文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术（第 37 部分）：配以线性和 Matérn 内核的高斯过程回归"

[MetaQuotes]

新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 37 部分）：配以线性和 Matérn 内核的高斯过程回归已发布：

线性内核是机器学习中，针对线性回归和支持向量机所用的同类中最简单的矩阵。另一方面，Matérn 内核是我们在之前的文章中讲述的径向基函数的更普遍版本，它擅长映射不如 RBF 假设那样平滑的函数。我们构建了一个自定义信号类，即利用两个内核来预测做多和做空条件。

我们继续这些系列，通过研究 2 个高斯过程内核，实现以不同方式由向导组装智能系统的关键部件类。线性内核和 Matérn 内核。前者非常简单，您找不到它的维基百科页面，不过后者在这里有一个参考页面。

如果我们要回顾一下我们之前讲述的高斯过程内核（GPs）的内容，它们是非参数模型，能够映射数据集之间的复杂关系（通常以矢量形式），而无需对所涉及的数据集配对进行任何功能或预先了解。这令它们非常适合处理所涉及的数据集是非线性、甚至嘈杂的状况。此外，这种灵活性令它们对于经常波动的金融时间序列很理想，因为 GPs 往往会给出细致入微的输出。它们还提供预测估测值和置信区间。GPs 有助于判定两个数据集之间的相似性，并且由于在高斯过程回归中使用了多种类型的内核，因此判定相应内核或注意所选内核的缺点始终是关键，尤其是用内核进行预测的情况下。

作者：Stephen Njuki

[Nigel Philip J Stephens]

我遇到一个严重错误。

MoneyWZ_37.mqh 中的索引超出范围 (197,17)

相关行

series[size][0] = profit；

[Stephen Njuki]

Nigel Philip J Stephens 严重错误。

MoneyWZ_37.mqh 中的索引超出范围 (197,17)

与该行有关

series[size][0] = profit；

你好、

刚刚对所附代码进行了修改，并重新发送以供发布。

[cemal]

我有这样一个想法：在经典的 TA 中，MACD 线的计算方法是用 12 期 EMA减去 26 期 EMA 。