您应当知道的 MQL5 向导技术(第 11 部分):数字墙
数字墙(Number Walls)是线性回移寄存器的一种变体,其通过检查收敛性来预筛选序列来达到可预测性。我们看看这些思路如何运用在 MQL5。
种群优化算法:鸟群算法(BSA)
本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法(BSA)。BSA中的个体采用不同的搜索策略,包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换,使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。
神经网络实践:割线
正如理论部分已经解释的那样,在使用神经网络时,我们需要使用线性回归和导数。为什么呢?原因是线性回归是现存最简单的公式之一。从本质上讲,线性回归只是一种仿射函数。然而,当我们谈论神经网络时,我们对直接线性回归的影响并不感兴趣。我们感兴趣的是生成这条直线的方程。我们对创建出的线并不感兴趣。你知道我们需要理解的主要方程吗?如果没有,我建议您阅读这篇文章来了解它。
神经网络变得简单(第 74 部分):自适应轨迹预测
本文介绍了一种相当有效的多个体轨迹预测方法,其可适配各种环境条件。
在MQL5中构建自适应的自动化交易系统(EA)
建立前瞻性的EA,并根据任何市场进行调整。
让新闻交易变得容易(第一部分):创建一个数据库
新闻交易可能很复杂,令人难以招架,在本文中我们将介绍获取新闻数据的步骤。此外,我们还将了解MQL5经济数据日历及其提供的功能。
分歧问题:深入探讨人工智能的复杂性可解释性
在这篇文章中,我们将探讨理解人工智能如何工作的挑战。人工智能模型经常会以难以解释的方式做出决策,这就是所谓的 "分歧问题"。这个问题是提高人工智能透明度和可信度的关键。
数据科学和机器学习(第 19 部分):利用 AdaBoost 为您的 AI 模型增压
AdaBoost,一个强力的提升算法,设计用于提升 AI 模型的性能。AdaBoost 是 Adaptive Boosting 的缩写,是一种复杂的融合学习技术,可无缝集成较弱的学习器,增强它们的集体预测强度。
种群优化算法:Boids(虚拟生物)算法
本文基于动物集群行为的独特实例,说明Boids算法。反过来说,Boids算法又成为了一整类算法的基础,这类算法统称为“种群智能”。
群体算法的混合 -顺序结构和并行结构
在这里,我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型:策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。
使用Python和MQL5开发机器人(第一部分):数据预处理
基于机器学习的交易机器人开发:详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库,并结合MetaTrader 5平台来实现。
使用 Python 的深度学习 GRU 模型到使用 EA 的 ONNX,以及 GRU 与 LSTM 模型的比较
我们将指导您完成使用 Python 进行 DL 制作 GRU ONNX 模型的整个过程,最终创建一个用于交易的专家顾问 (EA),然后将 GRU 模型与 LSTM 模型进行比较。
种群优化算法:二进制遗传算法(BGA)。第 II 部分
在本文中,我们将继续研究二进制遗传算法(BGA),它模拟自然界生物遗传物质中发生的自然过程。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 6 部分):两条 RSI 指标相互交叉
本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人,它利用两条 RSI 指标线的交叉,即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。
数据分组处理方法:在MQL5中实现多层迭代算法。
在本文中,我们介绍如何在MQL5中实现分组数据处理方法中的多层迭代算法。
DoEasy.服务功能(第 1 部分):价格形态
在本文中,我们将开始开发使用时间序列数据搜索价格形态的方法。一种形态有一组参数,对任何类型的形态都是通用的。所有此类数据都将集中在基础抽象形态的对象类中。在本文中,我们将创建一个抽象形态类和一个 Pin Bar 形态类。
因果推理中的倾向性评分
本文探讨因果推理中的匹配问题。匹配用于比较数据集中的类似观察结果,这对于正确确定因果关系和消除偏见是必要的。作者解释了这如何有助于构建基于机器学习的交易系统,这些系统在没有经过训练的新数据上变得更加稳定。倾向性评分在因果推理中起着核心作用并被广泛应用。
在市场中获得优势
学习如何在你希望交易的市场中占据先机,无论你目前的交易水平如何。
神经网络变得简单(第 73 部分):价格走势预测 AutoBot
我们将继续讨论训练轨迹预测模型的算法。在本文中,我们将领略一种称为 “AutoBots” 的方法。
因果推断中的时间序列聚类
在机器学习中,聚类算法是重要的无监督学习算法,它们可以将原始数据划分为具有相似观测值的组。利用这些组,可以分析特定聚类的市场情况,使用新数据寻找最稳定的聚类,并进行因果推断。本文提出了一种在Python中进行时间序列聚类的原创方法。
随机数生成器质量对优化算法效率的影响
在这篇文章中,我们将探讨梅森旋转算法(Mersenne Twister)随机数生成器,并将其与MQL5中的标准随机数生成器进行比较。此外,我们还将研究随机数生成器的质量对优化算法结果的影响。
手动交易的风险管理
在本文中,我们将详细探讨如何从头编写手动交易的风险管理类。这个类也可以被用作自动化程序的算法交易者继承的基类。
种群优化算法:二进制遗传算法(BGA)。第 I 部分
在本文中,我们将探讨二进制遗传和其它种群算法中所用的各种方法。我们将见识到算法的主要组成部分,例如选择、交叠和突变,以及它们对优化的影响。此外,我们还将研究数据表示方法,及其对优化结果的影响。
群体算法的基类作为高效优化的支柱
该文章代表了一种独特的研究尝试,旨在将多种群体算法组合成一个类,以简化优化方法的应用。这种方法不仅为开发新算法(包括混合变体)开辟了机会,而且还创建了一个通用的基本测试平台。它成为根据特定任务选择最佳算法的关键工具。
MQL5 简介(第 5 部分):MQL5 数组函数入门指南
在第 5 部分中探索 MQL5 数组的世界,该部分专为绝对初学者设计。本文简化了复杂的编码概念,重点在于清晰性和包容性。加入我们的学习者社区,在这里解决问题,分享知识!
