《使用 MQL5 进行算法交易的神经网络》一书中的示例 - MetaTrader 5 专家

本书共有 7 章，涵盖了您开始使用神经网络并将其集成到您的 MQL5 交易机器人中所需了解的所有内容。通过易于理解的解释，您将学习机器学习的基础知识，并发现不同类型的神经网络，包括卷积和循环模型，以及更复杂的架构解决方案和注意力机制。

为了帮助您将这些解决方案集成到 MQL5 环境中的交易机器人中，本书提供了大量实际示例。此外，本书还探讨了提高模型收敛性的各种方法，例如批量归一化和 Dropout。

此外，作者还提供了有关如何训练神经网络并将其嵌入到您的交易策略中的实用指导。您将学习如何创建交易 EA 交易来测试经过训练的模型在新数据上的性能，使您能够评估它们在现实世界金融市场中的潜力。

“使用 MQL5 进行算法交易的神经网络”不仅仅是一本书：它是一本方便的指南，可以帮助您将先进的决策技术集成到您的交易算法中，并有可能改善财务业绩。立即开始学习机器学习的高级功能，将您的交易提升到一个新的水平。

附件下载

📎 ea_template.mq5 (14.59 KB)

📎 activations.mqh (12.64 KB)

📎 activations.py (2.24 KB)

📎 mult_vect_ocl.cl (3.38 KB)

📎 mult_vect_ocl.mqh (8.09 KB)

📎 activation.mqh (57 KB)

📎 arraylayers.mqh (13.92 KB)

📎 buffer.mqh (36.65 KB)

📎 defines.mqh (32.59 KB)

📎 layerdescription.mqh (8.53 KB)

📎 lossfunction_.mqh (8.36 KB)

📎 neuronattention.mqh (48.33 KB)

📎 neuronbase.mqh (82.9 KB)

📎 neuronbatchnorm.mqh (31.42 KB)

📎 neuronconv.mqh (37.43 KB)

📎 neurondropout.mqh (22.88 KB)

📎 neurongpt.mqh (67.52 KB)

📎 neuronlstm.mqh (56.07 KB)

📎 neuronmhattention.mqh (42.97 KB)

📎 neuronnet.mqh (64.88 KB)

📎 neuronproof.mqh (29.8 KB)

📎 opencl.mqh (20.19 KB)

📎 opencl_program.cl (113.76 KB)

📎 positionencoder.mqh (8.68 KB)

📎 attention.py (30.56 KB)

📎 attention_test.mq5 (21.34 KB)

📎 attention_test2.mq5 (21.39 KB)

📎 batch_norm.py (23.79 KB)

📎 perceptron_test_norm.mq5 (21.43 KB)

📎 check_gradient_conv.mq5 (20.85 KB)

📎 convolution.py (20.19 KB)

📎 convolution_test.mq5 (22.52 KB)

📎 convolution_test2.mq5 (23.29 KB)

📎 convolution_test3.mq5 (22.5 KB)

📎 dropout.py (37.58 KB)

📎 gpt_test.mq5 (22.29 KB)

📎 gpt_test_not_norm.mq5 (27.5 KB)

📎 create_initial_data.mq5 (16.34 KB)

📎 initial_data.mq5 (16.62 KB)

📎 initial_data_macd.mq5 (10.1 KB)

📎 initial_data_macd_pow.mq5 (13.22 KB)

📎 initial_data_macd_shift.mq5 (9.9 KB)

📎 initial_data_rsi.mq5 (11.8 KB)

📎 initial_data_rsi_pow.mq5 (9.92 KB)

📎 initial_data_rsi_shift.mq5 (9.47 KB)

📎 opencl_test.mq5 (6.65 KB)

📎 template.py (9.03 KB)

📎 check_gradient_percp.mq5 (17.91 KB)

📎 perceptron.py (19.39 KB)

📎 perceptron_test.mq5 (19.87 KB)

📎 check_gradient_lstm.mq5 (15.29 KB)

📎 lstm.py (27.64 KB)

📎 lstm_test.mq5 (21.07 KB)

Source: MQL5 #48097