非洲水牛优化（ABO）
非洲水牛优化（ABO）
本文介绍了非洲水牛优化（ABO）算法，这是一种于2015年开发的元启发式方法，基于这些动物的独特行为。文章详细描述了算法实现的各个阶段及其在解决复杂问题时的效率，这使得它成为优化领域中一个有价值的工具。
开发基于订单簿的交易系统（第一部分）：指标
开发基于订单簿的交易系统（第一部分）：指标
市场深度无疑是执行快速交易的一个非常重要的因素，特别是在高频交易（HFT）算法中。在本系列文章中，我们将探讨这种类型的交易事件，这些事件可以通过经纪商在许多可交易的交易品种上获得。我们将从一个指标开始，您可以在其中自定义直接显示在图表上的直方图的调色板、位置和大小。我们还将研究如何生成 BookEvent 事件，以在特定条件下测试指标。未来文章的其他可能主题包括如何存储价格分布数据以及如何在策略测试器中使用它。
使用Python和MQL5进行多交易品种分析（第一部分）：纳斯达克集成电路制造商
使用Python和MQL5进行多交易品种分析（第一部分）：纳斯达克集成电路制造商
加入我们的讨论，了解如何利用人工智能（AI）优化您的仓位规模和订单数量，以最大化您的投资组合回报。我们将展示如何通过算法识别一个最优的投资组合，并根据您的回报预期或风险承受能力来调整投资组合。在本次讨论中，我们将使用SciPy库和MQL5语言，利用所拥有的全部数据创建一个最优且多样化的投资组合。
基于MQL5的订单剥头皮交易系统
基于MQL5的订单剥头皮交易系统
这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略，并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标，通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力，但同时也突显了需要进一步优化的必要性，尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者，但在实际部署之前，需要进行彻底的测试和深入理解。
交易中的神经网络：统一轨迹生成模型（UniTraj）
交易中的神经网络：统一轨迹生成模型（UniTraj）
理解个体在众多不同领域的行为很重要，但大多数方法只专注其中一项任务（理解、噪声消除、或预测），这会降低它们在现实中的有效性。在本文中，我们将领略一个可以适配解决各种问题的模型。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 34 部分）：采用非常规 RBM 进行价格嵌入
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 34 部分）：采用非常规 RBM 进行价格嵌入
受限玻尔兹曼（Boltzmann）机是一种神经网络形式，开发于 1980 年代中叶，当时的计算资源非常昂贵。在其初创时，它依赖于 Gibbs 采样，以及对比散度来降低维度，或捕获输入训练数据集上的隐藏概率/属性。我们验证当 RBM 为预测多层感知器“嵌入”价格时，反向传播如何执行类似的操作。
大气云模型优化（ACMO）：理论
大气云模型优化（ACMO）：理论
本文致力于介绍一种元启发式算法——大气云模型优化（ACMO）算法，该算法通过模拟云层的行为来解决优化问题。该算法利用云层的生成、移动和传播的原理，适应解空间中的“天气条件”。本文揭示了该算法如何通过气象模拟在复杂的可能性空间中找到最优解，并详细描述了ACMO运行的各个阶段，包括“天空”准备、云层的生成、云层的移动以及水的集中。
交易中的神经网络：状态空间模型
交易中的神经网络：状态空间模型
到目前为止，我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过，在处理长序列时，它们或许效率低下。在本文中，我们将领略一种替代方向，即基于状态空间模型的时间序列预测。
射箭算法（Archery Algorithm, AA）
射箭算法（Archery Algorithm, AA）
本文详细探讨了受射箭启发的优化算法——射箭算法（Archery Algorithm, AA），重点介绍了如何使用轮盘赌法（roulette method）作为选择“箭矢”目标区域的机制。该方法允许评估解决方案的质量，并选择最有希望的位置进行进一步的探究。
开发回放系统（第 61 部分）：玩转服务（二）
开发回放系统（第 61 部分）：玩转服务（二）
在本文中，我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外，我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题，即在使用类时降低代码性能，并解释如何解决它。
随机优化和最优控制示例
随机优化和最优控制示例
这款名为SMOC（可能代表随机模型最优控制）的EA，是MetaTrader 5平台上一个较为先进的算法交易系统的简单示例。它结合了技术指标、模型预测控制以及动态风险管理来做出交易决策。该EA融入了自适应参数、基于波动率的仓位规模调整以及趋势分析，以优化其在不同市场条件下的表现。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货
数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货
众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过，在本文中，我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术，即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测，它令我们不仅能够预测明天的收盘价，还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测，交易者和数据科学家能够获得更深入的见解，并制定更明智的决策，从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用
纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用
这篇文章深入探讨了约翰·纳什的博弈论，特别是纳什均衡，在交易中的应用。文章讨论了交易者如何利用Python脚本和MetaTrader 5，依据纳什的原则来识别并利用市场的无效性。文章还提供了实施这些策略的逐步指南，包括使用隐马尔可夫模型（HMM）和统计分析，以提升交易表现。
数据科学与机器学习（第 15 部分）：SVM，每个交易员工具箱中的必备工具
数据科学与机器学习（第 15 部分）：SVM，每个交易员工具箱中的必备工具
探索支持向量机 (SVM，Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略，增强决策能力，并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具，帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。