![Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2007 года](https://c.mql5.com/2/16/703_9.gif)
![Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2007 года](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2007 года
В данной теме представлены Еженедельные Репортажи Чемпионата 2007 года. Эти материалы являются моментальными снимками, которые интересно читать не только в ходе самих соревнований, но и спустя годы.
![Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)](https://c.mql5.com/2/82/Across_Neighbourhood_Search___2_600x314.jpg)
Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)
Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.
![Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Метод Швефеля, Бокса-Мюллера](https://c.mql5.com/2/84/Adaptive_Social_Behavior_Optimization_600x314.jpg)
Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Метод Швефеля, Бокса-Мюллера
Эта статья представляет увлекательное погружение в мир социального поведения живых организмов и его влияние на создание новой математической модели — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы рассмотрим, как принципы лидерства, соседства и сотрудничества, наблюдаемые в обществах живых существ, вдохновляют разработку инновационных алгоритмов оптимизации.
![Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)](https://c.mql5.com/2/83/Artificial_Electric_Field_Algorithm_600x314.jpg)
Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)
Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм птичьего роя (Bird Swarm Algorithm, BSA)](https://c.mql5.com/2/74/Population_optimization_algorithms_Bird_Swarm_Algorithm_4BSA4_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм птичьего роя (Bird Swarm Algorithm, BSA)
В статье исследуется алгоритм BSA, основанный на поведении птиц, который вдохновлен коллективным стайным взаимодействием птиц в природе. Различные стратегии поиска индивидов в BSA, включая переключение между поведением в полете, бдительностью и поиском пищи, делают этот алгоритм многоаспектным. Он использует принципы стайного поведения, коммуникации, адаптивности, лидерства и следования птиц для эффективного поиска оптимальных решений.
![Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 08): Блокировка индикатора](https://c.mql5.com/2/54/replay-p8_600x314.jpg)
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 08): Блокировка индикатора
В этой статье мы рассмотрим, как заблокировать индикатор при простом использовании языка MQL5, и сделаем это очень интересным и удивительным способом.
![Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть III): Сложные типы данных и подключаемые файлы](https://c.mql5.com/2/84/Learning_MQL5_-_from_beginner_to_pro_Part_III_600x314.jpg)
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть III): Сложные типы данных и подключаемые файлы
Статья является третьей в серии материалов об основных аспектах программирования на MQL5. Здесь описываются сложные типы данных, которые не были описаны в предыдущей статье, включая структуры, объединения, классы и тип данных "функция". Также рассказано, как добавить модульности нашей программе с помощью директивы препроцессора #include.
![Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года](https://c.mql5.com/2/16/700_8.gif)
![Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года
Интервью с Участниками Automated Trading Championship 2006 показали разнообразие взглядов на автотрейдинг и торговлю в целом. Вы можете сами оценить, какие идеи оказались более работоспособными в ходе Чемипоната, а какие из них не смогли пройти критическую проверку трехмесячным тест-драйвом на конкурсном счете.
![Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 4): Декомпозиция интерпретируемости с использованием разметки данных](https://c.mql5.com/2/61/Data_label_for_time_series_mining_zPart_4oInterpretability_Decomposition_Using_Label_Data_600x314.jpg)
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 4): Декомпозиция интерпретируемости с использованием разметки данных
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
![Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)](https://c.mql5.com/2/60/Replay_9Parte_365_Ajeitando_as_coisas_600x314.jpg)
Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)
Одна из вещей, которая может усложнить нашу жизнь как программистов, - это предположения. В этой статье я покажу вам, как опасно делать предположения: как в части программирования на MQL5, где принимается, что у курса будет определенная величина, так и при использовании MetaTrader 5, где принимается, что разные серверы работают одинаково.
![Наиболее известные модификации алгоритма искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACSm)](https://c.mql5.com/2/80/Popular_Artificial_Cooperative_Search_600x314.jpg)
Наиболее известные модификации алгоритма искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACSm)
В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация одного из ведущих алгоритмов оптимизации. От модификаций матриц до революционных подходов к формированию популяций.
![Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 4): Организация функций в классах в MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_agente_de_Aprendizado_por_Reforso_em_MQL5_com_Integraddo_RestAPI_gParte_4e_Organiza.jpg)
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 4): Организация функций в классах в MQL5
В данной статье рассматривается переход от процедурного написания кода к объектно-ориентированному программированию (ООП) в MQL5 с упором на интеграцию с REST API. Сегодня мы обсуждаем организацию функций HTTP-запросов (GET и POST) в классы и подчеркнем такие преимущества, как инкапсуляция, модульность и простота обслуживания. Подробно рассмотрим рефакторинг кода и покажем замену изолированных функций методами класса. Статья содержит практические примеры и тесты.
![Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 04): Внесение корректировок (II)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p4_600x314.jpg)
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 04): Внесение корректировок (II)
Сегодня мы продолжим разработку системы и управления. Без возможности управления сервисом сложно двигаться вперед и совершенствовать систему.
![Разработка системы репликации (Часть 40): Начало второй фазы (I)](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_oParte_40r_Iniciando_a_segunda_fase__600x314.jpg)
Разработка системы репликации (Часть 40): Начало второй фазы (I)
Сегодня поговорим о новой фазе системы репликации/моделирования. На данном этапе разговор станет поистине интересным, а содержанием довольно насыщенным. Я настоятельно рекомендую вам внимательно прочитать статью и пользоваться приведенными в ней ссылками. Это поможет вам лучше понять содержание.
![Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2006 года](https://c.mql5.com/2/16/701_8.gif)
![Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2006 года](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2006 года
В данной теме представлены Еженедельные репортажи Чемпионата 2006 года. Эти материалы являются моментальными снимками, которые интересно читать не только в ходе самих соревнований, но и спустя годы.
![Разработка системы репликации (Часть 39): Прокладываем путь (III)](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_iParte_39x_Pavimentando_o_Terreno_sIIIs_600x314.jpg)
Разработка системы репликации (Часть 39): Прокладываем путь (III)
Прежде, чем приступить ко второму этапу разработки, необходимо закрепить несколько идей. Знаете ли вы, как заставить MQL5 делать то, что вам необходимо? Пытались ли когда-нибудь выйти за рамки того, что содержится в документации? Если нет, то приготовьтесь. Потому что прямо сейчас мы будем делать то, чем большинство людей обычно не занимается.
![Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 7): Сигналы индикаторов ZigZag и Awesome Oscillator](https://c.mql5.com/2/73/How_to_create_a_simple_Multi-Currency_Expert_Advisor_using_MQL5__Part_7_600x314.jpg)
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 7): Сигналы индикаторов ZigZag и Awesome Oscillator
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который использует индикаторы ZigZag и Awesome Oscillator, фильтрующие сигналы друг друга.
![Мониторинг торговли с помощью Push-уведомлений — пример сервиса в MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/85/Monitoring_Trade_Using_Push_Notifications_600x314.jpg)
Мониторинг торговли с помощью Push-уведомлений — пример сервиса в MetaTrader 5
В статье рассмотрим создание программы сервиса для отправки уведомлений на смартфон о результатах торговли. В рамках статьи научимся работать со списками объектов Стандартной Библиотеки для организации выборки объектов по требуемым свойствам.
![Материалы Automated Trading Championship: Регистрация](https://c.mql5.com/2/16/698_8.gif)
![Материалы Automated Trading Championship: Регистрация](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Материалы Automated Trading Championship: Регистрация
В данной статье собраны полезные материалы, которые помогут вам узнать больше о процедуре регистрации на Automated Trading Championship.
![Упрощаем торговлю на новостях (Часть 1): Создаем базу данных](https://c.mql5.com/2/74/News_Trading_Made_Easy_bPart_1b_Economic_Calendar_600x314.jpg)
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 1): Создаем базу данных
Торговля на новостях может быть сложной и утомительной. В этой статье мы рассмотрим шаги по получению новостных данных. Кроме того, мы узнаем об экономическом календаре MQL5 и о том, что он может предложить.
![Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы](https://c.mql5.com/2/87/Artificial_Bee_Hive_Algorithm_ABHA_600x314.jpg)
Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы
В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.
![Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Двухфазная эволюция](https://c.mql5.com/2/85/Adaptive_Social_Behavior_Optimization__Part_2_600x314.jpg)
Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Двухфазная эволюция
Эта статья является продолжением темы социального поведения живых организмов и его воздействия на разработку новой математической модели - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы погрузимся в двухфазную эволюцию, проведем тестирование алгоритма и сделаем выводы. Подобно тому, как в природе группа живых организмов объединяет свои усилия для выживания, ASBO использует принципы коллективного поведения для решения сложных задач оптимизации.
![Разработка системы репликации (Часть 43): Проект Chart Trade (II)](https://c.mql5.com/2/70/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_43_Projeto_do_Chart_Trade__600x314.jpg)
Разработка системы репликации (Часть 43): Проект Chart Trade (II)
Большинство людей, которые хотят или мечтают научиться программировать, на самом деле не имеют представления о том, что делают. Их деятельность заключается в попытках создавать вещи определенным образом. Однако программирование – это вовсе не подгонка под ответ подходящих решений. Если действовать таким образом, можно создать больше проблем, чем решений. Здесь мы будем делать нечто более продвинутое и, следовательно, другое.
![Создание самооптимизирующихся советников на MQL5](https://c.mql5.com/2/74/Build_Self_Optmising_Expert_Advisors_in_MQL5_600x314.jpg)
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5
Создавайте советников, которые адаптируются к любому рынку.
