第 36 页 —— 算法交易文章 —— 指南与示例

在 Python 中训练 CatBoost 分类器，并将模型导出到mql5，以及解析模型参数和自定义策略测试程序。Python 语言和 MetaTrader 5 库用于准备数据和训练模型。

“自由职业者”是订购MQL4/MQL5交易机器人和技术指标的最大自由职业者服务。数以百计的专业开发人员已经准备好，为MetaTrader 4/5终端开发一个定制的交易应用程序。

在本文中，我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。

这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。所用工具包括直线及其组合。在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

在本文中，我们将继续讨论暴力方法。我将尝试使用我的应用程序的新改进版本来更好地解释这种模式。我还将尝试使用不同的时间间隔和时间框架来找出稳定性的差异。

我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。在所有情况下，训练神经网络时都使用梯度下降法，为此我们需要选择学习率。在本文中，我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性，及其对神经网络训练的影响。

在这篇文章中，我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准，以及描述开发交易系统的最佳方法，并强调这个问题在外汇交易中的重要性。

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。本文介绍了一种可能的实现方式。

在本文中，我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔，以及它们的共同点。此外，我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。

在本文中，我们将搜索市场模式，根据确定的模式创建 EA 交易，并检查这些模式，如果它们保持有效的话，保持有效的时间有多少。

我们继续研究神经网络的世界。在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。

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。

所有交易者都以赚取第一个百万美元为目标来访问市场。如何在没有过多风险和启动预算的情况下实现这个目标？MQL5服务为来自世界各地的开发人员和交易者提供了这样的机会。

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。

作为神经网络主题的延续，我建议研究卷积神经网络。这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。在本文中，我们将研究这种网络在金融市场中的应用。

在第二篇文章中，我们将继续研究神经网络，并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。我们将操控两个神经网络模型，它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。

本文专门介绍了程序化生成自定义品种（符号），这些自定义品种可用来演示一些显示报价的流行方法。它描述的是一种建议的微创智能交易系统改编方案，可用在派生的自定义品种图表上，如同真实品种一样。 MQL 源代码随附于文后。

交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。