Chao Lei / 个人资料

本文提供了在 Matlab 平台上实际运用神经网络模块的讲述和指南。 它还涵盖了运用神经网络模块创建交易系统的主要方面。 为了能够在一篇文章中厘清复杂内容，我必须对其进行修改，从而在一个程序中组合若干个神经网络模块函数。

自组织特征映射（Kohonen 映射）最有趣的方面是，其在不受监督的情况下就可学会对数据进行分类。就其基本形式而言，该映射能够生成输入数据的一个类似映射（聚类）。可使用 SOM 映射实现高维数据的分类和可视化。在本文中，我们将讨论 Kohonen 映射的几个简单应用。

本文旨在教导读者如何从头开始采用 MQL4/5 语言构建深度神经网络。

本文专门讲解金融市场分析模糊逻辑理念的实际应用。 我们会根据两条模糊规则和轨道线指标，提供生成信号的指标示例。 开发出的指标会采用多个指标缓冲区：7 个计算用缓冲区，5 个图表显示用缓冲区和 2 个颜色缓冲区。

本文探讨了开发交易算法的方法，即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式，并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。

自动收集利率数据以提高EA交易的效率。

聚类分析是人工智能最重要的元素之一。 在本文中，我尝试应用指标斜率的聚类分析来获得阈值，据其判定行情是横盘、亦或跟随趋势。

本文交流的是基于支持向量法，预测时间序列算法的理论和实际应用。 它还提议采用 MQL 来实现，并提供了测试指标和智能交易系统。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先，我们必须了解相关的数学知识。