MQL5.community的发展历史

本文讨论了非参数 HSIC（希尔伯特-施密特独立性判据）统计检验，该检验旨在识别数据中的线性和非线性依赖关系。本文提出了两种用 MQL5 语言计算 HSIC 的算法实现：精确置换测试和伽马近似法。该方法的有效性通过模拟特征与目标变量之间非线性关系的合成数据得到了验证。

用 Python 构建基于购买力平价（PPP）的汇率分析系统。作者利用 IMF 数据开发了一套包含 5 种公允汇率计算方法的算法。这是一份关于外汇基本面分析、经济数据处理以及与交易系统集成的实用指南，全部代码开源。

用Python下载国际货币基金组织数据：挖掘IMF数据用于宏观经济外汇策略。宏观经济学能为普通交易者与算法交易者提供哪些帮助？

本文承接前文，此前我们介绍了SAR（抛物转向指标）与RVI（相对活力指数）这一指标组合，本篇将探讨如何借助机器学习拓展该组合的应用。SAR属于趋势类指标，RVI属于动量类指标，二者搭配构成互补型指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过指数核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。

隐马尔可夫模型（HMM）是一类强大的概率模型，用于分析序列数据，其中观测值取决于形成马尔可夫过程的某些未观察（隐藏）状态的序列。HMM 的主要假设包括隐状态的马尔可夫性质，即转移到下一个状态的概率仅取决于当前状态，以及在当前隐状态已知的情况下，观测值是独立的。

基于生物地理学的优化算法（BBO）是一种精巧的全局优化算法，灵感源自群岛中物种在各个岛屿间迁徙的自然规律。该算法的核心思路简洁且高效：优质解会主动共享自身特征，劣质解则主动吸纳新特征，信息天然从最优解向较差解传递。其独有的自适应变异算子能够很好地平衡算法的全局探索与局部利用能力。在各类优化任务中，BBO 算法均表现出较高的运算效率。

本文将介绍高斯过程（GP）这一概率机器学习模型的基础，并基于合成数据演示其在回归问题中的应用。

正如我们在第一篇关于 SQL 的文章中所解释的那样，没有必要花费时间编写程序来执行 SQL 中已经内置的功能。然而，如果不了解基础知识，你就无法使用 SQL 或充分利用这个工具所提供的一切功能。因此，在本文中，我们将探讨如何在数据库中执行基本任务。