Andrey Miguzov / 뉴스피드
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CatBoost AI models have gained massive popularity recently among machine learning communities due to their predictive accuracy, efficiency, and robustness to scattered and difficult datasets. In this article, we are going to discuss in detail how to implement these types of models in an attempt to beat the forex market.
상세내용의 질 | 5.0 | |
결과 확인의 질 | 5.0 | |
능력과 커뮤니케이션 스킬 | 5.0 |
이 EA는 최신 머신러닝 모델인 LightGBM과 딥 뉴럴 네트워크를 사용하여 구축되었습니다. EURUSD에서 거래 신호를 감지하고 높은 정확도로 거래를 시작하는 걸작입니다. 이 트레이딩 로봇은 EURUSD 심볼에 대해 훈련되었습니다. 다른 심볼에 대해서는 유사한 결과를 기대하지 마십시오. 요구 사항 브로커: 모든 브로커, ECN/제로 스프레드 권장 계좌 유형: 헤징 레버리지: 1:200부터 입금: 최소 $500 심볼: EURUSD 시간 프레임: H4 (4시간 차트에 첨부하세요) - 마팅게일 없음 - 그리드 기반 포지션 없음 - 기본적으로 이 EA는 각 거래에 계좌 잔액의 5%를 리스크로 설정합니다. Expert Advisor 입력값 입력값 설명 리스크 보상 비율 이는 각 거래에 대해 손절매와 이익실현을 설정할 때
In this article, We explore the dynamic integration of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) in stock market prediction. By leveraging CNNs' ability to extract patterns and RNNs' proficiency in handling sequential data. Let us see how this powerful combination can enhance the accuracy and efficiency of trading algorithms.
개요 Thanos EA BETA 는 트레이딩 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 최첨단 AI 및 머신러닝 기술을 활용한 고급 트레이딩 봇입니다. 현대적이고 심층 학습 기반의 인공지능 알고리즘을 갖춘 이 EA는 탁월한 예측 능력을 제공하며, 이 분야의 많은 기존 모델을 능가합니다. 이 무료 베타 버전은 제가 지속적으로 새로운 기능을 통합하고 혁신적인 전략을 실험하는 개발 샌드박스입니다. 이 트레이딩 로봇은 EURUSD 심볼에 대해 훈련되었으므로 다른 심볼에 대해 동일한 결과를 기대하지 마십시오. 요구 사항 브로커: 모든 브로커, ECN/제로 스프레드 권장 계좌 유형: 헤징 레버리지: 1:200 이상 최소 예치금: $500 심볼: EURUSD 시간 프레임: H4 - 마틴게일 없음 - 그리드 기반 포지션 없음 - 이 EA는 각 거래를 열 때 계좌 잔액의 5%를 위험에 노출시킵니다. 이 소프트웨어는 BETA 버전이므로 귀하의 생각과 의견을
In this article, we dive deep into the crucial aspects of choosing the most relevant and high-quality Forex data to enhance the performance of AI models.
It is a common practice for many Artificial Intelligence models to predict a single future value. However, in this article, we will delve into the powerful technique of using machine learning models to predict multiple future values. This approach, known as multistep forecasting, allows us to predict not only tomorrow's closing price but also the day after tomorrow's and beyond. By mastering multistep forecasting, traders and data scientists can gain deeper insights and make more informed decisions, significantly enhancing their predictive capabilities and strategic planning.
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https://www.mql5.com/en/market/product/68039 - MT5
Convolutional Neural Networks (CNNs) are renowned for their prowess in detecting patterns in images and videos, with applications spanning diverse fields. In this article, we explore the potential of CNNs to identify valuable patterns in financial markets and generate effective trading signals for MetaTrader 5 trading bots. Let us discover how this deep machine learning technique can be leveraged for smarter trading decisions.
In the previous article, we discussed a simple RNN which despite its inability to understand long-term dependencies in the data, was able to make a profitable strategy. In this article, we are discussing both the Long-Short Term Memory(LSTM) and the Gated Recurrent Unit(GRU). These two were introduced to overcome the shortcomings of a simple RNN and to outsmart it.
Recurrent neural networks (RNNs) excel at leveraging past information to predict future events. Their remarkable predictive capabilities have been applied across various domains with great success. In this article, we will deploy RNN models to predict trends in the forex market, demonstrating their potential to enhance forecasting accuracy in forex trading.