在MT5平台上实现GMDH（Group Method of Data Handling）的组合算法，通常被称为COMBI，是一项涉及数据科学和金融技术分析的复杂任务。MetaTrader5手机版下载平台提供多种算法，COMBI算法作为GMDH算法系列中的基本形式，为更复杂的算法提供了基础。它与多层迭代算法（MIA）一样，基于一组变量观测值的矩阵形式输入数据样本操作。

　　在MT5平台中，数据样本被分为训练样本和测试样本，其中训练子样本用于评估多项式的系数，而测试子样本则用于根据所选准则的最小值选择合适的模型结构。

　　实现步骤

　　1. 定义COMBI算法的MQL5类：基于之前文章中描述的`GmdhModel`基类实现COMBI算法的代码。它还依赖于在`linearmodel.mqh`中声明的中间类`LinearModel`。该类封装了COMBI方法最基本且独特的特征，即COMBI模型完全是线性的。

　　2. 候选模型的生成与评估：COMBI算法涉及到创建一个候选模型的组合，评估这些模型，并选择合适的模型。这个过程在MQL5中通过扩展`GmdhModel`类来实现，展示了COMBI算法的具体应用。

　　3. 数据分割：在MT5平台中，数据样本被分为训练样本和测试样本。训练子样本用于评估多项式的系数，而测试子样本则用于根据所选准则的最小值选择最佳模型结构。

　　4. 模型拟合：使用COMBI类将模型拟合到数据集，与使用MIA类的方式是完全相同的。我们需要创建一个实例，并调用其中一个`fit()`方法。该实例通过脚本`COMBI_test.mq5`和`COMBI_Multivariable_test.mq5`来演示。

　　5. 模型预测与评估：在模型拟合后，可以使用`predict()`方法来进行预测，并评估模型的性能。这通常通过比较预测结果和实际数据来完成。

　　通过在MT5平台上实现COMBI算法，我们能够利用这一算法的预测能力来优化交易策略，提高决策的准确性。COMBI算法的单层特性使其在处理速度和资源消耗上相较于多层算法具有优势，这对于需要快速响应的市场环境尤为重要。MetaTrader5手机版下载平台不断优化算法，COMBI算法在MT5中的应用前景广阔，未来有望在更多的金融产品和市场中得到应用。