Add a new article
基于交易量的神经网络分析：未来趋势的关键
基于交易量的神经网络分析：未来趋势的关键
本文探讨了通过将技术分析原理与 LSTM 神经网络架构相结合，基于交易量分析来改进价格预测准确性的可能性。文章特别关注异常交易量的检测与解读、聚类方法的使用，以及基于交易量的特征创建及其在机器学习背景下的定义。
在Python中使用Numba对交易策略进行快速测试
在Python中使用Numba对交易策略进行快速测试
本文实现了一个快速策略测试器，它使用Numba对机器学习模型进行快速策略测试。它的速度比纯 Python 策略回测器快 50 倍。作者推荐使用该库来加速数学计算，尤其是那些涉及循环的计算。
开发回放系统（第 69 部分）：取得正确的时间（二）
开发回放系统（第 69 部分）：取得正确的时间（二）
今天我们将看看为什么我们需要 iSpread 功能。同时，我们将了解当没有可用的分时报价时，系统如何通知我们柱形的剩余时间。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
周期与交易
周期与交易
本文将探讨如何在交易中运用周期理论。我们将考虑基于周期模型构建交易策略。
交易中的神经网络：对比形态变换器（终章）
交易中的神经网络：对比形态变换器（终章）
在本系列的上一篇文章中，我们考察了“原子-基序对比变换器”（AMCT）框架，其用对比学习来发现各个级别的关键形态，从基本元素到复杂结构。在本文中，我们将继续利用 MQL5 实现 AMCT 方式。
创建一个基于布林带PIRANHA策略的MQL5 EA
创建一个基于布林带PIRANHA策略的MQL5 EA
在本文中，我们将创建一个MQL5 EA，它基于PIRANHA策略，并使用布林带来提升交易表现。我们会系统梳理该策略的核心原理、代码实现细节，以及测试与优化方法。并助您轻松将 EA 部署到实际的交易环境中。
人工喷淋算法（ASHA）
人工喷淋算法（ASHA）
本文介绍了人工喷淋算法（Artificial Showering Algorithm，ASHA），这是一种为解决一般优化问题而开发的新型元启发式方法。基于对水流和积聚过程的模拟，该算法构建了理想场的概念，其中要求每个资源单元（水）找到最优解。我们将了解 ASHA 如何调整流和累积原则来有效地分配搜索空间中的资源，并查看其实现和测试结果。
交易中的神经网络：对比形态变换器
交易中的神经网络：对比形态变换器
对比变换器在设计上基于单根烛条水平和整个形态来分析行情。这有助于提升行情趋势建模的品质。甚至，运用对比学习来统调烛条和形态的表示、促进自我调节，并提升预测的准确性。
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
秉承我们简化价格行为分析的核心理念，我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标（如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量），并在图表上自动生成可视化标记。
交易中的神经网络：具有相对编码的变换器
交易中的神经网络：具有相对编码的变换器
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。
原子轨道搜索（AOS）算法：改进与拓展
原子轨道搜索（AOS）算法：改进与拓展
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。
交易中的神经网络：受控分段（终章）
交易中的神经网络：受控分段（终章）
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。
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
在本文中，我们使用MQL5经济日历创建了一个实用的新闻交易面板，来增强我们的交易策略。我们首先设计布局，重点关注事件名称、重要性和时间等关键元素，然后在MQL5中进行设置。最后，我们实现了一个过滤系统，只显示相关性最强的新闻，为交易者快速提供有影响力的经济事件。
重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二）
重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二）
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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
“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。
交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段
交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段
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。
让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2）
让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2）
本文将扩展交易管理类，以包含用于交易新闻事件的买入止损（buy-stop）和卖出止损（sell-stop）订单，并为这些订单添加过期时间限制，以防止隔夜交易。在EA中嵌入一个滑点函数，以尝试防止或最小化在交易中使用止损订单时可能发生的滑点，特别是在新闻事件期间。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数
RSI 是一款流行的动量震荡指标，衡量证券近期价格变化的速度和规模，从而评估证券价格中被高估和低估的情况。这些对速度和幅度的洞察是定义反转点的关键。我们将这个振荡器放入另一个自定义信号类中工作，并验证其信号的一些特征。不过，我们先从总结我们之前在布林带的内容开始。