MQL5.community的发展历史

本文延续了暴力算法的主题，并在程序算法中引入了市场分析的新机会，从而加快了分析速度，提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。

本文研究在 EA 中创建自定义指标对象。 我们稍微改进一下库类，并添加一些方法，以便从 EA 中的指标对象获取数据。

在之前的文章中，我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中，我提议着眼于自适应学习方法，该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。

在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。

本文描述了一种可能的数据转换方法，旨在提高模型的通用性，并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。

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。