![Разработка системы репликации (Часть 42): Проект Chart Trade (I)](https://c.mql5.com/2/69/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_bParte_421_Projeto_do_Chart_Trade_1Il__600x314.jpg)
Разработка системы репликации (Часть 42): Проект Chart Trade (I)
Давайте создадим что-нибудь поинтереснее. Не хочу портить сюрприз, поэтому следите за статьей, чтобы лучше понять. С самого начала этой серии о разработке системы репликации/моделирования, я говорил, что идея состоит в том, чтобы использовать платформу MetaTrader 5 одинаково как в разрабатываемой нами системе, так и на реальном рынке. Важно, чтобы это было сделано должным образом. Никто не хочет тренироваться и учиться сражаться, используя одни инструменты, в то время как во время боя ему придется пользоваться другими.
![Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть IV): О массивах, функциях и глобальных переменных терминала](https://c.mql5.com/2/87/Learning_MQL5_-_from_beginner_to_pro_Part_IV_600x314.jpg)
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть IV): О массивах, функциях и глобальных переменных терминала
Статья является продолжением цикла для начинающих. В ней подробно рассказано о массивах данных, взаимодействии данных и функций, а также о глобальных переменных терминала, позволяющих обмениваться данными между разными MQL5 программами.
![Создание самооптимизирующихся советников на MQL5](https://c.mql5.com/2/74/Build_Self_Optmising_Expert_Advisors_in_MQL5_600x314.jpg)
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5
Создавайте советников, которые адаптируются к любому рынку.
![Разработка системы репликации (Часть 44): Проект Chart Trade (III)](https://c.mql5.com/2/73/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_44_600x314.jpg)
Разработка системы репликации (Часть 44): Проект Chart Trade (III)
В предыдущей статье я объяснил, как можно управлять данными шаблона для их использования в OBJ_CHART. Там я лишь обозначил тему, не вдаваясь в подробности, поскольку в той версии работа была выполнена очень упрощенным способом. Это сделано для того, чтобы облегчить объяснение содержания, ведь несмотря на кажущуюся простоту многих вещей, некоторые из них не столь очевидны, а без понимания самой простой и основной части, вы не сможете по-настоящему разобраться в том, что мы делаем.
![Метод группового учета аргументов: реализация многослойного итерационного алгоритма на MQL5](https://c.mql5.com/2/74/The_Group_Method_of_Data_Handling_Implementing_the_Multilayered_Iterative_Algorithm_in_MQL5_600x314__1.jpg)
Метод группового учета аргументов: реализация многослойного итерационного алгоритма на MQL5
В этой статье мы описываем реализацию Многослойного итерационного алгоритма как метода группового учета аргументов на языке MQL5.
![Алгоритм анархической социальной оптимизации — Anarchic Society Optimization (ASO)](https://c.mql5.com/2/89/midjourney_image_15511_397_3830_1_600x314.jpg)
Алгоритм анархической социальной оптимизации — Anarchic Society Optimization (ASO)
В очередной статье мы познакомимся с алгоритмом Anarchic Society Optimization (ASO) и обсудим, как алгоритм, основанный на иррациональном и авантюрном поведении участников анархического общества - аномальной системы социального взаимодействия, свободной от централизованной власти и различного рода иерархий способен исследовать пространство решений и избегать ловушек локального оптимума. В статье будет представлена унифицированная структура ASO, применимая как к непрерывным, так и к дискретным задачам.
![Методы Уильяма Ганна (часть II): Создаем индикатор квадрата Ганна](https://c.mql5.com/2/89/midjourney_image_15566_400_3863_1_600x314.jpg)
Методы Уильяма Ганна (часть II): Создаем индикатор квадрата Ганна
Пробуем создать индикатор на основе квадрата 9 Ганна, построенного по квадрированию времени и цены. Напишем код и протестируем индикатор в платформе на разных временных промежутках.
![Циклы и Forex](https://c.mql5.com/2/89/midjourney_image_15614_405_3907_600x314.jpg)
Циклы и Forex
Циклы имеют большое значение в нашей жизни. День и ночь, времена года, дни недели и множество других циклов разного характера и разной природы присутствуют в жизни любого человека. В этой статье мы попробуем рассмотреть циклы на финансовых рынках.
![Факторизация матриц: основы](https://c.mql5.com/2/72/Fatorando_Matrizes_p_O_B5sico_600x314.jpg)
Факторизация матриц: основы
Поскольку цель здесь дидактическая, мы будем действовать максимально просто. То есть мы будем реализовывать только то, что нам необходимо: умножение матриц. Вы сегодня увидите, что этого достаточно для симуляции умножения матрицы на скаляр. Самая существенная трудность, с которой многие сталкиваются при реализации кода с использованием матричной факторизации, заключается в следующем: в отличие от скалярной факторизации, где почти во всех случаях порядок факторов не меняет результат, при использовании матриц это не так.