ONNX (Open Neural Network Exchange) è un formato aperto creato per rappresentare modelli di machine learning. In questo articolo considereremo come creare un modello CNN-LSTM per prevedere le serie temporali finanziarie. Mostreremo anche come utilizzare il modello ONNX creato in un Expert Advisor MQL5.
La classificazione dei dati è una cosa cruciale per un algo trader e un programmatore. In questo articolo, ci concentreremo su uno degli algoritmi logistici di classificazione che possono aiutarci a identificare i Sì o i No, gli alti e bassi, gli acquisti e le vendite.
Il prossimo algoritmo che considererò è l'ottimizzazione della ricerca del cuculo utilizzando i voli di Levy. Si tratta di uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione e di un nuovo leader in classifica.
Prendiamo in considerazione uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione moderni - l'ottimizzazione Grey Wolf. Il comportamento originale sulle funzioni test rende questo algoritmo uno dei più interessanti tra quelli considerati in precedenza. Si tratta di uno dei principali algoritmi per l'addestramento di reti neurali e funzioni regolari con molte variabili.
In questo articolo studieremo l'algoritmo di una colonia di api artificiali e integreremo le nostre conoscenze con nuovi principi dello studio degli spazi funzionali. In questo articolo presenterò la mia interpretazione della versione classica dell'algoritmo.
Questo articolo introduce una classe progettata per fornire una rapida stima preliminare delle caratteristiche di varie serie temporali. Mentre ciò avviene, vengono stimati i parametri statistici e la funzione di autocorrelazione, viene eseguita una stima spettrale delle serie temporali e viene costruito un istogramma.
Uno dei metodi più popolari di analisi di mercato è il principio dell'onda di Elliott. Tuttavia, questo processo è piuttosto complicato, il che ci porta all'uso di strumenti aggiuntivi. Uno di questi strumenti è il marcatore automatico. Questo articolo descrive la creazione di un analizzatore automatico delle onde di Elliott nel linguaggio MQL5.
L'articolo esamina la possibilità di creare un indicatore ZigZag avanzato. L'idea di identificare i nodi si basa sull'uso dell'indicatore Inviluppo (Envelopes)a. Supponiamo di poter trovare una certa combinazione di parametri di input per una serie di inviluppo, per cui tutti i nodi ZigZag si trovano all'interno dei confini delle bande di Envelopes (inviluppo). Di conseguenza, possiamo provare a prevedere le coordinate del nuovo nodo.
L'articolo descrive un esempio di creazione di grafici Renko e la sua implementazione in MQL5 come indicatore. Le modifiche di questo indicatore lo distinguono da un grafico classico. Può essere costruito sia nella finestra dell'indicatore che sul grafico principale. Inoltre, c'è l'indicatore ZigZag. Puoi trovare alcuni esempi dell'implementazione del grafico.