На форуме появилось 4 новые темы:
- Новая версия платформы MetaTrader 5 build 4040: Улучшения и исправления
- поставщик сигнала и центовый счет.
- Тестер стратегий(визуальный) и одиночный прогон с одними и те ми же параметрами считают по разному.
Прирост: | 1 293.52 | % |
Средства: | 138 350.00 | USD |
Баланс: | 128 886.00 | USD |
Каждый современный человек знаком с понятием сезонности, например, все мы привыкли к росту цен свежих овощей в зимний период или подорожанию топлива в сильные морозы, но мало кто знает, что подобные закономерности существуют и на рынке форекс.
Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?
Каждый продукт в Маркете MetaTrader можно купить и через торговые платформы MetaTrader 4 и MetaTrader 5, и прямо на сайте MQL5.com. Выберите продукт, который лучше всего подходит под ваш стиль работы, оплатите его удобным для вас способом и не забудьте активировать.
Как протестировать торгового робота перед покупкой
Покупка торгового робота в MQL5 Маркете имеет одно большое преимущество перед всеми другими подобными предложениями - вы можете устроить комплексную проверку предлагаемой автоматической системы прямо в терминале MetaTrader 5. Каждый советник перед покупкой можно и нужно тщательно прогнать во всех неблагоприятных режимах во встроенном тестере торговых стратегий, чтобы получить о нем максимально полное представление.
Всем, кто использует торговые советники или подписки на сигналы, рано или поздно понадобится надежный круглосуточный хостинг для торговой платформы. Мы рекомендуем использовать MetaTrader VPS по целому ряду причин. Платить и управлять сервисом можно через аккаунт MQL5.community. Если у вас еще нет аккаунта на MQL5.com — зарегистрируйтесь и укажите его в настройках платформы.
В статье рассматривается стохастический диффузионный поиск, SDS, это очень мощный и эффективный алгоритм оптимизации, основанный на принципах случайного блуждания. Алгоритм позволяет находить оптимальные решения в сложных многомерных пространствах, обладая высокой скоростью сходимости и способностью избегать локальных экстремумов.
Вспоминаем старую трендовую стратегию: два стохастических осциллятора, MA и Фибоначчи
Старые торговые стратегии. В этой статье представлена стратегия отслеживания тренда. Стратегия исключительно техническая и использует несколько индикаторов и инструментов для подачи сигналов и определения целевых уровней. Компоненты стратегии включают в себя: 14-периодный стохастический осциллятор, пятипериодный стохастический осциллятор, скользящую среднюю с периодом 200 и проекцию Фибоначчи (для установки целевых уровней).
Нейросети — это просто (Часть 58): Трансформер решений (Decision Transformer—DT)
Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.
Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?
Комбинации стратегий могут повысить эффективность торговли. Мы можем комбинировать индикаторы и паттерны, чтобы получать дополнительные подтверждения. Скользящие средние помогают нам подтвердить тренд и следовать ему. Это самые известный технический индикатор, что объясняется его простотой и доказанной эффективностью анализа.
В предыдущей статье мы познакомились с Трансформером решений. Но сложная стохастическая среда валютного рынка не позволила в полной мере раскрыть потенциал представленного метода. Сегодня я хочу представить Вам алгоритм, который направлен на повышение производительности алгоритмов в стохастических средах.
В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий на полном наборе Iris dataset.
Эта статья из серии статей о реализации теории категорий в MQL5 посвящена функторам. Мы исследуем, как линейный порядок может быть отображен на множестве благодаря функторам при рассмотрении двух множеств данных, между которыми на первый взгляд отсутствует всякая связь.