文章 "将人工智能（AI）模型集成到已有的MQL5交易策略中"

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新文章 将人工智能（AI）模型集成到已有的MQL5交易策略中已发布：

本主题聚焦于将训练好的人工智能（AI）模型（如长短期记忆网络（LSTM）等强化学习模型，或基于机器学习的预测模型）集成到现有的MQL5交易策略中。

在本文中，我们将AI模型集成到已有的MQL5交易策略中，我们将采用上一篇文章中提到的订单块结合斐波那契（Fibonacci）的方法。许多现有的MQL5交易策略依赖于固定的指标、僵化的阈值或预定义的模式，这些策略在不同市场周期中可能效果欠佳。其缺乏从历史数据中学习的能力，无法识别复杂模式，也无法根据不断变化的条件动态调整决策。

将AI模型融入MQL5交易策略，可通过注入基于机器学习的适应性和决策能力，帮助克服现有挑战。通过使用长短期记忆网络（LSTM）或预测分析等技术，AI能够分析大量历史和实时数据集，从而生成更明智的交易行动。与僵化、预定义的策略不同，增强人工智能的系统能够通过学习不断变化的市场条件，动态调整并优化其方法。这有助于实现更精准的交易时机把握、更有效的风险缓解，并随着时间的推移提高盈利能力。

作者：Hlomohang John Borotho

[malky3200]

问题....
是否可以让人工智能持续学习？