关于交易中机器学习的文章

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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。

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用于时间序列挖掘的数据标签(第 6 部分):使用 ONNX 在 EA 中应用和测试

用于时间序列挖掘的数据标签(第 6 部分):使用 ONNX 在 EA 中应用和测试

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,根据需要进行有针对性的数据标注可以使训练好的人工智能模型更符合预期的设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
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频域中的滤波和特征提取

频域中的滤波和特征提取

在本文中,我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用,如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。
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使用 Python 和 MetaTrader5 python 软件包及 ONNX 模型文件进行深度学习预测和排序

使用 Python 和 MetaTrader5 python 软件包及 ONNX 模型文件进行深度学习预测和排序

本项目涉及在金融市场中使用 Python 进行基于深度学习的预测。我们将探索使用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和R平方(R2)等关键指标测试模型性能的复杂性,并学习如何将所有内容打包到可执行文件中。我们还将制作一个 ONNX 模型文件以及它的 EA。