关于交易中机器学习的文章
创建基于AI的交易机器人：与Python的原生集成，矩阵和向量，数学和统计库等。
了解如何在交易中使用机器学习。神经元、感知器、卷积和循环网络、预测模型 — 从基础开始，逐步开发您自己的AI。您将学习如何为金融市场的算法交易训练和应用神经网络。
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。
神经网络变得轻松（第五十四部分）：利用随机编码器（RE3）进行高效研究
无论何时我们研究强化学习方法时，我们都会面对有效探索环境的问题。解决这个问题通常会导致算法更复杂性，以及训练额外模型。在本文中，我们将看看解决此问题的替代方法。
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。
MQL5 中的范畴论 (第 6 部分)：单态回拉和满态外推
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。
时间序列挖掘的数据标签（第2部分）：使用Python制作带有趋势标记的数据集
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
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。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 03 部分）：香农（Shannon）熵
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。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。
用于时间序列挖掘的数据标签（第 5 部分）：使用 Socket 在 EA 中进行应用和测试
本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需求有针对性地进行数据标注，可以使训练出来的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
群体优化算法：智能水滴（IWD）算法
文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。
MQL5 简介（第 1 部分）：算法交易新手指南
通过我们的 MQL5 编程新手指南，进入算法交易的迷人领域。在揭开自动化交易世界的神秘面纱之际，让我们探索支持MetaTrader 5 的语言 MQL5 的精髓。从了解基础知识到迈出编码的第一步，本文是您即使没有编程背景也能释放算法交易潜力的关键。加入我们的旅程，在令人兴奋的 MQL5 世界里，体验简单与复杂的结合吧。
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。
神经网络变得轻松（第五十二部分）：研究乐观情绪和分布校正
由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练，故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本，这会降低整个模型的训练效率。在本文中，我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。
时间序列挖掘的数据标签（第4部分）：使用标签数据的可解释性分解
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
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
将您自己的LLM集成到EA中（第2部分）：环境部署示例
随着人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说，很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调，在本地部署，然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
矩阵实用工具，扩展矩阵和向量的标准库功能
矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。
MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成
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。
神经网络变得轻松（第二十八部分）：政策梯度算法
我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中，我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法，已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后，根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下，近似方法不应用于功用函数，而是应用于动作的直接政策（策略）。 其中一种方法是政策梯度。
神经网络变得简单（第 62 部分）：在层次化模型中运用决策转换器
在最近的文章中，我们已看到了运用决策转换器方法的若干选项。该方法不仅可以分析当前状态，还可以分析先前状态的轨迹，以及在其中执行的动作。在本文中，我们将专注于在层次化模型中运用该方法。
神经网络变得简单（第 64 部分）：保守加权行为克隆（CWBC）方法
据前几篇文章中所执行测试的结果，我们得出的结论是，训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中，我们将熟悉一种相当简单，但有效的方法来选择轨迹，并据其训练模型。
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。
群体优化算法：混合蛙跳算法（SFL）
本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。
神经网络变得简单（第 61 部分）：离线强化学习中的乐观情绪问题
在离线学习期间，我们基于训练样本数据优化了智能体的政策。成品政策令智能体对其动作充满信心。然而，这种乐观情绪并不总是正当的，并且可能会在模型操作期间导致风险增加。今天，我们要寻找降低这些风险的方法之一。
神经网络变得简单（第 66 部分）：离线学习中的探索问题
使用准备好的训练数据集中的数据对模型进行离线训练，这种方法虽然有一定的优势，但其不利的一面是，环境信息被大大压缩到训练数据集的大小。这反过来又限制了探索的可能性。在本文中，我们将探讨一种方法，这种方法可以用尽可能多样化的数据来填充训练数据集。
MQL5中的范畴论（第20部分）：自我注意的迂回与转换
我们暂时离开我们的系列文章，考虑一下 chatGPT 中的部分算法。有没有从自然变换中借鉴的相似之处或概念？我们尝试用信号类格式的代码，在一篇有趣的文章中回答这些和其他问题。
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。
MQL5中的范畴论（第19部分）：自然性四边形归纳法
我们继续通过探讨自然性四边形归纳法来研究自然变换。对于使用MQL5向导构建的EA交易来说，对多货币实现的轻微限制意味着我们正在通过脚本展示我们的数据分类能力。所考虑的主要应用是价格变化分类及其预测。
MQL5中的范畴论（第23部分）：对双重指数移动平均的不同看法
在这篇文章中，我们继续我们的主题，最后是从“新”的角度处理日常交易指标。我们正在为这篇文章处理自然变换的水平组合，而这方面的最佳指标是双重指数移动平均（DEMA），它扩展了我们刚刚涵盖的内容。
MQL5中的范畴论（第21部分）：使用LDA的自然变换
这篇文章是我们系列的第21篇，继续研究自然变换以及如何使用线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）来实现它们。我们以信号类格式展示了它的应用程序，就像在前一篇文章中一样。