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MQL5中的ARIMA预测指标
MQL5中的ARIMA预测指标
在这篇文章中，我们将在 MQL5 环境中实现一个 ARIMA 预测指标。文章深入探讨了 ARIMA 模型生成预测的机制，并分析了其在外汇市场乃至整个证券市场的适用性。此外，文章还详细阐释了什么是 AR 自回归模型，如何利用自回归模型进行预测，以及自回归机制的具体运作原理。
量化趋势分析：基于Python的统计建模
量化趋势分析：基于Python的统计建模
什么是外汇市场的量化趋势分析？以欧元兑美元（EURUSD）货币对为例，系统将统计趋势的规模、持续时间及分布规律。并阐述如何利用这些数据构建盈利的EA。
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元（EURUSD）汇率预测系统。探索卷积神经网络（CNN）如何识别外汇市场中的复杂价格形态，并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能（AI）技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程，以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码，读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
基于混沌理论的超买超卖分析
基于混沌理论的超买超卖分析
我们依据混沌理论判定市场超买超卖状态：通过整合混沌理论、分形几何与神经网络原理，构建金融市场预测模型。研究采用李雅普诺夫（Lyapunov）指数量化市场的随机性，并实现交易信号的动态适配。方法论涵盖三大核心组件：分形噪声生成算法、双曲正切激活函数和动量优化技术。
神经Boid优化算法2（NOA2）
神经Boid优化算法2（NOA2）
新型专有优化算法NOA2融合了种群智能原理与神经控制机制。NOA2将神经Boid的运动机制与自适应神经系统结合，使智能体在搜索最优解的过程中能够自我修正其行为。该算法目前正处于积极开发阶段，展现出对于解决复杂优化问题的潜力。
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核
DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章，概述在机器学习中加入把这对指标。我们正在使用一个循环神经网络，利用白噪内核来处理来自这两个指标的向量化信号。这是在一个自定义信号类文件中完成，其与 MQL5 向导汇编的智能系统搭配工作。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 62 部分）：结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 62 部分）：结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO
ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标，可在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章未竟的话题，实证如何得益于强化学习来实际运用训练、并更新我们已开发的模型。我们正在使用的算法尚未在本系列中涵盖，其称为可信区域政策优化。一如既往，由 MQL5 向导汇编的智能系统令我们能够更快地搭建测试模型，且可配合不同类型信号进行测试、并派发。
重构经典策略（第十三部分）：让我们的交叉策略迈向新维度（2）
重构经典策略（第十三部分）：让我们的交叉策略迈向新维度（2）
欢迎参与讨论，一起探索移动平均线交叉策略的更多改进方法。我们将运用数据科学技能，致力于将策略的滞后性降至更低水平，从而提升其可靠性。众所周知，将数据投影到更高维度有时能提高机器学习模型的性能。我们将向交易者展示这一做法的实际意义，并说明如何利用MetaTrader 5交易终端运用这一强大原理。
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析
如何才能最有效地整合多种策略，构建一个强大的策略组合？欢迎加入本次讨论，我们将探讨如何将三种不同的策略整合到我们的交易应用程序中。交易员通常会采用专门的策略来开仓和平仓。我们想探究的是，机器能否在这项任务上表现得比人类更出色。我们将首先从熟悉策略测试器的各项功能开始讨论，以及完成此任务所需的面向对象编程（OOP）原则。
使用机器学习开发趋势交易策略
使用机器学习开发趋势交易策略
本研究介绍了一种开发趋势跟踪交易策略的新方法。本节介绍标注训练数据并利用它训练分类器的过程。这个过程获得了可在 MetaTrader 5 上运行的完全可操作的交易系统。
中心引力优化（CFO）算法
中心引力优化（CFO）算法
本文介绍了一种受万有引力定律启发的中心引力优化（CFO）算法。它探讨了物理引力的原理如何解决优化问题，其中“较重”的解决方案会吸引不太成功的对应物。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
我们将目光转向 MA 与随机振荡器的互补配对，实证推理学习在后监督学习与强化学习状况中扮演的角色。显然，推理学习有多种途径可供选择，不过我们的方式是使用变分自编码器。我们先以 Python 探索这些，然后将训练好的模型以 ONNX 格式导出，可在 MetaTrader 中供向导汇编智能系统所用。
在MQL5中构建自优化智能交易系统（第七部分）：同时利用多个时间周期进行交易
在MQL5中构建自优化智能交易系统（第七部分）：同时利用多个时间周期进行交易
在本系列文章中，我们已经探讨了多种确定技术指标最佳使用周期的方法。今天，我们将向读者展示如何反其道而行之，也就是我们不再局限于挑选一个最佳时间周期，而是演示如何有效地利用所有可用周期。这种方法减少了被剔除的数据量，并为机器学习算法提供了常规价格预测以外的应用场景。
克服机器学习的局限性（第二部分）：缺乏可重复性
克服机器学习的局限性（第二部分）：缺乏可重复性
本文探讨了即便使用相同的策略和金融标的，不同经纪商的交易结果为何仍会存在显著差异，原因在于定价的分散化以及数据差异。本文有助于MQL5开发者理解为何他们的产品在MQL5市场上的评价褒贬不一，并敦促开发者针对特定经纪商调整方法，以确保结果透明且可重复。如果这一做法能被广泛地采用，将有望成为我们社区重要的特定领域最佳实践。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态，并通过监督学习网络，见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析，进一步研究当使用该已训练网络时，强化学习的效能。读者应当注意，我们的测试时间窗口非常有限。无论如何，我们在展示这一点时，会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。
神经类群优化算法 (NOA)
神经类群优化算法 (NOA)
一种新的生物启发的优化元启发式算法——NOA（Neuroboids Optimization Algorithm，神经类群优化算法），结合了集体智能和神经网络的原理。与传统方法不同，该算法使用了一个由具备自学习能力的“神经类群（neuroboids）”组成的群体，每个神经类群都拥有自己的神经网络，能够实时调整其搜索策略。本文揭示了该算法的架构、代理的自学习机制，以及这种混合方法在解决复杂优化问题方面的应用前景。
用Python构建一个远程外汇风险管理系统
用Python构建一个远程外汇风险管理系统
我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统，并逐步将其部署到服务器上。在本文中，我们将学习如何通过编程管理外汇风险，以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。
成功餐饮经营者算法（SRA）
成功餐饮经营者算法（SRA）
成功餐饮经营者算法（SRA）是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同，SRA不会直接淘汰劣质解，而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现，并为平衡探索与利用提供了全新视角。
台球优化算法(BOA)
台球优化算法(BOA)
BOA方法灵感源自经典的台球运动，它将寻求最优解的过程模拟为一场游戏：球体致力于落入代表最佳结果的球袋之中。本文将探讨BOA的基本原理、数学模型及其在解决各类优化问题中的效率。
突破机器学习的局限（第一部分）：缺乏可互操作的度量指标
突破机器学习的局限（第一部分）：缺乏可互操作的度量指标
无论以何种形式构建可靠的人工智能（AI）交易策略，都有一种强大且普遍存在的力量，正悄然地侵蚀着我们社区的集体努力，本文提到，我们所面临的部分问题，源于对“最优实践”的盲目遵循。通过为读者提供基于现实市场的简单证据，我们说明为何必须摒弃这种做法，转而采用特定领域内的最优实践，这样一来，我们的社区才有可能重振AI的潜在力量。