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在本文中,我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。
使用 DeMark Sequential 和 Murray-Gann 水平分析图表
Thomas DeMark Sequential (序列)擅长显示价格变动的平衡变化。如果我们把它的信号与水平指标例如 Murray 水平相结合,就更为明显。这篇文章主要是为初学者和那些仍然找不到他们的“圣杯”。我还将展示一些我在其他论坛上没有看到的构建水平的功能。因此,这篇文章可能对高级交易者也很有用。欢迎提出建议和合理批评。
这是该系列的下一篇文章,在其中我展示了如何创建一个函数库来,从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中,我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标,这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll,而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。
本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外,基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此,我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导,帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人,并在他们的课程中实现这些能力。
本文继续开发指标对象类及其集合。 为每个指标对象创建其描述和正确的集合类,从而实现无错存储,并从集合列表中获取指标对象。
在 Python 中训练 CatBoost 分类器,并将模型导出到mql5,以及解析模型参数和自定义策略测试程序。Python 语言和 MetaTrader 5 库用于准备数据和训练模型。
我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。
在本文中,我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。