文章 "交易中的神经网络：层次化双塔变换器（Hidformer）"

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新文章 交易中的神经网络：层次化双塔变换器（Hidformer）已发布：

我们邀请您来领略层次化双塔变换器（Hidmer）框架，其专为时间序列预测和数据分析而开发。框架作者提出了若干变换器架构改进方案，其成果提高了预测准确性、并降低了计算资源消耗。

具备捕捉数据时态结构、并识别隐藏形态能力的神经网络模型，在金融预测中变得尤为重要。然而，传统神经网络方式面临诸多局限，即高计算复杂性、以及结果解释性不足。由此，近年来基于注意力机制的架构越来越受到研究人员的关注，在于它们能提供更准确的时间序列和财务数据分析。

基于变换器架构及其修订版模型获得了最广泛的欢迎。修订版之一，在论文《Hidformer：股票价格预测中的变压器式神经网络》中阐述，称为 Hidformer。该模型专为时间序列分析而设计，专注于依靠优化注意力机制，高效识别长期依赖关系，以及适应金融数据特性来提升预测准确性。Hidformer 的主要优势在于能够参考复杂的时态关系，这在股票市场分析中尤为重要，其中资产价格依赖于众多因素。

作者：Dmitriy Gizlyk

[Evgeniy Chernish]

MetaQuotes:

交易中的神经网络：分层双柱变换器（Hidformer）》一文已经发表：

作者:Dmitriy Gizlyk

您能告诉我如何用这个神经网络获得一组趋势吗？

据我所知，这是它的特点之一

"首先分析时间特征，确定时间尺度上的趋势和模式"。

[Andreas Alois Aigner]

你好，德米特里、

根据 OnTesterDeinit()，代码应在测试模式下（即在 StrategyTester 中）保存 NN 文件。

//+------------------------------------------------------------------+
//| TesterDeinit 函数|
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTesterDeinit()
  {
//---
   int total = ArraySize(Buffer);
   printf("total %d", MathMin(total, MaxReplayBuffer));
   Print("Saving...");
   SaveTotalBase();
   Print("Saved");
  }
//+------------------------------------------------------------------+

但这并没有发生。而且 OnTesterDeinit() 似乎也没有被调用。因为我没有看到任何打印 语句。

这是因为 MQL5 的更新吗？或者为什么您的代码不再保存文件？

[Dmitriy Gizlyk]

Andreas Alois Aigner 打印 语句。

这是因为 MQL5 的更新吗？或者为什么您的代码不再保存文件？

亲爱的 Andreas

OnTesterDeinit 只在优化模式下运行。请参阅https://www.mql5.com/en/docs/event_handlers/ontesterdeinit。
我们不在测试器中保存模型，因为该 EA 不研究它们。有必要检查之前研究过的模型的有效性。

致以最崇高的敬意，
Dmitriy。