文章 "数据科学和机器学习（第 29 部分）：为 AI 训练目的而选择最佳外汇数据的基本技巧" 新评论 MetaQuotes 2025.04.28 09:47 新文章 数据科学和机器学习（第 29 部分）：为 AI 训练目的而选择最佳外汇数据的基本技巧已发布： 在本文中，我们将深入探讨选择最具相关性、及最高品质的外汇数据，从而强化 AI 模型性能的关键层面。 配以所有交易数据和信息，例如指标（MetaTrader 5 中有超过 36 个内置指标）、品种对（有 100 多个品种），即能当作相关策略的数据，还有对交易者颇具价值的新闻，等等。我试图提出的一点是，交易者在手工交易、或尝试构建人工智能模型时有充裕的信息可供使用，从而帮助我们在交易机器人中制定明智的交易决策。 在我们手头的所有信息当中，肯定有一些坏信息（这只是常识）。并非所有指标、数据、策略、等都对特定的交易品种、策略、或情况有用。我们如何判定可供交易和机器学习模型所用的正确信息，以便实现最大的效率和盈利能力？这就是特征选择发挥作用的地方。 作者：Omega J Msigwa 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 数据科学和机器学习（第 29 部分）：为 AI 训练目的而选择最佳外汇数据的基本技巧已发布：
配以所有交易数据和信息，例如指标（MetaTrader 5 中有超过 36 个内置指标）、品种对（有 100 多个品种），即能当作相关策略的数据，还有对交易者颇具价值的新闻，等等。我试图提出的一点是，交易者在手工交易、或尝试构建人工智能模型时有充裕的信息可供使用，从而帮助我们在交易机器人中制定明智的交易决策。
在我们手头的所有信息当中，肯定有一些坏信息（这只是常识）。并非所有指标、数据、策略、等都对特定的交易品种、策略、或情况有用。我们如何判定可供交易和机器学习模型所用的正确信息，以便实现最大的效率和盈利能力？这就是特征选择发挥作用的地方。
作者：Omega J Msigwa