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交易中的神经网络：状态空间模型
交易中的神经网络：状态空间模型
到目前为止，我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过，在处理长序列时，它们或许效率低下。在本文中，我们将领略一种替代方向，即基于状态空间模型的时间序列预测。
如何在MQL5的EA中实现自优化
如何在MQL5的EA中实现自优化
MQL5中EA自优化的分步指南。我们将涵盖稳健的优化逻辑、参数选择的最佳实践，以及如何通过回测重构策略。此外，还将讨论诸如分步优化等高级方法，以增强您的交易方法。
重塑经典策略（第六部分）：多时间框架分析
重塑经典策略（第六部分）：多时间框架分析
在这一系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以利用人工智能（AI）对其进行改进。在本文中，我们将研究流行的多时间框架分析策略，以判断该策略是否可以通过人工智能得到增强。
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。
重构经典策略（第五部分）：基于USDZAR的多品种分析
重构经典策略（第五部分）：基于USDZAR的多品种分析
在本系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中，我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略，我们将重点关注货币对 USDZAR。
交易中的神经网络：时空神经网络（STNN）
交易中的神经网络：时空神经网络（STNN）
在本文中，我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性，提出了一种连续注意力机制，令模型能够更好地参考数据的重要方面。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram
在本文中，我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易，以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数，包括机器人的 API 令牌和聊天 ID，然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后，我们将处理响应以确保成功传达，并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。
神经网络变得简单（第 94 部分）：优化输入序列
神经网络变得简单（第 94 部分）：优化输入序列
在处理时间序列时，我们始终按其历史序列使用源数据。但这是最好的选项吗？有一种观点认为，改变输入数据顺序将提高训练模型的效率。在本文中，我邀请您领略其中一种优化输入序列的方法。
基于套接字（Sockets）的Twitter情绪分析
基于套接字（Sockets）的Twitter情绪分析
这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。