Omega J Msigwa
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Machine Learning Expert において Omegafx
Welcome to my profile! I'm a dedicated and passionate Full-Stack Web Developer with an impressive track record of over 4 years in the field. My journey in the world of programming has been an exciting one, marked by a relentless pursuit of knowledge and innovation. I thrive on the challenges of the digital realm, constantly seeking opportunities to expand my skill set and deliver exceptional results.

My favorite programming language is Python, a versatile and powerful tool that I have mastered to a tee. I have harnessed the capabilities of Python in various domains, including backend web development, automation, and much more. Whether it's crafting elegant web solutions, streamlining processes through automation, or delving into data analysis, Python is my trusted companion in these endeavors.

One of my most significant achievements is my in-depth understanding of MQL5, which I've cultivated since 2019. This experience has made me a seasoned professional in algorithmic trading, equipped with the knowledge and skills to create sophisticated trading strategies that can maximize returns and minimize risks. The world of finance and trading is ever-evolving, and I ensure that I stay at the forefront of these developments to offer top-notch algorithmic trading solutions.

For a closer look at my coding prowess and contributions, feel free to follow me on GitHub: https://github.com/MegaJoctan
I take pride in my open-source projects and the code I share with the programming community.

DISCORD: https://discord.gg/2qgcadfgrx
TELEGRAM: https://t.me/omegafx_co

If you're looking for a skilled collaborator for your Machine Learning project, look no further! You can hire me by opening this link: https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=omegajoctan

I bring a wealth of experience in programming and a deep appreciation for the nuances of machine learning.

But that's not all – I also offer a range of trading products that cater to both beginners and experts. Explore my catalog of free and paid trading products here: My Trading Products. These meticulously crafted tools can help you navigate the world of algorithmic trading more effectively and profitably.

Thank you for taking the time to learn more about me. I'm always eager to connect with fellow developers, traders, and enthusiasts. Let's collaborate and innovate together!
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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第16回):決定木を見直す
データサイエンスと機械学習(第16回):決定木を見直す

連載「データサイエンスと機械学習」の最新作で、決定木の複雑な世界に飛び込みましょう。戦略的な洞察を求めるトレーダーのために、この記事は包括的な総括として、市場動向の分析において決定木が果たす強力な役割に光を当てています。これらのアルゴリズム木の根と枝を探り、取引の意思決定を強化する可能性を解き明かします。決定木について新たな視点から学び、複雑な金融市場をナビゲートする上で、決定木をどのように味方にできるかを発見しましょう。

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This free signal just keeps rocking 6% within 3 weeks 98.4% wins 4.3% drawdown
Philip Kym Sang Nelson - Retail Trading Realities LTD
Philip Kym Sang Nelson 2023.12.12
keep up the good work. I'll return to check the signal in a few months
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Contents: Elevating your NASDAQ Trading Experience AI-driven NASDAQ robot Low Risk, Low Rewards Stable System Get it for free Today! Elevating Your NASDAQ Trading Experience...
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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第15回):SVM、すべてのトレーダーのツールボックスの必須ツール
データサイエンスと機械学習(第15回):SVM、すべてのトレーダーのツールボックスの必須ツール

取引の未来を形作るサポートベクターマシン(SVM)の不可欠な役割をご覧ください。この包括的なガイドブックでは、SVMがどのように取引戦略を向上させ、意思決定を強化し、金融市場における新たな機会を解き放つことができるかを探求しています。実際のアプリケーション、ステップバイステップのチュートリアル、専門家の洞察でSVMの世界に飛び込みましょう。現代の複雑な取引をナビゲートするのに不可欠なツールを装備してください。SVMはすべてのトレーダーのツールボックスの必需品です。

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So far so good,
It's been 3 weeks since launching Optimus PrimeX: https://www.mql5.com/en/market/product/107065 The robot has made around 269 USD,
It has paid for itself, It costs 250$
3 copies remain for the current price the next price 350$
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Optimus PrimeX: あなたのNASDAQトレーディング体験を高める! Optimus PrimeXの力を解き放ち、動的な金融市場を航海するために精巧に設計されたNASDAQトレーディングロボット。トレンドフォロー戦略に基づき、人工知能で満ち溢れ、NASDAQ指数の長期的な上昇トレンドを活かすよう構築されたこの専門家アドバイザーは、金融市場のダイナミズムに対応するために誕生しました。 複数の時間軸での戦略的分析 Optimus PrimeXは4時間、12時間、デイリー、ウィークリーの時間軸で包括的な分析を行い、人工知能を使用して最適な買いの機会を見つけ出します。ユーザーが設定したリスクパラメータを慎重に考慮しながら。このAI駆動のアプローチは、戦略的で情報満載なトレーディング体験を保証します。 このロボットが構成されている内容やその可能性についての詳細は、この投稿を読んでください >> https://www.mql5.com/en/blogs/post/754937 リスクに優しいトレーディングとユーザーコントロール デフォルトでは、Optimus

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パブリッシュされた記事ONNXをマスターする:MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー
ONNXをマスターする:MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー

