第 12 页 —— EA 交易的算法交易文章

这是一篇关于如何创建自定义指标的新文章。这一次，我们将与真实强度指数（TSI）共事，并基于它创建一个智能系统。

在本文中，我们将创建一个模拟多币种定价的数学模型，并针对多元化原理进行彻底研究，作为搜索提高交易效率机制的一部分，我在上一篇文章中已经开始了理论计算。

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。本期，我们引入幺半群作为域（集合），通过包含规则和幺元，将范畴论自其它数据分类方法分离开来。

您应该知道的 MQL5 向导技术（第 06 部分）：傅里叶（Fourier）变换

约瑟夫·傅里叶（Joseph Fourier）引入的傅里叶变换是将复杂的数据波分解构为简单分量波的一种方法。此功能对交易者来说可能更机敏，本文将对此进行关注。

强化学习中的一个关键问题是环境探索。之前，我们已经见识到基于内在好奇心的研究方法。今天我提议看看另一种算法：凭借分歧进行探索。

在本文中，我们将提供一种通过 MQL5 自动检测价格行为形态的方法，如趋势（上行趋势、下行趋势、横盘整理）、图表形态（双顶、双底）。

本文探讨在莫斯科交易所（MOEX）里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。在市场上进行交易时，最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。

在上一篇文章中，我们讨论了在其架构中使用关注度机制的关系模型。这些模型的具体特征之一是计算资源的密集功用。在本文中，我们将研究于自我关注度模块内减少计算操作数量的机制之一。这将提高模型的常规性能。

在本文中，我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率，并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则，以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。

本文会从一种理论性交易概念的构想，到编制一个在经验世界中实现这一概念的 MQL5 EA 交易，为您讲解如何从头建立一个面向对象的 EA 交易。依本人看，边做边学是取得成功的一种可靠方法。所以，我会拿出一个实用的例子，让您明白如何才能整理自己的想法，并最终完成外汇自动交易代码。和您一起遵守“面向对象”原则，也是我的目标之一。

本文提供了一个的示例，运用感知器作为自给自足的价格预测工具，展示其一般概念和最简单的已制备智能系统，然后是其优化结果。

神经网络是交易者工具包中的终极工具。我们来检查一下这个假设是否成立。在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 是最接近自给自足的媒介。为此提供了一个简单的解释。

在本文中，我将研究一个简单的模板，用来创建通用的 MetaTrader 机器人，该机器人可以在多个图表上使用，同时仅附加到一个图表，无需在每个单独的图表上为每个机器人实例进行配置。

基于元柱线的指标比之传统指标，能检测到的蜡烛更多。我们来检查一下这能否在自动交易中提供真正的益处。

一篇新文章，介绍如何通过 MQL5 自动检测价格的烛条形态。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。

数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路

您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。

在本文中，我们将继续如何基于最流行的技术指标创建交易系统的系列文章。这次一个新的技术工具，即斐波那契（Fibonacci），我们将学习如何基于该技术指标设计交易系统。

您是否厌倦了持续尝试预测股市？您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策？自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。在本文中，我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”，并跑赢股市。通过分析大量数据和识别形态，自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利，并制定更明智的投资决策。