MQL5.community的发展历史

本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型，并讨论了这种方法的有效性。现在，只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易，就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。

在本文中，我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法，并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用，并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机（SVM）的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）提出的。

从本文开始，着手创建操控价格数据的函数库功能。 今天，创建一个对象类，存储到达的即时报价的全部价格数据。

在本文中，我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加，或烛形超额阈值百分比的增加，算法变得更加稳定。我不得不做出妥协，并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。

关于操控时间序列的主题总结，诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类，如此即可在程序里利用函数库创建指标值，并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念，能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中，也可分别完成同样功能。

在接下来的系列文章中，我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发，以及如何将这些情况系统化，用逻辑描述它们，并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始，这个算法将逐渐获得理论，并发展成一个非常复杂的项目。

在之前的文章中，我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中，我建议研究关注机制，它的出现为开发语言模型提供了动力。