Algorithmic Trading Articles for 统计分析

在这里，我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型：策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。

基于机器学习的交易机器人开发：详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库，并结合MetaTrader 5平台来实现。

在本文中，我们将继续研究二进制遗传算法（BGA），它模拟自然界生物遗传物质中发生的自然过程。

在本文中，我们介绍如何在MQL5中实现分组数据处理方法中的多层迭代算法。

在机器学习中，聚类算法是重要的无监督学习算法，它们可以将原始数据划分为具有相似观测值的组。利用这些组，可以分析特定聚类的市场情况，使用新数据寻找最稳定的聚类，并进行因果推断。本文提出了一种在Python中进行时间序列聚类的原创方法。

在这篇文章中，我们将探讨梅森旋转算法（Mersenne Twister）随机数生成器，并将其与MQL5中的标准随机数生成器进行比较。此外，我们还将研究随机数生成器的质量对优化算法结果的影响。

在本文中，我们将探讨二进制遗传和其它种群算法中所用的各种方法。我们将见识到算法的主要组成部分，例如选择、交叠和突变，以及它们对优化的影响。此外，我们还将研究数据表示方法，及其对优化结果的影响。

该文章代表了一种独特的研究尝试，旨在将多种群体算法组合成一个类，以简化优化方法的应用。这种方法不仅为开发新算法（包括混合变体）开辟了机会，而且还创建了一个通用的基本测试平台。它成为根据特定任务选择最佳算法的关键工具。

大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而，编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里，我们将做一些更高级、更与众不同的事情。

在本文中，我们探讨了经典的网格策略，详解 MQL5 的智能交易系统的自动化，并初步分析回测结果。我们强调了该策略对高持有能力的需求，并概括了在未来分期分批优化距离、止盈和手数等关键参数的计划。该系列旨在提高交易策略效率，以及针对不同市场条件的适配性。

限制性玻尔兹曼（Boltzmann）机处于基本等级，是一个两层神经网络，擅长通过降维进行无监督分类。我们取其基本原理，并检验如果我们重新设计和训练它，我们是否可以得到一个实用的信号滤波器。

数据科学和机器学习（第 18 部分）：掌握市场复杂性博弈，截断型 SVD 对比 NMF

截断型奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）都是降维技术。它们在制定数据驱动的交易策略方面都发挥着重要作用。探索降维的艺术，揭示洞察和优化定量分析，以明智的方式航行在错综复杂的金融市场。

本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。

本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。

在本文中，我们将研究如何利用广义赫斯特指数（Generalized Hurst Exponent）和方差比检验（Variance Ratio Test）来分析 MQL5 中价格序列的行为。

在本文中，我将为开发人员介绍一个非常重要的工具。如果您不熟悉 GIT，请阅读本文，以了解它是什么以及如何在 MQL5 中使用它。

在本文中，我们将研究使用机器学习的因果推理理论，以及 Python 中的自定义方法实现。因果推理和因果思维植根于哲学和心理学，在我们理解现实中起着重要作用。

如果到目前为止，你觉得一切都很好，那就说明你在开始开发应用程序时，并没有真正考虑到长远的问题。随着时间的推移，你将不再需要为新的应用程序编程，只需让它们协同工作即可。让我们看看如何完成鼠标指标的组装。

许多认为自己是 MQL5 程序员的人，其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具，但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以，如果您有啥不知道，不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠，并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远，但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。

本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验，会用到智能头足类生物（SC）测试算法，从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。

在本文中，我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用，如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。

用于时间序列挖掘的数据标签（第 6 部分）：使用 ONNX 在 EA 中应用和测试

本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需要进行有针对性的数据标注可以使训练好的人工智能模型更符合预期的设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！

当我们揭开 R 和 MetaTrader 5 无缝结合的艺术面纱时，您将开始一场金融分析与算法交易的精彩探索。本文是您将 R 语言中的分析技巧与 MetaTrader 5 强大的交易功能连接起来的指南。

本文研究一套称为进化策略（ES）的优化算法。它们是最早使用进化原理来寻找最优解的种群算法之一。我们将针对传统的 ES 变体实现变更，并修改算法的测试函数和测试台方法。

探索算法炼金术的秘密，我们将引导您融会贯通如何在解码金融领域时将艺术性和精确性相结合。揭示随机森林如何将数据转化为预测能力，为驾驭股票市场的复杂场景提供独特的视角。加入我们的旅程，进入金融魔法的心脏地带，此处我们会揭开随机森林在塑造市场命运、及解锁赚钱机会之门方面之角色的神秘面纱

用于时间序列挖掘的数据标签（第 5 部分）：使用 Socket 在 EA 中进行应用和测试

本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需求有针对性地进行数据标注，可以使训练出来的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！

在本文中，我们演示了增广迪基–富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）检验的实现，并将其应用于使用 Engle-Granger 方法进行协整检验。

在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中，深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制，全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支，解锁它们的潜力，从而强化您的交易决策。加入我们，以全新的视角审视决策树，并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。