机器学习模型并不能从互不相关、相互矛盾的数据中找出开箱即用的规律。在金融交易领域，这一点尤为重要。MT5官方下载提供的平台，不仅为交易者提供了一个强大的交易工具，还集成了机器学习算法，帮助交易者从复杂的市场数据中寻找规律。然而，在这种情况下，发送到神经网络或任何其他机器学习算法的输入和输出的内容非常重要。

　　在机器学习领域，数据的标记是一个既昂贵又耗费时间的过程，它需要领域专家的参与。这些专家被称为注释者，他们的工作是确保数据的准确性和相关性，这对于训练有效的机器学习模型至关重要。在交易中，常用的标记包括递增符号、之字形或移动平均线的相对位置，这些通常用于确定未来交易的方向。然而，所有这些类型的标记都不是专家，通常也不包含真正的因果关系。

　　尽管如此，交易者可能会问：如果我知道如何标记数据，那么为什么我需要一个神经网络？毕竟，我可以简单地根据我的知识编写逻辑并有效地使用它。这个想法是对的，也是错的。说它错误，是因为神经网络可以很好地应对预测任务，因此只需在标记良好的数据上对其进行训练，然后在新数据上接收预测结果即可，而无需费心编写交易策略的逻辑。此外，内置功能还允许使用新数据评估预测的可靠性。说它正确，是因为如果不知道向神经网络输入什么，或者提供错误的标签数据作为输出，神经网络就无法在默认情况下创建可以获利的交易策略。

　　交易者们并没有立即意识到机器学习的上述问题。最初，即使是第一个简单机器学习算法的创建者也坚信，神经元的数学模拟复制了大脑神经元的工作，这意味着一个足够大的神经网络将能够完全执行大脑的功能，并学会独立分析信息。后来人们了解到，大脑具有大量高度专业化的部分。每个部分都要处理某些信息，并将其传送给其他部分。多层神经网络架构就是这样出现的，正是由于它的出现，研究人员才更接近于揭开大脑工作的神秘面纱。这样的架构已经学会了完美地处理特定的信息，如视觉、文本、音频或表格数据。

　　后来发现，这种神经网络在进行监督学习时也没有能力对真实模式做出独立的结论。它们容易训练过度和主观臆断。理解大脑结构和功能的下一步是发现自然神经网络是基于强化学习的，而不仅仅是从现成的样本中学习。在这种学习中，复杂系统会因主观上正确的决定而受到奖励，因错误的决定而受到惩罚。在多次获得此类奖励后，根据手头的任务，积累经验并学习主观正确的答案选项。如果大脑或神经网络之前已经遇到过某些情况，那么它就会开始减少犯错。

　　这导致了强化学习的出现，当研究人员自己设置奖励函数（优化算法中的某种适应度函数）时，奖励或惩罚神经网络的正确或错误答案。现在，机器学习算法不再基于现成的标记良好的数据进行训练，而是通过反复试验来实现，试图最大化奖励函数。目前，针对不同任务有大量的强化学习算法，这一领域发展相当活跃。

　　这似乎是一个突破，直到它开始被用于金融时间序列分类等问题。很明显，这种学习很难控制，因为现在一切都归结为设置正确的奖励函数和选择正确的网络架构。我们面临着同样一个微不足道的问题：如果我们不知道真正的目标函数（它描述了系统状态与其反应之间的真正因果关系），那么除非你很幸运，否则我们不太可能通过对目标函数本身和各种强化学习算法的多次搜索找到它。

　　在没有监督者的情况下有条件学习的生成模型也发生了大致相同的情况。基于编码器-解码器或生成器-鉴别器的原理，它们学习压缩信息，突出重要特征，或区分真实样本和虚构样本（在对抗性神经网络的情况下），然后生成合理的示例，如图像。虽然图像或多或少都很清楚，而且它们是一种看似合理的神经网络“无稽之谈”，但生成准确一致的答案要复杂得多。在生成特定答案的过程中固有的随机因素无法让我们就因果关系得出明确的结论，这并不适合像交易这样的高风险活动，因为算法的随机行为就是损失的代名词。

　　尽管机器学习在交易领域有着巨大的潜力，但它也面临着许多挑战。MT5官方下载提供的平台，为交易者提供了一个集成了机器学习工具的交易平台，使得交易者可以利用这些工具来提高他们的交易策略。然而，要实现机器学习在交易中的有效应用，交易者必须理解数据的重要性，以及如何正确地标记和使用数据。通过不断学习和适应，交易者可以更好地利用MT5平台的机器学习功能，以实现更精准的交易决策和风险管理。