MQL5.community的发展历史

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中，我们演示了一种在流行的Linux版本（Ubuntu和Debian）上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

数据科学和机器学习（第 12 部分）：自训练神经网络能否帮助您跑赢股市？

您是否厌倦了持续尝试预测股市？ 您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策？ 自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。 在本文中，我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”，并跑赢股市。 通过分析大量数据和识别形态，自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。 发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利，并制定更明智的投资决策。

数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析

运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中，我们演示了一种在流行的Linux版本（Ubuntu和Debian）上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

种群优化算法：猴子算法（MA）

在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。

神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习

在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。