На форуме появилось 2 новые темы:
Опубликована статья "Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть I)".
Эта статья представляет уникальный эксперимент, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Работа в этом направлении позволит глубже понять, какие конкретные алгоритмы могут успешно продолжать поиск из координат, установленных пользователем в качестве отправной точки, и какие факторы влияют на их успешность в этом процессе.
Опубликована статья "Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе".
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Опубликована статья "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 07): Дендрограммы".
Классификация данных для анализа и прогнозирования — очень разнообразная область машинного обучения с большим количеством подходов и методов. В этой статье рассматривается один из таких подходов, а именно агломеративная иерархическая классификация (Agglomerative Hierarchical Classification).
Опубликована статья "Разработка системы репликации (Часть 29): Проект советника — класс C_Mouse (III)".
После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.
Хиты продаж в Маркете:
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- Midjourney и другие нейросети обработки изображений 36 новых комментариев
- Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля 26 новых комментариев
- Ошибки, баги, вопросы 19 новых комментариев
Самые читаемые статьи за неделю
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
В статье анализируется применение формулы Байеса для повышения надежности торговых систем за счет использования сигналов нескольких независимых индикаторов. Теоретические расчеты проверяются с помощью простого универсального эксперта, настраиваемого для работы с произвольными индикаторами.
Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)
В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.
Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)
В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.
Самые скачиваемые исходные коды программ за неделю
- Индикатор торговых сессий. Без использования объектов. Индикатор торговых сессий с использованием DRAW_FILLING буферов. Входных параметров нет благодаря функциям TimeTradeServer() и TimeGMT().
- Примеры из книги "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" Книга "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" представляет собой подробное руководство, охватывающее как теоретические аспекты работы с искусственным интеллектом и нейронными сетями, так и практические аспекты их применения в торговле на финансовых рынках с использованием языка программирования MQL5.
- Candle Time End and Spread Индикатор одновременно отображает текущий спред и время до закрытия бара (свечи).
Хиты продаж в Маркете:
На форуме появилось 2 новые темы:
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Хиты продаж в Маркете:
Доступны для подписки 47 новых торговых сигналов:
Прирост: | 556.84 | % |
Средства: | 25 844.76 | USD |
Баланс: | 27 512.40 | USD |
Опубликована статья "DoEasy. Сервисные функции (Часть 1): Ценовые паттерны".
В статье начнём разрабатывать методы поиска ценовых паттернов по данным таймсерий. Паттерн имеет определённый набор параметров, общий для любого вида и типа паттернов. Все данные такого рода будут сосредоточены в классе объекта базового абстрактного паттерна. Сегодня создадим класс абстрактного паттерна и класс паттерна Пин-бар.
Опубликована статья "Нейросети — это просто (Часть 79): Агрегирование запросов в контексте состояния (FAQ)".
В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.
Опубликована статья "Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен".
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля 63 новых комментария
- Midjourney и другие нейросети обработки изображений 41 новый комментарий
- Разговор с ChatGPT об улучшении нейронной сети и торговле на Форекс 27 новых комментариев
Хиты продаж в Маркете:
Опубликована статья "Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния".
Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.
Опубликована статья "Мультибот в MetaTrader (Часть II): улучшенный динамический шаблон".
Развивая тему предыдущей статьи про мультибота, я решил создать более гибкий и функциональный шаблон, который обладает большими возможностями и может эффективно применяться как во фрилансе, так и использоваться в виде базы для разработки мультивалютных и мультипериодных советников с возможностью интеграции с внешними решениями.
Новые публикации в CodeBase
- Примеры из книги "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" Книга "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" представляет собой подробное руководство, охватывающее как теоретические аспекты работы с искусственным интеллектом и нейронными сетями, так и практические аспекты их применения в торговле на финансовых рынках с использованием языка программирования MQL5.
- Keyboard Работа с данными клавиатуры
Опубликована статья "Базовый класс популяционных алгоритмов как основа эффективной оптимизации".
Уникальная исследовательская попытка объединения разнообразных популяционных алгоритмов в единый класс с целью упрощения применения методов оптимизации. Этот подход не только открывает возможности для разработки новых алгоритмов, включая гибридные варианты, но и создает универсальный базовый стенд для тестирования. Этот стенд становится ключевым инструментом для выбора оптимального алгоритма в зависимости от конкретной задачи.
Опубликована статья "Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 2): Пример развертывания среды".
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Хиты продаж в Маркете:
Опубликована статья "Перестановка ценовых баров в MQL5".
В этой статье мы представляем алгоритм перестановки ценовых баров и подробно рассказываем, как тесты на перестановку (permutation tests) можно использовать для выявления случаев, когда эффективность стратегии была сфабрикована с целью обмануть потенциальных покупателей советников.
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Хиты продаж в Маркете:
Самые читаемые статьи за месяц
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
В статье анализируется применение формулы Байеса для повышения надежности торговых систем за счет использования сигналов нескольких независимых индикаторов. Теоретические расчеты проверяются с помощью простого универсального эксперта, настраиваемого для работы с произвольными индикаторами.
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.
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.
Самые скачиваемые исходные коды программ за месяц
- Индикатор торговых сессий. Без использования объектов. Индикатор торговых сессий с использованием DRAW_FILLING буферов. Входных параметров нет благодаря функциям TimeTradeServer() и TimeGMT().
- Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 7 В заключительной седьмой части книги рассматриваются расширенные возможности MQL5 API, которые пригодятся при разработке программ для MetaTrader 5. Некоторые из них — пользовательские финансовые инструменты и встроенный экономический календарь, а другие — универсальные технологии, такие как сетевые функции, базы данных и криптография.
- Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 1 Первая глава книги знакомит с языком и средой разработки MQL5. Одно из главных изменений в языке MQL5 по сравнению с MQL4 (язык MetaTrader 4) — поддержка объектно-ориентированного программирования (ООП), что делает его схожим с C++.
Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- Разговор с ChatGPT об улучшении нейронной сети и торговле на Форекс 63 новых комментария
- Что делать с советником криво торгующем на реальном счёте? 39 новых комментариев
- Midjourney и другие нейросети обработки изображений 21 новый комментарий