文章 "交易中的神经网络：搭配预测编码的混合交易框架（终篇）" 新评论 MetaQuotes 2025.10.20 08:00 新文章 交易中的神经网络：搭配预测编码的混合交易框架（终篇）已发布： 我们继续研习 StockFormer 混合交易系统，其结合了预测编码和强化学习算法，来分析金融时间序列。该系统基于三个变换器分支，搭配多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，能够捕获资产之间的复杂形态、和相互依赖关系。之前，我们已领略了该框架的理论层面，并实现了 DMH-Attn 机制。今天，我们就来聊聊模型架构和训练。 在上一篇文章中，我们详细研习了混合交易系统 Stockformer 的理论层面，其结合了预测编码、和强化学习算法，来预测市场趋势和金融资产的动态。StockFormer 是一个混合框架，汇集了若干种关键技术和方式，以应对金融市场中的复杂挑战。其核心功能是使用三个修改后的变换器分支，每条分支负责捕捉市场动态的不同层面。第一条分支提取资产之间隐藏的相互依赖关系，而第二和第三条分支则侧重于短期和长期预测，令系统能够审计当前和未来的市场趋势。 这些分支的集成是经由一系列注意力机制达成的，其强化了模型从多头模块中学习的能力，改进了其对数据中潜在形态的处理和检测。如是结果，该系统不仅能够基于历史数据分析和预测趋势，还能参考多种资产之间的动态关系。这对于制定能够适应快速变化市场条件的交易策略尤其重要。 下面提供了 StockFormer 框架的原始可视化。 作者：Dmitriy Gizlyk 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 交易中的神经网络：搭配预测编码的混合交易框架（终篇）已发布：
在上一篇文章中，我们详细研习了混合交易系统 Stockformer 的理论层面，其结合了预测编码、和强化学习算法，来预测市场趋势和金融资产的动态。StockFormer 是一个混合框架，汇集了若干种关键技术和方式，以应对金融市场中的复杂挑战。其核心功能是使用三个修改后的变换器分支，每条分支负责捕捉市场动态的不同层面。第一条分支提取资产之间隐藏的相互依赖关系，而第二和第三条分支则侧重于短期和长期预测，令系统能够审计当前和未来的市场趋势。
这些分支的集成是经由一系列注意力机制达成的，其强化了模型从多头模块中学习的能力，改进了其对数据中潜在形态的处理和检测。如是结果，该系统不仅能够基于历史数据分析和预测趋势，还能参考多种资产之间的动态关系。这对于制定能够适应快速变化市场条件的交易策略尤其重要。
下面提供了 StockFormer 框架的原始可视化。
作者：Dmitriy Gizlyk