Algorithmic Trading Articles for 机器学习

使用经典机器学习方法预测汇率：逻辑回归（logit）模型和概率回归（probit）模型

本文尝试构建一款用于预测汇率报价的EA。该算法以经典分类模型——逻辑回归与概率回归为基础。并利用似然比检验作为交易信号的筛选器。

当我们用模型分析市场形势时，我们主要关注蜡烛条。然而，人们早就知道烛条形态能有助于预测未来的价格走势。在本文中，我们将领略一种能将这两种方法集成的方式。

一种将成交量分析与机器学习技术（特别是LSTM神经网络）相结合的算法交易系统。与主要关注价格波动的传统交易方法不同，该系统强调成交量模式及其衍生指标，以预测市场走势。该方法包含三个主要组成部分：成交量衍生指标分析（一阶和二阶导数）、基于LSTM的成交量模式预测，以及传统技术指标。

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 43 部分）：依据 SARSA 进行强化学习

SARSA 是 “State-Action-Reward-State-Action” 的缩写，是另一种能在实现强化学习时运用的算法。故此，正如我们在 Q-学习和 DQN 中看到的那样，我们考察了如何在向导汇编的智能系统中探索和实现它，将其作为独立模型，而不仅仅是一种训练机制。

在本文中，我们展示了基于最优预测变量集与目标变量之间互信息渐进特征选择的MQL5实现。

数据科学和机器学习（第 31 部分）：利用 CatBoost AI 模型进行交易

CatBoost AI 模型最近在机器学习社区中广受欢迎，因为它们的预测准确性、效率、及针对分散和困难数据集的健壮性。在本文中，我们将详细讨论如何实现这些类型的模型，进而尝试进击外汇市场。

如何将超市零售分析中的预测规则应用于真实的外汇市场？购买饼干、牛奶和面包与证券交易所的交易有何关联？本文讨论了一种基于关联规则的算法交易的创新方法。

自我监督学习是分析大量无标签数据的有效方法。通过令模型适应金融市场的特定特征来提供效率，这有助于提升传统方法的有效性。本文讲述了一种替代的注意力机制，它参考输入之间的相对依赖关系。

在本文的第二部分，我们将继续开发一种改进版的原子轨道搜索（AOS）算法，重点聚焦于特定操作符的优化设计，以提升算法的效率和适应性。在分析了该算法的基本原理和运行机制之后，我们将探讨提升其性能以及分析复杂解空间能力的方法，并提出新的思路以扩展其作为优化工具的功能。

本文探讨了量子启发式交易系统的开发过程，该系统从Python原型过渡到MQL5实现，以应用于现实世界的交易中。该系统运用了量子计算原理（如叠加态和纠缠态）来分析市场状态，尽管这是在经典计算机上使用量子模拟器运行的。该系统的关键特性包括：采用三量子比特系统，可同时分析八种市场状态；设置24小时的回溯观察期；并运用七种技术指标进行市场分析。尽管准确率看似一般，但若结合恰当的风险管理策略，该系统仍能提供显著的优势。

我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。

在MQL5论坛上，有许多帖子询问如何计算价格变化的斜率。本文将展示一种计算任意交易市场中价格变化所形成角度的可行方法。此外，我们还将探讨为这项新特征工程投入额外精力和时间是否值得。我们将研究价格斜率是否能在预测M1时间框架下的USDZAR货币对时，提高我们人工智能（AI）模型的准确性。

移动平均线和随机振荡器可用于生成趋势跟踪交易信号。然而，这些信号只有在价格行为发生之后才会被观察到。我们可以有效地利用人工智能克服技术指标中这种固有的滞后性。本文将教您如何创建一个完全自主的人工智能驱动型EA，这种方式可以改进您现有的任何交易策略。即使是最古老的交易策略也可以被改进。

“深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。

在分析市场状况时，我们将其切分为不同的段落，标识关键趋势。然而，传统的分析方法往往只关注一个层面，从而限制了正确的感知。在本文中，我们将学习一种方法，可选择多个对象，以确保对形势进行更全面、及多层次的理解。

