文章 "基于LSTM的趋势预测在趋势跟踪策略中的应用"

[MetaQuotes]

新文章 基于LSTM的趋势预测在趋势跟踪策略中的应用已发布：

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计初衷是通过有效捕捉数据中的长期依赖关系，并解决传统RNN存在的梯度消失问题，从而实现对时序数据的高效建模。本文将系统阐述如何利用LSTM进行未来趋势预测，进而提升趋势跟踪策略的实战表现。具体内容涵盖这些模块：LSTM关键概念介绍与发展契机、从MetaTrader 5平台提取数据、在Python中构建并训练模型、将机器学习模型嵌入MQL5中、基于统计回测的结果分析与改进方向。

趋势跟踪策略在趋势明显的市场中能实现盈利，但在震荡市场中表现欠佳——此时策略往往以高价买入、低价卖出。学术研究表明，包括"黄金交叉"在内的经典趋势跟踪策略，在历史长周期、多市场及多时间框架下均展现出有效性。尽管这类策略的绝对收益可能并不突出，但其盈利稳定性已得到验证。该类策略的核心盈利来源在于极端行情，其单次盈利幅度显著超过平均亏损。通过"收紧止损+让利润奔跑"的机制，策略实现了低胜率但高盈亏比的交易特征。

LSTM是RNN的改进版本，专门用于捕捉时序数据中的长期依赖关系。其通过记忆单元实现信息的长期存储，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。这种对历史序列信息的存储与调用能力，使LSTM在时间序列预测和趋势研判任务中表现卓越。对于回归问题，LSTM可精准建模输入特征与连续输出之间的时序关联，尤其适用于金融市场的预测场景。

本文旨在探索LSTM在趋势回归分析中的应用，通过预测未来趋势方向，过滤掉趋势强度不足时的劣质交易信号。其契机基于以下假设：趋势跟踪策略在趋势明显的市场中表现优于无趋势市场。

作者：Zhuo Kai Chen

[an_tar]

我不明白：压缩包中的 regression2024.onnx 模型本身在哪里？

[Zhuo Kai Chen]

an_tar #:
我不明白：regression2024.onnx 模型本身在压缩包里的什么地方？

你好，an_tar。

正如文章中提到的，此类系统应通过滚动窗口回溯测试进行验证。我不想把我自 2008 年以来训练的所有模型都包含在内，以免文件太重。

建议使用文章中介绍的框架来训练你自己的模型，以便与你个人的验证方法兼容。