![将ML模型与策略测试器集成(结论):实现价格预测的回归模型](https://c.mql5.com/2/58/implementation_regression_model_600x314.jpg)
将ML模型与策略测试器集成(结论):实现价格预测的回归模型
本文描述了一个基于决策树的回归模型的实现。该模型应预测金融资产的价格。我们已经准备好了数据,对模型进行了训练和评估,并对其进行了调整和优化。然而,需要注意的是,该模型仅用于研究目的,不应用于实际交易。
![掌握ONNX:MQL5交易者的游戏规则改变者](https://c.mql5.com/2/59/Mastering_ONNX_up_600x314__1.jpg)
掌握ONNX:MQL5交易者的游戏规则改变者
深入ONNX的世界,这是一种用于交换机器学习模型的强大的开放标准格式。了解利用ONNX如何彻底改变MQL5中的算法交易,使交易员能够无缝集成尖端的人工智能模型,并将其策略提升到新的高度。揭开跨平台兼容性的秘密,学习如何在您的MQL5交易活动中释放ONNX的全部潜力。通过这篇掌握ONNX的全面指南提升您的交易游戏
![MQL5 中的范畴论 (第 10 部分):幺半群组](https://c.mql5.com/2/55/Category_Theory_Part_10_600x314.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 10 部分):幺半群组
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在此,我们将”幺半群-组“视为常规化幺半群集的一种手段,令它们在更广泛的幺半群集和数据类型中更具可比性。
![为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式](https://c.mql5.com/2/56/mqtt_600x314.jpg)
为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式
本文汇报为 MQL5 开发原生 MQTT 客户端的首次尝试。MQTT 是一种客户端-服务器之间发布/订阅消息的传输协议。它轻巧、开放、简单,并且易于实施。这些特性令其非常适合在多种情况下使用。
![在 ONNX 模型中使用 float16 和 float8 格式](https://c.mql5.com/2/71/onnx-float_600x314.jpg)
在 ONNX 模型中使用 float16 和 float8 格式
用于表示机器学习模型的数据格式对其有效性起着至关重要的作用。近年来,出现了几种新类型的数据,专门为使用深度学习模型而设计。在本文中,我们将重点介绍两种新的数据格式,它们已在现代模型中广泛采用。
![利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)](https://c.mql5.com/2/56/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_2_600x314.jpg)
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)
依靠我们的以 MQL5 创建可移动 GUI 的深度指南,在您的交易策略和实用程序中解锁动态数据表达的潜力。深入研究面向对象编程的基本原理,并探索如何在同一图表上轻松高效地设计和实现单个或多个可移动 GUI。
![DRAKON可视化编程语言 - 面向MQL开发人员和客户的通信工具](https://c.mql5.com/2/58/visual_programming_language_drakon_600x314.jpg)
DRAKON可视化编程语言 - 面向MQL开发人员和客户的通信工具
DRAKON是一种可视化编程语言,旨在简化来自不同领域的专家(生物学家、物理学家、工程师…)与俄罗斯太空项目(例如,Buran可重复使用航天器项目)程序员之间的互动。在这篇文章中,我将讨论DRAKON如何使算法的创建变得容易和直观,即使你从未遇到过代码,以及客户在订购交易机器人时如何更容易解释他们的想法,以及程序员如何在复杂函数中减少错误。
![为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式 - 第2部分](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p2_600x314.jpg)
为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式 - 第2部分
本文是描述 MQTT 协议的本机MQL5客户端开发步骤系列文章的一部分。在这一部分中,我们将描述我们的代码组织、第一个头文件和类,以及我们如何编写测试。本文还包括关于测试驱动开发实践以及我们如何将其应用于该项目的简要说明。
![开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 1 部分):如何在 MQL5 中使用 RestAPI](https://c.mql5.com/2/59/REST_600x314.jpg)
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 1 部分):如何在 MQL5 中使用 RestAPI
在本文中,我们将讨论 API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)对于不同应用程序和软件系统之间交互的重要性。我们将看到 API 在简化应用程序间交互方面的作用,使它们能够有效地共享数据和功能。
![群体优化算法:带电系统搜索(CSS)算法](https://c.mql5.com/2/59/Charged_System_Search_CSS___white_600x314.jpg)
群体优化算法:带电系统搜索(CSS)算法
在本文中,我们将探讨另一种受无生命自然启发的优化算法--带电系统搜索(Charged System Search,CSS)算法。本文旨在介绍一种基于物理和力学原理的新的优化算法。
![为 MetaTrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第3部分](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p3_600x314.jpg)
为 MetaTrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第3部分
本文是一系列文章的第三部分,介绍了我们为MQTT协议开发本机MQL5客户端的步骤。在这一部分中,我们详细描述了如何使用测试驱动开发来实现CONNECT/CONNACK数据包交换的操作行为部分。在这一步骤结束时,我们的客户端必须能够在处理连接尝试可能产生的任何服务器结果时表现得正常。
![Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX](https://c.mql5.com/2/58/Scikit_learn_to-ONNX_600x314.jpg)
Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX
在本文中,我们将探讨使用 Scikit-Learn 库中所有可用的分类模型来解决 Fisher 鸢尾花数据集的分类任务。我们将尝试把这些模型转换为 ONNX 格式,并在 MQL5 程序中使用生成的模型。此外,我们将在完整的鸢尾花数据集上比较原始模型与其 ONNX 版本的准确性。
![MQL5 中的范畴论 (第 14 部分):线性序函子](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p14_600x314__1.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 14 部分):线性序函子
本文是更广泛关于以 MQL5 实现范畴论系列的一部分,深入探讨了函子(Functors)。我们实验了如何将线性序映射到集合,这要归功于函子;通过研究两组数据,典型情况下会忽略其间的任何联系。
![为 Metatrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第4部分](https://c.mql5.com/2/59/mechanism_in_MQTT_600x314__1.jpg)
为 Metatrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第4部分
本文是一系列文章的第四部分,介绍了我们为 MQTT 协议开发本机 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中,我们将描述什么是 MQTT v5.0 属性,它们的语义,以及我们如何阅读其中的一些属性,并提供一个如何使用属性来扩展协议的简短示例。