文章 "博弈论方法在交易算法中的应用"

[MetaQuotes]

新文章 博弈论方法在交易算法中的应用已发布：

我们正在基于深度Q网络（DQN）机器学习技术，结合多维因果推理，开发一款自适应、自学习的交易 EA。该 EA 将能够同时成功交易 7 个货币对。不同货币对的智能体之间会相互交换信息。

在决策速度至关重要且市场充满高度不确定性的情况下，需要采用不同的方法来创建交易系统。AdaptiveQ Enhanced 是一款基于深度强化学习（DQN）方法、博弈论和因果分析开发的交易 EA。

EA 通过模拟 531,441 种独特状态来分析市场，同时考虑了七大主要货币对之间的相互关系。该算法的关键要素是纳什均衡，用于在交易品种相互影响的条件下选择最优策略。

本文探讨了这些方法在 MQL5 中的实际实现，并展示了自适应学习、博弈论和人工智能的结合如何助您构建更准确、更可持续的交易策略。

作者：Yevgeniy Koshtenko

[nevar]

Tsetlin Machine 对于小数据也很有趣，但鲜为人知 ： https://github.com/cair/TsetlinMachine

https://www.literal-labs.ai/tsetlin-machines/ 但我觉得很难实现。

[Yevgeniy Koshtenko]

nevar #:

Tsetlin Machine 对于小数据也很有趣，但不太为人所知 ： https://github.com/cair/TsetlinMachine

https://www.literal-labs.ai/tsetlin-machines/ 但我觉得很难实现。

非常感谢你的好主意！

[Roman Shiredchenko]

谢谢你的文章，我用手机简单读了一下，我会用电脑仔细研究的！

[[删除]]

原创的东西，我的喜悦溢于言表，就像来自艺术品一样，谢谢您:)不过，最好还是在真正的蜱虫上测试一下，因为它的交易量很小。

[osmo1717]

博弈论适合扑克

[Ваня Викторов]

您好，我对您的项目非常感兴趣，但我是这方面的新手。我不知道如何在策略测试器中 运行智能交易系统。据我所知，不可能通过测试器进行完全配置和训练？还是我做错了什么？请提供操作系统

[Alexey Viktorov]

Ваня Викторов 策略测试器中 运行智能交易系统。据我所知，不可能通过测试器进行完全配置和训练？还是我做错了什么？请提供操作系统

我在荷兰哪里有亲戚？

[Ваня Викторов]

Alexey Viktorov #:

我怎么会有亲戚在荷兰？

啊哈哈哈哈，不在荷兰))))VPN 是这样的东西)))))

PS：策略测试器的底线到底能不能运行训练？根据平衡图表截图，它是一个策略测试器，但无论我做什么，我都无法在其中接近 +。

[Cyberdude]

作者介绍了 "AdaptiveQ Enhanced"，这是一款多符号外汇 EA，声称结合了 DQN、纳什均衡、因果分析、七种主要货币对、六种操作和531,441 种 状态。操作集包括买入、卖出、买入加仓、卖出加仓以及仅关闭盈利的买入或卖出。

我的主要问题是：这篇文章使用花哨的标签多于实际内容。文章中的 "纳什均衡 "并不是一个实际的均衡解；它只是在 |corr| > 0.3 时，将一个符号的 Q 值与其他符号的 Q 值按滚动相关性加权相加。这不是任何严肃意义上的博弈论。因果 "语言也存在同样的问题：当 |corr| > 0.2 时，跨符号更新实际上是基于奖励乘以相关性。相关性不是因果性。

状态设计看起来也很不稳定。文章称，它从价格、MA 差值、RSI、随机指标和 MA 标志中构建了丰富的多时间框架状态，然后对多维信息进行散列，并用散列 % TOTAL_STATES 对其进行还原。因此，不同的市场情况可以归结为同一个桶。称其为 "531,441 种独特状态 "听起来比实际情况更令人印象深刻。

仓位逻辑是最丑陋的部分。EA 可以在多仓位或相反仓位模式下运行，为现有仓位增加交易量，每个符号 最多允许5 个仓位，并且只选择性地关闭盈利仓位，而让亏损仓位 "恢复"。在我看来，这不是明智的库存管理；这是一条通往丑陋暴露的装扮之路。

优点：工程方面比一般的 MQL5 更认真。缓存指标句柄、定期更新和保存/加载 Q 矩阵都是实用的实施细节。

因此，在我看来，这是一次有趣的尝试，但交易设计较弱。围绕 "人工智能/游戏理论/因果推理 "的品牌宣传太多，却没有足够的证据证明它具有真正的优势。我不会直接建立在这一逻辑之上。