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复购算法：模拟多币种交易
复购算法：模拟多币种交易
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。
如何利用 MQL5 检测趋势和图表形态
如何利用 MQL5 检测趋势和图表形态
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）。
神经网络变得轻松（第三十七部分）：分散关注度
神经网络变得轻松（第三十七部分）：分散关注度
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。
复购算法：提高效率的数学模型
复购算法：提高效率的数学模型
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。
MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成
MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成
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
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。
数据科学和机器学习（第 12 部分）：自训练神经网络能否帮助您跑赢股市？
数据科学和机器学习（第 12 部分）：自训练神经网络能否帮助您跑赢股市？
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。
神经网络实验（第 4 部分）：模板
神经网络实验（第 4 部分）：模板
在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。
神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习
神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习
在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。
交易中的道义期望
交易中的道义期望
这篇文章是关于道义期望。 我们将看到在交易中运用它的若干示例，以及在它的帮助下可以达成的结果。
如何选择智能系统：拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则
如何选择智能系统：拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则
本文尝试回答这个问题：我们如何选择正确的智能系统？ 哪些最适合我们的投资组合，我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表？ 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释，从而帮助您做出更持久的决定，并为您建立一个更有前途的智能系统集合，从而赚取利润。
神经网络实验（第 3 部分）：实际应用
神经网络实验（第 3 部分）：实际应用
在本系列文章中，我会采用实验和非标准方法来开发一个可盈利的交易系统，并检查神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 则可作为近乎自给自足的工具。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 05 部分）：马尔可夫（Markov）链
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 05 部分）：马尔可夫（Markov）链
马尔可夫（Markov）链是一个强大的数学工具，能够针对包括金融在内的各个领域的时间序列数据进行建模和预测。 在金融时间序列建模和预测中，马尔可夫链通常用于模拟金融资产随时间的演变，例如股票价格或汇率。 马尔可夫链模型的主要优点之一是其简单性和易用性。
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（II）
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（II）
如果您无法控制其调度表，则自动化就意味着毫无意义。 没有工人能够一天 24 小时高效工作。 然而，许多人认为自动化系统理所当然地每天 24 小时运行。 但为 EA 设置工作时间范围总是有好处的。 在本文中，我们将研究如何正确设置这样的时间范围。
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（I）
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（I）
尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务，但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中，我们将研究如何构建初级自动化，其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。
神经网络变得轻松（第三十五部分）：内在好奇心模块
神经网络变得轻松（第三十五部分）：内在好奇心模块
我们继续研究强化学习算法。 到目前为止，我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策，从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而，这种方式人为因素相当大。 在实践中，动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中，我们将领略一种模型训练算法，该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。