MQL5.community的发展历史

自我监督学习是分析大量无标签数据的有效方法。通过令模型适应金融市场的特定特征来提供效率，这有助于提升传统方法的有效性。本文讲述了一种替代的注意力机制，它参考输入之间的相对依赖关系。

在本文中，我们研究了比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的Profitunity系统，深入剖析其核心组成部分以及在混沌市场中独特的交易方法。我们指导读者在MQL5中实现该系统，专注于自动化关键指标和入场/出场信号。最后，我们对策略进行测试和优化，提供其在不同市场环境下的表现。

在本文中，我将展示，尽管我们仍处于编程的一个非常基本的阶段，但我们已经可以实现一些有趣的应用程序。在这种情况下，我们将创建一个相当简单的密码生成器。通过这种方式，我们将能够应用到目前为止已经解释过的一些概念。此外，我们将研究如何为一些具体问题制定解决方案。

在本系列文章的最后一篇中，我们探讨了观察者模式（Observer Pattern） 在Connexus库中的实现，同时对文件路径和方法名进行了必要的重构优化。该系列文章完整地记录了Connexus库的开发过程——这是一个专为简化复杂应用中的HTTP通信而设计的工具库。

在本文的第二部分，我们将继续开发一种改进版的原子轨道搜索（AOS）算法，重点聚焦于特定操作符的优化设计，以提升算法的效率和适应性。在分析了该算法的基本原理和运行机制之后，我们将探讨提升其性能以及分析复杂解空间能力的方法，并提出新的思路以扩展其作为优化工具的功能。