Mikhail Vdovin
Mikhail Vdovin
  • 情報
10+ 年
経験
0
製品
0
デモバージョン
0
ジョブ
0
シグナル
0
購読者
Образование - высшее экономическое
Программист, системный администратор. Работаю IT-директором на производственном предприятии.
Увлекаюсь торговыми роботами FORTS с 2010 года. Решил попробовать себя на форекс. Форекс - хобби с 2013 года.
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.

Kostya Germanov
Kostya Germanov パブリッシュされたMetaTrader 4シグナル
「Dow Jones」は利用できません
kashif raza sarwar
kashif raza sarwar パブリッシュされたMetaTrader 4シグナル
Forex with EfficientGroup
価格: 30USD, 成長: 2.49%
Hello Everyone! Welcome to Forex with Efficient Group   Signal 100% Manual trading with lot of Experience in Forex. Currency pairs:  GOLD Max DD ( CUT LOSS ) will be   10%   of the balance and all positions will be   CLOSED   to protect the account. Account type:  Scalping,   Hedge and Intraday.   Raw   Spread  or  ECN.  Preferably use  ICMarkets  for better results. Recommended leverage   1:500. Min
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов
Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов

Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.

1
Yulia Kulik
Yulia Kulik パブリッシュされたMetaTrader 4シグナル
Lembo MK 2024
価格: 40USD, 成長: -0.95%
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)
Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)

Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.

1
Yulia Kulik
Yulia Kulik パブリッシュされたMetaTrader 4シグナル
Lembo NA 2024
価格: 40USD, 成長: 4.88%
MetaQuotes
MetaQuotes
追加されたトピックMQL5クラウドネットワーク:取引戦略テストにおける技術的ブレークスルー
発表以来、 MQL5クラウドネットワーク は 160億 を超えるタスクを完了しました。この数字は、ユーザーが取引戦略をテストした回数を示しています。このネットワークを使用すると、アルゴリズムトレーダーは、数回クリックするだけで、ローカルマシンで結果を待つことなく、毎日世界中の何万台ものコンピュータで計算を実行できます。
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

2
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов

Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.

1
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов
Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов

Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.

2
Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
パブリッシュされた記事Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer
Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer

При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.

2
Tomas Vanek
Tomas Vanek パブリッシュされたプロダクト

The UJ_H1_170100007_S_OD_CF_SQX is an algorithmic trading strategy for MetaTrader, tested on USDJPY using the H1 timeframe from April 1, 2004, to April 24, 2024.   There is no need to set up parameters, all settings are already optimized and fine-tuned. Recommended broker  RoboForex  because of EET timezone. You can find the strategy source code for StrategyQuant at the link:  http://quantmonitor.net/listing/usdjpy-osma-impulse/ Key details are: Parameters MagicNumber

Tomas Vanek
Tomas Vanek パブリッシュされたプロダクト

The UJ_H1_170100007_S_OD_CF_SQX is an algorithmic trading strategy for MetaTrader, tested on USDJPY using the H1 timeframe from April 1, 2004, to April 24, 2024.   There is no need to set up parameters, all settings are already optimized and fine-tuned. Recommended broker  RoboForex  because of EET timezone. You can find the strategy source code for StrategyQuant at the link:  http://quantmonitor.net/listing/usdjpy-osma-impulse/ Key details are: Parameters MagicNumber

Tomas Vanek
Tomas Vanek パブリッシュされたプロダクト

The UJ_H1_170147110_S_HH_CF_SQX is an algorithmic trading strategy for MetaTrader, tested on USDJPY using the H1 timeframe from April 1, 2004, to April 24, 2024.  There is no need to set up parameters, all settings are already optimized and fine-tuned. Recommended broker  RoboForex  because of EET timezone. You can find the strategy source code for StrategyQuant at the link:   http://quantmonitor.net/listing/usdjpy-awesome-oscillator-revolution/ Key details are: Parameters

Tomas Vanek
Tomas Vanek パブリッシュされたプロダクト

The XU_30_913073101_S_HH_CF_SQX is an algorithmic trading strategy for MetaTrader, tested on XAUUSD (Gold) using the M30 timeframe from April 1, 2004, to April 24, 2024.  There is no need to set up parameters, all settings are already optimized and fine-tuned. Recommended broker  RoboForex  because of EET timezone. You can find the strategy source code for StrategyQuant at the link:   http://quantmonitor.net/listing/gold-emperor/ Key details are: Parameters MagicNumber

Tomas Vanek
Tomas Vanek パブリッシュされたプロダクト

The XU_30_913073101_S_HH_CF_SQX is an algorithmic trading strategy for MetaTrader, tested on XAUUSD (Gold) using the M30 timeframe from April 1, 2004, to April 24, 2024.  There is no need to set up parameters, all settings are already optimized and fine-tuned. Recommended broker  RoboForex  because of EET timezone. You can find the strategy source code for StrategyQuant at the link:   http://quantmonitor.net/listing/gold-emperor/ Key details are: Parameters MagicNumber