![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.
![Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)](https://c.mql5.com/2/89/midjourney_image_15595_398_3845_1_600x314.jpg)
Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)
В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.
![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.
![Нейросети в трейдинге: Универсальная модель генерации траекторий (UniTraj)](https://c.mql5.com/2/90/midjourney_image_15648_413_3992_1_600x314.jpg)
Нейросети в трейдинге: Универсальная модель генерации траекторий (UniTraj)
Понимание поведения агентов важно в разных областях, но большинство методов фокусируются на одной задаче (понимание, удаление шума, прогнозирование), что снижает их эффективность в реальных сценариях. В данной статье я предлагаю познакомиться с моделью, которая способна адаптироваться к решению различных задач.
![Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 15): Метод опорных векторов с полиномом Ньютона](https://c.mql5.com/2/75/MQL5_Wizard_Techniques_You_Should_Know_wPart_15y_600x314.jpg)
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 15): Метод опорных векторов с полиномом Ньютона
Метод опорных векторов (Support Vector Machines) классифицирует данные на основе предопределенных классов, исследуя эффекты увеличения их размерности. Это метод обучения с учителем, который довольно сложен, учитывая его потенциальную возможность работы с многомерными данными. В этой статье мы рассмотрим, как эффективнее реализовать базовую версию двумерных данных с помощью полинома Ньютона при классификации ценовых действий.
![Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 17): Дальнейшая подготовка к реальной торговле](https://c.mql5.com/2/90/midjourney_image_15360_419_4065_3_600x314.jpg)
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 17): Дальнейшая подготовка к реальной торговле
Сейчас наш советник использует базу данных для получения строк инициализации одиночных экземпляров торговых стратегий. Однако база данных является достаточно объёмной и содержит много информации, ненужной при реальной работе советника. Попробуем обеспечить работоспособность советника без обязательного подключения к базе данных.
![Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)](https://c.mql5.com/2/90/image_15688_neural_networks_600x314.jpg)
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)
Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.