Python并通过shell32.dll运行它，我们将能够从MQL5的EA中启动Python脚本。一共有两个Python脚本：一个用于运行TensorFlow训练的ONNX模型，另一个使用库从互联网上获取新闻，阅读标题，并使用人工智能量化媒体情绪。这是一种可能的解决方案，但获取股票或交易品种的情绪方法有很多，来源也各不相同。一旦获得了模型和情绪值，如果两者一致，EA就会执行订单。

作者：Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
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