传统的机器学习教导从业者要警惕不要使模型陷入过度拟合。然而，这种观念正受到哈佛大学研究人员最新发表的学术见解的挑战。他们发现，看似过拟合的情形在某些情况下可能是由于提前终止训练过程导致的。我们将展示如何利用研究论文中发表的观点，来改进我们使用人工智能预测市场行为的方式。

基于Python和MQL5的特征工程（第一部分）：为长期 AI 模型预测移动平均线

移动平均线无疑是我们的 AI 模型进行预测的最佳指标。然而，我们可以通过严谨数据变换来进一步提高其准确性。本文将展示如何构建能够预测更远范围的AI模型，超越您目前所实现的水平，同时不会显著降低准确率。移动平均线的实用性确实令人惊叹。

数据科学和机器学习（第 30 部分）：预测股票市场的幂对、卷积神经网络（CNN）、和递归神经网络（RNN）

在本文中，我们会探讨卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在股票市场预测中的动态集成。借力 CNN 提取形态的能力，以及 RNN 的精练度，来处理序列数据。我们看看这个强大的组合如何强化交易算法的准确性和效率。

在本文中，我们将讨论免掩码注意力变换器（MAFT）方法，及其在交易领域的应用。不同于传统的变换器，即处理序列时需要数据掩码，MAFT 通过消除掩码需求来优化注意力过程，显著改进了计算效率。

在本文中，我们概述一种基于“超点变换器”（SPFormer）的三维物体分段方法，其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程，并提高了模型的性能。

在本文中，我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法，并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率，还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。

在本文中，我们将了解适用于MQL5的ALGLIB库的优化方法。本文包含了使用ALGLIB解决优化问题的简单且清晰的示例，旨在使读者能够尽可能轻松地掌握这些方法。我们将详细探讨BLEIC、L-BFGS和NS等算法的连接方式，并使用它们来解决一个简单的测试问题。

今天，我们将探讨如何使用MQL5将多种策略集成到一个EA中。EA不仅仅提供指标和脚本，还允许采用更复杂的交易方法，这些方法能够适应不断变化的市场条件。请阅读本文，带您了解更多。

在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果；不过，经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中，我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。

我们邀请您来领略一种利用超网络检测物体的新方式。超网络针对主模型生成权重，允许参考具体的当前市场形势。这种方式令我们能够通过令模型适配不同的交易条件来提升预测准确性。

加入我们的行列，我们将实证分析MACD指标，以测试将AI应用于包含该指标的策略是否会在预测欧元兑美元（EURUSD）方面提高准确性。我们同时评估该指标本身是否比价格更容易预测，以及该指标的值是否能预测未来的价格水平。我们将为您提供所需的信息，以决定是否应该考虑将MACD整合到您的AI交易策略中。

在本文中，我们将说道有关使用注意力方法解决点云中物体检测问题的算法。点云中的物体检测对于很多现世应用都很重要。

本文探讨了一种元启发式算法——基于人工生态系统的优化（Artificial Ecosystem-based Optimization, AEO）算法。该算法通过生成初始解种群并应用自适应更新策略，模拟生态系统各组成部分之间的相互作用。文中详细阐述了AEO算法的运行阶段，包括消耗阶段与分解阶段，以及不同智能体的行为策略。文章还介绍了该算法的特点和优势。

我们继续研究从点云提取特征的算法。在本文中，我们将领略提升 PointNet 方法效率的机制。

本文介绍了非洲水牛优化（ABO）算法，这是一种于2015年开发的元启发式方法，基于这些动物的独特行为。文章详细描述了算法实现的各个阶段及其在解决复杂问题时的效率，这使得它成为优化领域中一个有价值的工具。

直接分析点云避免了不必要的数据增长，并改进了模型在分类和任务分段时的性能。如此方式对于原始数据中的扰动展现出高性能和稳健性。

在今天的讨论中，我们探讨了多时间框架分析的策略，以确定我们的人工智能（AI）模型在哪个时间框架上表现最优。分析结果表明，在欧元兑美元（EURUSD）货币对上，月度和小时时间框架生成的模型具有相对较低的误差率。我们利用这一优势，开发了一个交易算法，该算法在月度时间框架上进行人工智能预测，并在小时时间框架上执行交易。

