添加新文章
神经网络实践：最小二乘法

神经网络实践：最小二乘法

在本文中，我们将探讨一些想法，包括数学公式在外观上怎么会比用代码实现时更复杂。此外，我们还将考虑如何设置图表的象限，以及 MQL5 代码中可能出现的一个有趣问题。不过，说实话，我还是不太明白该如何解释。总之，我会告诉你如何用代码解决这个问题。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 13 部分）：智能信号类 DBSCAN

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 13 部分）：智能信号类 DBSCAN

《基于密度的空间聚类参与噪声应用》是一种无监督的数据分组形式，除 2 个参数外，几乎不需要任何输入参数，比之其它方式，譬如 k-平均，这是一个福音。我们深入研究使用由向导组装的智能系统如何在测试、及最终交易时起到建设性作用。
人工协作搜索算法 (ACS)

人工协作搜索算法 (ACS)

人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。
密码锁算法（CLA）

密码锁算法（CLA）

在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。
重构经典策略：原油

重构经典策略：原油

在本文中，我们重新审视一种经典的原油交易策略，旨在通过利用监督机器学习算法来对其进行优化。我们将构建一个最小二乘模型，该模型基于布伦特原油（Brent）和西德克萨斯中质原油（WTI）之间的价差来预测未来布伦特原油价格。我们的目标是找到一个能够预测布伦特原油未来价格变化的领先指标。
带有预测性的三角套利

带有预测性的三角套利

本文简化了三角套利的过程，向您展示如何利用预测和专业软件更明智地进行货币交易，即使您是新手也能轻松入门。准备好凭借专业知识进行交易了吗？
矩阵分解：更实用的建模

矩阵分解：更实用的建模

您可能没有注意到，矩阵建模有点奇怪，因为只指定了列，而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时，这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列，那么在尝试分解时可能会感到困惑。此外，这种矩阵建模方法并不是最好的。这是因为当我们以这种方式对矩阵建模时，会遇到一些限制，迫使我们使用其他方法或函数，而如果以更合适的方式建模，这些方法或函数是不必要的。
彗星尾算法（CTA）

彗星尾算法（CTA）

在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。
Python中的虚假回归（伪回归）

Python中的虚假回归（伪回归）

虚假回归通常发生在两个时间序列之间仅因偶然因素而展现出高度相关性时，这会导致回归分析产生误导性的结果。在这种情况下，尽管变量之间可能看似存在关联，但这种关联仅仅是巧合，模型可能并不可靠。
基于预测的统计套利

基于预测的统计套利

我们将探讨统计套利，使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种，为皮尔逊（Pearson）系数制作一个指标，并编制一个用于交易统计套利的EA，该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)

MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)

开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
龟壳演化算法（TSEA）

龟壳演化算法（TSEA）

这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。
种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）

种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）

鲸鱼优化算法（WOA）是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法，即鲸鱼在猎物周围制造气泡，然后以螺旋运动的方式攻击猎物。
种群优化算法：社群进化（ESG）

种群优化算法：社群进化（ESG）

我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。
克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战

克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战

ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具，尽管它非常出色，但要想充分发挥其作用，就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中，我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题，以及如何处理这些问题。
矩阵分解基础知识

矩阵分解基础知识

由于这里的目标是教学，我们将尽可能简单地进行。也就是说，我们将只实现所需的功能：矩阵乘法。今天您将看到，这足以模拟矩阵标量乘法。许多人在使用矩阵分解实现代码时遇到的最大困难是：与标量分解不同，在标量分解中，几乎所有情况下因子的顺序都不会改变结果，但使用矩阵时情况并非如此。
头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类

头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类

在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。
种群优化算法：鸟群算法（BSA）

种群优化算法：鸟群算法（BSA）

本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。
神经网络实践：割线

神经网络实践：割线

正如理论部分已经解释的那样，在使用神经网络时，我们需要使用线性回归和导数。为什么呢？原因是线性回归是现存最简单的公式之一。从本质上讲，线性回归只是一种仿射函数。然而，当我们谈论神经网络时，我们对直接线性回归的影响并不感兴趣。我们感兴趣的是生成这条直线的方程。我们对创建出的线并不感兴趣。你知道我们需要理解的主要方程吗？如果没有，我建议您阅读这篇文章来了解它。
使用 LSTM 神经网络创建时间序列预测：规范化价格和令牌化时间

使用 LSTM 神经网络创建时间序列预测：规范化价格和令牌化时间

本文概述了一种使用每日范围对市场数据进行归一化并训练神经网络以增强市场预测的简单策略。开发的模型可以与现有的技术分析框架结合使用，也可以单独使用，以帮助预测整体市场方向。任何技术分析师都可以进一步完善本文中概述的框架，以开发适用于手动和自动交易策略的模型。