DoEasy 函数库中的时间序列（第六十一部分）：品种即时报价序列集合
鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。
如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。
这两种方法的普及性日益增加，因此在 Matlab、R、Python、C++ 等领域开发了大量的库，它们接收到一个训练集作为输入，并自动为问题创建合适的网络。让我们试着理解基本的神经网络类型是如何工作的（包括单神经元感知机和多层感知机）。我们将探讨一个令人兴奋的算法，它负责网络训练 - 梯度下降和反向传播。现有的复杂模型往往基于这样简单的网络模型。
在本文中，我将实现即时报价数据的实时更新，并为操控市场深度的品种对象类（DOM 本身将在下一篇文章中实现）做准备。
如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买，或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品，使用您想要的支付方法付款，然后就能激活产品。
与别处相比，在 MQL5 应用商店购买交易机器人有一个明显的优势 - 其提供的自动化系统，可直接在 MetaTrader 5 终端内接受完整测试。购买前，EA 交易可以、也应该在内置的策略测试程序中，以所有不利的模式谨慎运行，从而对此系统有一个全面的认识。
我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中，现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现，并评估其对整体网络性能的影响。
如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。
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无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法
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。
