MQL5.community的发展历史

正则化是一种在贯穿神经网络各层应用离散权重，按比例惩罚损失函数的形式。我们来考察其重要性，对于一些不同的正则化形式，能够在配合向导组装的智能系统运行测试。

在本文中，我们将开始解决在使用真实数据时可能影响应用程序性能的分时报价过量问题。这种过量通常会干扰在相应窗口构建一分钟柱形所需的正确时间。

构思一个独立的EA。之前，我们讨论了一个基于指标的EA，它还与一个独立脚本配合，用于绘制风险与收益图形。今天，我们将讨论一个整合了所有功能的MQL5 EA的架构。

在本文中，我们创建一个 MQL5 EA 交易，将图表截图编码为图像数据并通过 HTTP 请求将其发送到 Telegram 聊天。通过集成图片编码和传输，我们直接在 Telegram 内通过可视化交易洞察增强了现有的 MQL5-Telegram 系统。

到目前为止，我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过，在处理长序列时，它们或许效率低下。在本文中，我们将领略一种替代方向，即基于状态空间模型的时间序列预测。

MQL5中EA自优化的分步指南。我们将涵盖稳健的优化逻辑、参数选择的最佳实践，以及如何通过回测重构策略。此外，还将讨论诸如分步优化等高级方法，以增强您的交易方法。

在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中，我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接，以便为金融市场提供复杂的预测模型。

我们将向之前发布的文章中的三个例子里加入深度学习，并与之前的版本进行比较。目标是学习如何将深度学习（DL）应用于其他EA。

损失函数是机器学习算法的关键量值，即量化给定参数集相比预期目标的性能来为训练过程提供反馈。我们在 MQL5 自定义向导类中探索该函数的各种格式。

在本文中，我们将讨论如何使用 IF 操作符及其伴随者 ELSE。这个语句是所有编程语言中最为重要且最有意义的语句。然而，尽管它易于使用，但如果我们没有使用它的经验以及与之相关的概念，它有时会令人困惑。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。

本文探讨了Narges Armanfard等人在论文《数据分类的局部特征选择》中介绍的一种特征选择算法。该算法使用Python实现，用于构建二元分类器模型，这些模型可以与MetaTrader 5应用程序集成以进行推理。

本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。