![神经网络变得轻松(第九部分):操作归档](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_008_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第九部分):操作归档
我们已经经历了很长一段路,并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此,我建议为先前创建的代码创建文档,并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。
![在 MQL5 中使用 AutoIt](https://c.mql5.com/2/49/autoit_mql5_600x314.jpg)
在 MQL5 中使用 AutoIt
简述。 在本文中,我们将探索采用 MetraTrader 5 终端里以集成的 MQL5 编写 AutoIt 脚本。 在其中,我们将覆盖如何操纵终端的用户界面来自动完成各种任务,并介绍一个采用 AutoItX 库的类。
![从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_006_600x314.jpg)
从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)
如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据? 互联网上有很多网站,提供海量信息。 您需要知道的是,在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。
![并行粒子群优化](https://c.mql5.com/2/49/Parallel-Particle-Swarm-Optimization_600x314.jpg)
并行粒子群优化
本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现,它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用,也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。
![MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库](https://c.mql5.com/2/51/mql5-recepies-database_600x314.jpg)
MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库
本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。
![从头开始开发智能交易系统(第 16 部分):访问 web 上的数据(II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_007_600x314.jpg)
从头开始开发智能交易系统(第 16 部分):访问 web 上的数据(II)
掌握如何从网络向智能交易系统输入数据并非那么轻而易举。 如果不了解 MetaTrader 5 提供的所有可能性,就很难做到这一点。
![神经网络变得轻松(第二十四部分):改进迁移学习工具](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_016_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第二十四部分):改进迁移学习工具
在上一篇文章中,我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到,我们的主题往上更进一步。 但是,您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗?
![MQL5 中的范畴论 (第 7 部分):多域、相对域和索引域](https://c.mql5.com/2/54/Category-Theory-p7_600x314.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 7 部分):多域、相对域和索引域
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理,其总体目标是建立一个开放的函数库,提供洞察力,同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
![多层感知器和反向传播算法(第 3 部分):与策略测试器集成 - 概述(I)](https://c.mql5.com/2/51/Perceptron_Multicamadas_e_o_Algoritmo_Backpropagation_600x314.jpg)
多层感知器和反向传播算法(第 3 部分):与策略测试器集成 - 概述(I)
多层感知器是简单感知器的演变,可以解决非线性可分离问题。 结合反向传播算法,可以有效地训练该神经网络。 在多层感知器和反向传播系列的第 3 部分当中,我们将见识到如何将此技术集成到策略测试器之中。 这种集成将允许使用复杂的数据分析,旨在制定更好的决策,从而优化您的交易策略。 在本文中,我们将讨论这种技术的优点和问题。
![您应该知道的 MQL5 向导技术(第 04 部分):线性判别分析](https://c.mql5.com/2/50/linear_discriminant_analysis_600x314.jpg)
您应该知道的 MQL5 向导技术(第 04 部分):线性判别分析
今天的交易者都是哲学家,几乎总是在寻找新的想法,尝试提炼它们,选择修改或丢弃它们:一个探索性的过程,肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。
![如何将 MetaTrader 5 与 PostgreSQL 连接](https://c.mql5.com/2/53/How_to_connect_MetaTrader_5_to_PostgreSQL_600x314.jpg)
如何将 MetaTrader 5 与 PostgreSQL 连接
本文讲述了将 MQL5 代码与 Postgres 数据库连接的四种方法,并提供了一个分步教程,指导如何使用 Windows 子系统 Linux (WSL) 为 REST API 设置一个开发环境。 所提供 API 的演示应用程序,配以插入数据并查询相应数据表的 MQL5 代码,以及消化此数据的演示智能系统。
![MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)](https://c.mql5.com/2/50/Category-Theory-001_600x314.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,吸引评论和研讨,同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
![MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)](https://c.mql5.com/2/51/Category-Theory-part-2_600x314.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,吸引评论和研讨,同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
![神经网络变得轻松(第三十七部分):分散关注度](https://c.mql5.com/2/53/NN_part_37_Sparse_Attention_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第三十七部分):分散关注度
在上一篇文章中,我们讨论了在其架构中使用关注度机制的关系模型。 这些模型的具体特征之一是计算资源的密集功用。 在本文中,我们将研究于自我关注度模块内减少计算操作数量的机制之一。 这将提高模型的常规性能。
![MQL5 中的范畴论 (第 5 部分):均衡器](https://c.mql5.com/2/53/Category-Theory-p5_600x314.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 5 部分):均衡器
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理,其总体目标是建立一个开放的函数库,提供洞察力,同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
![MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)](https://c.mql5.com/2/52/Category-Theory-part-3_600x314.jpg)
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,提供洞察力,同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。
![种群优化算法:引力搜索算法(GSA)](https://c.mql5.com/2/0/Gravitational_Search_Algorithm_GSA_600x314.jpg)
种群优化算法:引力搜索算法(GSA)
GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律,对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中,我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。
![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。
![利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第一部分):可移动 GUI(I)](https://c.mql5.com/2/55/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_I_600x314.jpg)
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第一部分):可移动 GUI(I)
凭借我们的利用 MQL5 创建可移动 GUI 的综合指南,令您的交易策略或实用程序焕发出呈现动态数据的力量。 深入了解图表事件的核心概念,并学习如何在同一图表上设计和实现简单、多个可移动的 GUI。 本文还探讨了往 GUI 上添加元素的过程,从而增强其功能和美观性。
![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
![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。
![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。
![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。
![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。