Add a new article
数据科学和机器学习（第 05 部分）：决策树
数据科学和机器学习（第 05 部分）：决策树
决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树，并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析
今天的交易者都是一位哲学家，他几乎总是（有意识地或无意识地）寻找新的思路，尝试它们，选择修改或抛弃它们；这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间，且需要避免错误。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢？ 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间，而且大大减少了重复编码的错误；他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。
价格走势模型及其主要规定（第 1 部分）：最简单的模型版本及其应用
价格走势模型及其主要规定（第 1 部分）：最简单的模型版本及其应用
本文提供了数学上严格的价格运动和市场功能理论的基础。 到目前为止，我们还没有任何经过严格数学论证的价格走势理论。 取而代之的是，我们不得不基于经验假设进行处理，即价格在某种形态之后以某种方式移动。 当然，这些假设既没有得到统计数据的支持，也没有得到理论的支持。
数据科学与机器学习（第 03 部分）：矩阵回归
数据科学与机器学习（第 03 部分）：矩阵回归
这一次，我们的模型是由矩阵构建的，它更具灵活性，同时它允许我们构建更强大的模型，不仅可以处理五个独立变量，但凡我们保持在计算机的计算极限之内，它还可以处理更多变量，这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。
神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
数据科学与机器学习（第 01 部分）：线性回归
数据科学与机器学习（第 01 部分）：线性回归
我们作为交易员，现在是时候基于数字所言来培训我们的系统，并自行制定决策了。 尽管我们的眼睛看不到，但我们的勇气让我们相信，这是世界前进的方向，所以，让我们顶着波浪的方向移动。
从市场里选择智能交易系统的正确途径
从市场里选择智能交易系统的正确途径
在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。
优化结果的可视化评估
优化结果的可视化评估
在本文中，我们将研究如何建立所有优化通测的图形，以及选择最优结果的自定义准则。 我们还将看到如何利用网站上发表的文章和论坛评论，在几乎不了解 MQL5 的情况下创建所需的解决方案。
针对交易的组合数学和概率论（第五部分）：曲线分析
针对交易的组合数学和概率论（第五部分）：曲线分析
在本文中，我决定进行一项研究，探讨将多重状态系统简化为双重状态系统的可能性。 本文的主要目的是分析并推导出有用的结论，这些结论也许有助于基于概率论的可伸缩交易算法的深入发展。 当然，这个话题会涉及到数学知识。 不过，根据之前文章的经验，我认为广谱信息比细节作用更大。
MetaTrader 5 中的出价/要价（Bid/Ask）点差分析
MetaTrader 5 中的出价/要价（Bid/Ask）点差分析
一款能为您报告经纪商平台出价/要价（Bid/Ask）水平的指标。 现在我们可以利用 MT5 的即时报价数据来分析近期的历史真实平均买卖点差是多少。 您不需要查看当前点差，因为若您同时显示出价和要价指示线时，该值已出示。
针对交易的组合数学和概率论（第三部分）：第一个数学模型
针对交易的组合数学和概率论（第三部分）：第一个数学模型
早前所研讨主题的逻辑延续，即针对交易任务开发多功能数学模型。 在本文中，我将从头开始讲述与分形数学模型开发相关的整个过程。 这个模型应成为一个重要的构建模块，且其是多功能和通用的。 它将为我们遵循该思路深入开发奠定理论基础。
神经网络变得轻松（第十一部分）：自 GPT 获取
神经网络变得轻松（第十一部分）：自 GPT 获取
也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。
自适应算法(第三部分): 放弃优化
自适应算法(第三部分): 放弃优化
如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。
神经网络变得轻松（第十部分）：多目击者关注
神经网络变得轻松（第十部分）：多目击者关注
我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中，现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现，并评估其对整体网络性能的影响。
神经网络变得轻松（第九部分）：操作归档
神经网络变得轻松（第九部分）：操作归档
我们已经经历了很长一段路，并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此，我建议为先前创建的代码创建文档，并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式
本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型，并讨论了这种方法的有效性。现在，只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易，就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。
直推和主动机器学习中的梯度提升
直推和主动机器学习中的梯度提升
在本文中，我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法，并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用，并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机（SVM）的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）提出的。