История развития MQL5.community

Мы продолжаем рассмотрения алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

Мы продолжаем рассмотрение естественных преобразований, рассматривая квадратичную индукцию естественности. Небольшие ограничения на реализацию мультивалютности для экспертов, собранных с помощью мастера MQL5, означают, что мы демонстрируем свои возможности по классификации данных с помощью скрипта. В качестве основных областей применения рассматриваются классификация изменений цен и, соответственно, их прогнозирование.

Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.

При создании любой торговой системы есть задача, которую необходимо эффективно решить. Эта задача заключается в выставлении ордеров либо в их автоматической обработке торговой системой. В статье рассмотрено создание торговой системы с точки зрения эффективного выставления ордеров.

Качество прогнозирование будущих состояний играет важную роль в метода Goal-Conditioned Predictive Coding, с которым мы познакомились в предыдущей статье. В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, способным значительно повысить качество прогнозирования в стохастических средах, к которым можно отнести и финансовые рынки.