機械学習モデルを交換するための強力なオープン標準形式であるONNXの世界に飛び込んでみましょう。ONNXを活用することでMQL5のアルゴリズム取引にどのような変革がもたらされ、トレーダーが最先端のAIモデルをシームレスに統合し、戦略を新たな高みに引き上げることができるようになるかがわかります。クロスプラットフォーム互換性の秘密を明らかにし、MQL5取引の取り組みでONNXの可能性を最大限に引き出す方法を学びましょう。ONNXをマスターするためのこの包括的なガイドで取引ゲームを向上させましょう。

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55.00 USD

Probability-Based Indicator This indicator analyses price movements of a given period to obtain crucial information for probability distribution analysis such as their mean and standard deviation, Once it has such piece of information it does all the necessary calculations and finally calculates the probability that the current market value will go above or below the given period bars. Since this indicator effectively leverages the power of probability which doesn't lie, It is a powerful

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仕事「M5 MA strategy」に対する依頼者に残されたフィードバック
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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける

複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。

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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第13回):主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する
データサイエンスと機械学習(第13回):主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する

主成分分析(Principal component analysis、PCA)で金融市場分析に革命を起こしましょう。この強力な手法がどのようにデータの隠れたパターンを解き放ち、潜在的な市場動向を明らかにし、投資戦略を最適化するかをご覧ください。この記事では、PCAが複雑な金融データを分析するための新しいレンズをどのように提供できるかを探り、従来のアプローチでは見逃されていた洞察を明らかにします。金融市場データにPCAを適用することで競争力を高め、時代を先取りする方法をご覧ください。

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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第12回):自己学習型ニューラルネットワークは株式市場を凌駕することができるのか?
データサイエンスと機械学習(第12回):自己学習型ニューラルネットワークは株式市場を凌駕することができるのか?

常に株式市場を予測しようとするのにお疲れでないでしょうか。より多くの情報に基づいた投資判断をするための水晶玉があったらとお思いでしょうか。自己学習型ニューラルネットワークは、あなたが探していたソリューションかもしれません。この記事では、これらの強力なアルゴリズムが、株式市場を凌駕する「波に乗る」のに役立つのかどうかを探ります。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定することで、自己訓練されたニューラルネットワークは、しばしば人間のトレーダーよりも精度の高い予測をおこなうことができます。この最先端のテクノロジーを使って、利益を最大化し、よりスマートな投資判断をおこなう方法をご紹介します。

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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第11回):単純ベイズ、取引における確率論
データサイエンスと機械学習(第11回):単純ベイズ、取引における確率論

確率を利用した取引は綱渡りのようなもので、正確さとバランス、そしてリスクに対する鋭い理解が必要です。取引の世界では、確率がすべてです。確率は、成功と失敗、利益と損失の違いになります。確率の力を活用することで、トレーダーは十分な情報に基づいた意思決定をおこない、リスクを効果的に管理し、経済的目標を達成することができます。つまり、経験豊富な投資家であれ、初心者のトレーダーであれ、確率を理解することは、取引の可能性を引き出す鍵になるのです。この記事では、確率を利用したエキサイティングな取引の世界を探求し、取引ゲームを次のレベルに引き上げる方法を紹介します。

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仕事「Code snippet using your linear regression library」に対する依頼者に残されたフィードバック
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This is standard library built for flexible neural Networks with performance in mind. Calling this Library is so simple and takes few lines of code:    matrix Matrix = matrix_utils.ReadCsv( "Nasdaq analysis.csv" );       matrix x_train, x_test;    vector y_train, y_test;         matrix_utils.TrainTestSplitMatrices(Matrix,x_train,y_train,x_test,y_test, 0.7 , 42 );    reg_nets = new

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パブリッシュされた記事行列ユーティリティ - 行列とベクトルの標準ライブラリの機能を拡張する
行列ユーティリティ - 行列とベクトルの標準ライブラリの機能を拡張する

行列は大規模な数学的演算を効率的に処理できるため、機械学習アルゴリズムや一般的なコンピュータの基盤となっています。標準ライブラリは必要なものをすべて備えていますが、ユーティリティファイルでライブラリにはまだないいくつかの関数を導入して、拡張する方法を見てみましょう。

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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第10回):リッジ回帰
データサイエンスと機械学習(第10回):リッジ回帰

リッジ回帰は、モデルの複雑さを軽減し、単純な線形回帰に起因する過学習を防ぐためのシンプルな手法です。

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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第09回):K近傍法(KNN)
データサイエンスと機械学習(第09回):K近傍法(KNN)

これは、訓練データセットから学習しない遅延アルゴリズムです。代わりにデータセットを保存し、新しいサンプルが与えられるとすぐに動作します。シンプルでありながら、実世界でさまざまなケースに応用されています。

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All my EAs have been taken down for construction and maintenance
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パブリッシュされた記事データサイエンスと機械学習(第08回)::簡単なMQL5でのK平均法
データサイエンスと機械学習(第08回)::簡単なMQL5でのK平均法

データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...