在本文中，我们将继续深入研究大气云模型优化（ACMO）算法的实现。特别是，我们将讨论两个关键方面：云向低压区域的移动以及降雨模拟，包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 36 部分）：依据马尔可夫（Markov）链的 Q-学习

强化学习是机器学习的三大信条之一，并肩两个是监督学习和无监督学习。因此，它在意的是最优控制，或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下，我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。

我们继续研究层次化向量变换器方法。在本文中，我们将完成模型的构造。我们还会在真实历史数据上对其进行训练和测试。

在任何市场中获得优势（第五部分）：联邦储备经济数据库（FRED）欧元兑美元（ EURUSD）可替代数据

在今天的讨论中，我们使用了圣路易斯联邦储备银行（St. Louis Federal Reserve）提供的关于广义美元指数以及其他一系列宏观经济指标的可替代日数据，来预测欧元兑美元（EURUSD）未来的汇率。遗憾的是，尽管数据似乎具有近乎完美的相关性，但我们在模型准确性方面未能实现任何实质性提升，这可能暗示投资者最好采用常规的市场价格数据。

支持向量回归是一种理想主义的途径，寻找最能描述两组数据之间关系的函数或“超平面”。我们尝试在 MQL5 向导的自定义类内利用这一点来进行时间序列预测。

本文探讨了一种用于自动化交易的EA的开发，该EA结合了技术分析和深度学习预测。

在本文中，我们将开始构建一些简单而不起眼的东西：神经元。我们将使用非常少量的 MQL5 代码对其进行编程。神经元在我的测试中表现良好。让我们回到这一系列关于神经网络的文章中，了解一下我在说什么。

我们邀请您来领略层次化矢量转换器（HiVT）方法，其专为快速、准确地预测多模态时间序列而开发。

使用经典机器学习方法预测汇率：逻辑回归（logit）模型和概率回归（probit）模型

交易中的神经网络：运用形态变换器进行市场分析

借助成交量精准洞悉交易动态：超越传统OHLC图表

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 43 部分）：依据 SARSA 进行强化学习

将互信息作为渐进特征选择的准则

数据科学和机器学习（第 31 部分）：利用 CatBoost AI 模型进行交易

在外汇数据分析中使用关联规则

交易中的神经网络：具有相对编码的变换器

原子轨道搜索（AOS）算法：改进与拓展

从Python到MQL5：量子启发式交易系统的探索之旅

交易中的神经网络：受控分段（终章）

基于Python和MQL5的特征工程（第二部分）：价格角度

重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二）

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络

交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段

基于MQL5和Python的自优化EA（第六部分）：利用深度双重下降算法

基于Python和MQL5的特征工程（第一部分）：为长期 AI 模型预测移动平均线

数据科学和机器学习（第 30 部分）：预测股票市场的幂对、卷积神经网络（CNN）、和递归神经网络（RNN）

交易中的神经网络：免掩码注意力方式预测价格走势

交易中的神经网络：超点变换器（SPFormer）

ALGLIB 库优化方法（第二部分）

ALGLIB库优化方法（第一部分）

构建K线图趋势约束模型（第九部分）：多策略EA（第一部分）

交易中的神经网络：探索局部数据结构

交易中的神经网络：场景感知物体检测（HyperDet3D）

重构经典策略（第十部分）：人工智能（AI）能否为MACD提供动力？

交易中的神经网络：点云变换器（Pointformer）

基于人工生态系统的优化（AEO）算法

交易中的神经网络：点云的层次化特征学习

非洲水牛优化（ABO）

交易中的神经网络：点云分析（PointNet）

重构经典策略（第九部分）：多时间框架分析（第二部分）

大气云模型优化（ACMO）：实战

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 36 部分）：依据马尔可夫（Markov）链的 Q-学习

交易中的神经网络：层次化向量变换器（终章）

在任何市场中获得优势（第五部分）：联邦储备经济数据库（FRED）欧元兑美元（ EURUSD）可替代数据

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 35 部分）：支持向量回归

一个基于新指标和条件长短期记忆网络（LSTM）的实例

神经网络实践：第一个神经元

交易中的神经网络：层次化向量变换器（HiVT）