MQL5.community的发展历史

由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练，故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本，这会降低整个模型的训练效率。在本文中，我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。

用于表示机器学习模型的数据格式对其有效性起着至关重要的作用。近年来，出现了几种新类型的数据，专门为使用深度学习模型而设计。在本文中，我们将重点介绍两种新的数据格式，它们已在现代模型中广泛采用。

本文是以 MQL5 实现范畴论，着眼于函子之系列的续篇，但这次是作为图论和集合之间的桥梁。我们重新审视日历数据，尽管它在策略测试器中存在使用局限，但在相关性的帮助下，可利用函子来预测波动性。

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！

在这篇文章中，我们提出了一种置换价格柱的算法，并详细说明了如何使用置换测试来识别策略性能被编造来欺骗 EA 交易的潜在买家的情况。

最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法，该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡，但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式，能适用于随机模型和确定性模型两者。

在本文中，我们将研究创建多交易品种、多周期指标的原则。我们还将了解如何从 EA 交易和其他指标中获取此类指标的数据。我们将探讨在 EA 交易和指标中使用多指标的主要功能，并将了解如何通过自定义指标缓冲区绘制它们。

虽然这是关于这个主题的第三篇文章，但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下：最大的区别在于，在外汇中没有、或者更确切地说，我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。

本文是更广泛关于以 MQL5 实现范畴论系列的一部分，深入探讨了函子（Functors）。我们实验了如何将线性序映射到集合，这要归功于函子；通过研究两组数据，典型情况下会忽略其间的任何联系。

这是一篇关于一个新的重要话题的新文章，这个话题是关于日期和时间的。作为交易工具的交易员或程序员，了解如何很好、有效地处理日期和时间这两个方面至关重要。因此，我将分享一些重要信息，关于我们如何处理日期和时间，以便顺利、简单地创建有效的交易工具。