开发多币种 EA 交易(第 4 部分):虚拟挂单和保存状态
在开始开发多币种 EA 后,我们已经取得了一些成果,并成功地进行了多次代码改进迭代。但是,我们的 EA 无法处理挂单,也无法在终端重启后恢复运行。让我们添加这些功能。
神经网络变得简单(第 72 部分):噪声环境下预测轨迹
预测未来状态的品质在“目标条件预测编码”方法中扮演着重要角色,我们曾在上一篇文章中讨论过。在本文中,我想向您介绍一种算法,它可以显著提高随机环境(例如金融市场)中的预测品质。
开发回放系统(第 43 部分):Chart Trade 项目(II)
大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而,编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里,我们将做一些更高级、更与众不同的事情。
改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 II 部分):制作一款简单的网格 EA
在本文中,我们探讨了经典的网格策略,详解 MQL5 的智能交易系统的自动化,并初步分析回测结果。我们强调了该策略对高持有能力的需求,并概括了在未来分期分批优化距离、止盈和手数等关键参数的计划。该系列旨在提高交易策略效率,以及针对不同市场条件的适配性。
交易者基于角度的操作
本文将介绍基于角度的操作。我们将研究构建角度和在交易中使用角度的方法。
您应当知道的 MQL5 向导技术(第 10 部分):非常规 RBM
限制性玻尔兹曼(Boltzmann)机处于基本等级,是一个两层神经网络,擅长通过降维进行无监督分类。我们取其基本原理,并检验如果我们重新设计和训练它,我们是否可以得到一个实用的信号滤波器。
MQL5 简介(第 4 部分):掌握结构、类和时间函数
在我们的最新文章中揭开 MQL5 编程的秘密!深入了解结构、类和时间函数的基本要素,为您的编码之旅赋能。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员,我们的指南都简化了复杂的概念,为掌握 MQL5 提供了宝贵的见解。提升你的编程技能,在算法交易领域保持领先!
开发多币种 EA 交易(第 3 部分):架构修改
我们在开发多币种 EA 方面已经取得了一些进展,该 EA 有几个并行工作的策略。考虑到所积累的经验,让我们回顾一下我们解决方案的架构,并尝试在我们走得太远之前对其进行改进吧。
数据科学和机器学习(第 18 部分):掌握市场复杂性博弈,截断型 SVD 对比 NMF
截断型奇异值分解(SVD)和非负矩阵分解(NMF)都是降维技术。它们在制定数据驱动的交易策略方面都发挥着重要作用。探索降维的艺术,揭示洞察和优化定量分析,以明智的方式航行在错综复杂的金融市场。
种群优化算法:微人工免疫系统(Micro-AIS)
本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统(Micro-AIS) - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型,和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。
同时交易多种工具时平衡风险
本文将帮助初学者从头开始编写一个脚本的实现,用于在同时交易多种工具时平衡风险。此外,它还可以为有经验的用户提供新的思路,使他们可以根据本文提出的方案来实现自己的解决方案。
种群优化算法:细菌觅食优化 — 遗传算法(BFO-GA)
本文释义了一种解决优化问题的新方式,即把细菌觅食优化(BFO)算法和遗传算法(GA)中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解,并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同,细菌现在可以突变,并继承基因。
使用优化算法即时配置 EA 参数
文章讨论了使用优化算法即时查找最佳 EA 参数,以及交易操作和 EA 逻辑虚拟化的实际问题。这篇文章可作为在 EA 中实现优化算法的指导。
构建和测试肯特纳通道交易系统
在本文中,我们将尝试使用金融市场中一个非常重要的概念 - 波动性 - 来构建交易系统。我们将在了解肯特纳通道(Keltner Channel)指标后提供一个基于该指标的交易系统,并介绍如何对其进行编码,以及如何根据简单的交易策略创建一个交易系统,然后在不同的资产上进行测试。
神经网络变得简单(第 71 部分):目标条件预测编码(GCPC)
在之前的文章中,我们讨论了决策转换器方法,以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间,我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而,该模型早期研究时验算过的轨迹,始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。