MQL5算法交易的神经网络-001数据处理

挑选指标数据要考虑两点：1. 指标数据量级不同，不具可比性。2. 指标数据存在相关性。

数据处理

准备ZigZag指标数据作为参考值（5分钟周期，参数设置为48，1，47，即未来4H的ZigZag极值），准备各类指标数据和价格数据。

将2周期后的ZigZag极值与当前Close差值作为Target2（Distance），Target2是否大于等于0作为Target1(Direction)。其他指标都与Close做差值处理数据。

计算相关性

计算所有指标与Target1和Target2的相关性，排除相关性较低的指标（ATR）。

挑选出相关性较高的指标RSI，然后计算与剩余指标间的相关性。挑选出与RSI相关性最低的指标MACD，计算剩余指标与MACD的相关性。

排除同时与RSI和MACD相关性都较高的指标SAR，Bands等。

最终筛选出指标RSI和MACD。

进一步检查指标

统计筛选后的指标非线性值（Pow）与Target间的相关性，选择相关性最高的指标非线性值。

统计筛选后的指标偏移值（Shift）与Target间的相关性，选择相关性最高的指标偏移值。

巧合地是RSI和MACD的1次幂和0偏移值与Target相关性已经是最高的，因此在准备数据时不用进一步处理指标。