文章 "使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别" 新评论 MetaQuotes 2025.03.17 09:12 新文章 使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别已发布： 在本文中，我们探讨了动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理，并在纯MQL5语言中展示其实现方法。 动态时间规整是一种复杂算法，旨在测量随时间演变的两个数据序列之间的相似性，即使它们的速度或节奏不同。与要求数据点严格对齐的传统方法不同，DTW通过允许时间的变形或拉伸，提供了一种更灵活的方法来找到序列之间的最佳匹配。想象两个人在森林中沿着不同的路径行走。他们从同一个地方出发，最终到达同一个地方，但其中一个人可能走得更快，或者出于某种原因随意停下。DTW能够帮助找出两者步伐的最佳匹配方式，即使他们走了不同的路径。DTW可以有效地考虑步行速度、加速度或减速度的差异，从而提供相似性的度量。这种多功能性使其适用于广泛的数据类型，包括音频、视频和图形。任何可以转换为序列格式的数据都是DTW分析的潜在对象。 作者：Francis Dube 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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在本文中，我们探讨了动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理，并在纯MQL5语言中展示其实现方法。
动态时间规整是一种复杂算法，旨在测量随时间演变的两个数据序列之间的相似性，即使它们的速度或节奏不同。与要求数据点严格对齐的传统方法不同，DTW通过允许时间的变形或拉伸，提供了一种更灵活的方法来找到序列之间的最佳匹配。想象两个人在森林中沿着不同的路径行走。他们从同一个地方出发，最终到达同一个地方，但其中一个人可能走得更快，或者出于某种原因随意停下。DTW能够帮助找出两者步伐的最佳匹配方式，即使他们走了不同的路径。DTW可以有效地考虑步行速度、加速度或减速度的差异，从而提供相似性的度量。这种多功能性使其适用于广泛的数据类型，包括音频、视频和图形。任何可以转换为序列格式的数据都是DTW分析的潜在对象。
作者：Francis Dube