Algorithmic Trading Articles for 统计分析

本文介绍如何创建指标缓冲区对象类的集合。我计划测试为指标创建和操控任意数量缓冲区的能力（在 MQL 指标中可以创建的最大缓冲区数量为 512）。

本文研究开发指标缓冲区对象类，其为抽象缓冲区对象的衍生类，从而可简化声明，并可操控指标缓冲区，同时创建基于 DoEasy 库的自定义指标程序。

在本文中，我们开始为 DoEasy 库开发指标缓冲区类。我们将创建抽象缓冲区的基类，该基类将作为开发不同类型指标缓冲区的基础。

在本文中，我们将研究一个运用 DoEasy 库时间序列类的多品种多周期指标样品，该类在子窗口中以蜡烛的形式显示选定时间帧内选定货币对的图表。我稍微修改了库类，并创建了一个单独的文件来存储程序输入的枚举，并选择一种编译语言。

本文讨论如何应用 DoEasy 库来创建多品种、多周期指标。我们准备在指标中操控函数库类，并创建时间序列作为指标的数据源进行测试。我们还将实现时间序列事件的创建和发送。

大肠杆菌觅食策略激发出科学家创建 BFO 优化算法的灵感。该算法包含原创思路和有前景的优化方法，值得深入研究。

在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。

在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。

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。

在本文中，我将研究萤火虫算法（FA）优化方法。致谢优化修订，该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。

岭回归是一种简单的技术，可降低模型复杂度，并防止简单线性回归可能导致的过度拟合。

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。

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 MQL 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。

鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。

我将研究的下一个算法是 Levy 飞行正在使用的杜鹃搜索优化。这是最新的优化算法之一，也是排行榜的新领导者。

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。

我们继续研究分布式 Q-学习算法。在之前的文章中，我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。在第一种算法当中，我们训练了给定数值范围的概率。在第二种算法中，我们用给定的概率训练了范围。在这两个发行版中，我们采用了一个先验分布知识，并训练了另一个。在本文中，我们将研究一种算法，其允许模型针对两种分布进行训练。