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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 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析
数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析
运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。
种群优化算法：猴子算法（MA）
种群优化算法：猴子算法（MA）
在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
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。
数据科学与机器学习（第 11 部分）：朴素贝叶斯（Bayes），交易中的概率论
数据科学与机器学习（第 11 部分）：朴素贝叶斯（Bayes），交易中的概率论
概率交易就像走钢丝一样 — 它需要精确、平衡和对风险的敏锐理解。 在交易世界中，概率就是一切。 这是成功与失败、盈利与亏损的区别。 通过利用概率的力量，交易者可以做出明智的决策，有效地管理风险，并实现他们的财务目标。 故此，无论您是经验丰富的投资者还是交易新手，了解概率都是解锁您的交易潜能的关键。 在本文中，我们将探索令人兴奋的概率交易世界，并向您展示如何将您的交易博弈提升到一个新的水平。
种群优化算法：和弦搜索（HS）
种群优化算法：和弦搜索（HS）
在本文中，我将研究和测试最强大的优化算法 — 和弦搜索（HS），其灵感来自寻找完美声音和声的过程。 那么现在什么算法在我们的评级中处于领先地位？
种群优化算法：引力搜索算法（GSA）
种群优化算法：引力搜索算法（GSA）
GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。
艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术
艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术
艾伦·安德鲁斯（Alan Andrews）是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具，甚至是其提供的一小部分。 此外，安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述（尽管它仍然是主要工具），还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 （流量焦虑用户）请当心，会有很多图像。
衡量指标信息
衡量指标信息
机器学习已成为策略制定的流行方法。 虽然人们更强调最大化盈利能力和预测准确性，但处理用于构建预测模型的数据的重要性，仍未受到太多关注。 在本文中，我们研究依据熵的概念来评估预测模型构建的指标的适配性，如 Timothy Masters 的《测试和优调市场交易系统》一书中所述。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十八部分）：指标缓冲区数据的时间序列
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十八部分）：指标缓冲区数据的时间序列
关于操控时间序列的主题总结，诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类，如此即可在程序里利用函数库创建指标值，并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念，能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中，也可分别完成同样功能。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
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，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。