期货量化软件赫兹量化用MQL语言进行

从零开始：用MQL语言进行深度神经网络编程

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）在金融、医疗、自动驾驶等多个领域都有广泛应用。然而，在交易市场中，这一先进的机器学习技术也逐渐显示出其潜力。MetaQuotesLanguage（MQL）是一种专为金融市场设计的编程语言，用于开发交易算法和策略。本文将详细介绍如何用MQL语言从头开始编写深度神经网络。

基础准备：MQL环境与库

首先，你需要安装MetaTrader平台，并在其内置的MetaEditor中设置开发环境。尽管MQL本身并没有直接支持深度学习的库，但通过外部C++库或者自定义函数，可以实现神经网络的基本结构。

设计神经网络结构

输入层：这一层的节点数应与你的特征数量相匹配。例如，如果你用5个技术指标作为输入，那么输入层应有5个节点。

mql

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intinputLayerSize=5;

隐藏层：你可以选择一个或多个隐藏层，以及每个隐藏层的节点数。

mql

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inthiddenLayer1Size=10;

inthiddenLayer2Size=8;

输出层：通常，用于预测价格上升或下降的模型会有一个输出节点。

mql

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intoutputLayerSize=1;

初始化权重与偏置

对于每一层之间的连接，都需要初始化权重和偏置。

mql

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double[]inputToHiddenWeights;

double[]hiddenToOutputWeights;

inputToHiddenWeights=InitializeWeights(inputLayerSize,hiddenLayer1Size);

hiddenToOutputWeights=InitializeWeights(hiddenLayer1Size,outputLayerSize);

前向传播与激活函数

数据从输入层开始，在各层之间进行前向传播。激活函数（如ReLU或Sigmoid）用于添加非线性特性。

mql

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double[]hiddenLayer1Output=ForwardPropagation(input,inputToHiddenWeights);

hiddenLayer1Output=ActivateReLU(hiddenLayer1Output);

doubleoutput=ForwardPropagation(hiddenLayer1Output,hiddenToOutputWeights);

反向传播与权重更新

在获得输出后，用预定的损失函数（如均方误差）来计算误差，再通过反向传播算法更新权重。

mql

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doubleerror=CalculateError(output,trueValue);

UpdateWeights(error);

模型训练与验证

经过多轮的训练和权重更新，模型将逐渐优化。使用验证数据集来检查模型的泛化能力。

总结

通过MQL编程实现深度神经网络在交易中的应用可能是一项挑战，但这是完全可能的。虽然MQL不是专为深度学习设计的，但其灵活性和与金融市场的紧密结合使其成为实现交易算法的强大工具。从权重初始化到前向和反向传播，每一步都可以细致地用MQL实现，为交易策略带来前所未有的精度和复杂性。

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