ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format ouvert, conçu pour représenter des modèles d'apprentissage automatique. Dans cet article, nous verrons comment créer un modèle CNN-LSTM pour prévoir des séries temporelles financières. Nous montrerons également comment utiliser le modèle ONNX créé dans un Expert Advisor MQL5.
La classification des données est primordiale pour le trader algorithmique et pour le programmeur. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur l'un des algorithmes logistiques de classification qui peut nous aider à identifier les Oui ou les Non, les Hauts et les Bas, les Achats et les Ventes.
Le nouvel algorithme que je considérerai est l'optimisation de la recherche de coucou à l'aide des vols de Levy. C'est l'un des derniers algorithmes d'optimisation et un nouveau leader dans le classement.
Considérons l'un des algorithmes d'optimisation modernes les plus récents : le Grey Wolf Optimization. Le comportement original sur les fonctions de test fait de cet algorithme l'un des plus intéressants parmi ceux considérés précédemment. C'est l'un des meilleurs algorithmes à utiliser dans la formation de réseaux de neurones, des fonctions fluides avec de nombreuses variables.
Dans cet article, nous étudierons l'algorithme d'une colonie d'abeilles artificielles. Nous compléterons nos connaissances avec de nouveaux principes d'étude des espaces fonctionnels. Dans cet article, je présenterai mon interprétation de la version classique de l'algorithme.
Cet article présente une classe conçue pour donner une estimation préliminaire rapide des caractéristiques de diverses séries chronologiques. Au fur et à mesure que cela se produit, les paramètres statistiques et la fonction d'auto-corrélation sont estimés, une estimation spectrale des séries chronologiques est effectuée et un histogramme est créé.
L'une des méthodes les plus populaires d'analyse du marché est le principe des vagues d'Elliott. Toutefois, ce processus est assez compliqué, ce qui nous amène à utiliser des outils supplémentaires. L’un de ces instruments est le marqueur automatique. Cet article décrit la création d'un analyseur automatique de vagues d'Elliott en langage MQL5.
L'article examine la possibilité de créer un indicateur ZigZag avancé. L'idée d'identifier les nœuds est basée sur l'utilisation de l'indicateur Enveloppes. Nous supposons que nous pouvons trouver une certaine combinaison de paramètres d'entrée pour une série d'enveloppes, où tous les nœuds ZigZag se trouvent dans les limites des bandes d'enveloppes. Par conséquent, nous pouvons essayer de prédire les coordonnées du nouveau nœud.
L'article décrit un exemple de graphique Renko et sa mise en œuvre dans MQL5 en tant qu'indicateur. Des modifications de cet indicateur le distinguent d'un graphique classique. Il peut être construit à la fois dans la fenêtre de l'indicateur et sur le graphique principal. De plus, il y a l'indicateur ZigZag. Vous pouvez y trouver quelques exemples de mise en œuvre du graphique.