Все о MQL5 Wizard: создавайте роботов без программирования. - страница 5

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 23): CNNs

CNN, как правило, представляют собой сложные нейронные сети, основными областями применения которых являются обработка видео и изображений, как и в случае с GAN в предыдущей статье. Однако в отличие от GAN, которые обучаются распознавать настоящие изображения и объекты на них от подделок, CNN больше похожи на классификаторы, поскольку они разбивают входные данные (которые часто представляют собой пиксели изображения) на различные подгруппы данных, где каждая подгруппа призвана отразить ключевое или очень важное свойство входных данных. Такие подгруппы часто называют картами признаков.

[Marvin79]

тоже в тему нашел!

<...>

[Sergey Golubev]

Marvin79 #:

тоже в тему нашел!

<...>

Это из CodeBase:

MQL5 Wizard MA RSI - эксперт для MetaTrader 5

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 24): Скользящие средние

Мы продолжаем серию статей о Мастерах MQL5, рассматривая индикатор скользящей средней и то, как его можно добавить в библиотеку уже имеющихся инструментов, причем способами, которые могут оказаться новыми для некоторых трейдеров. Скользящая средняя имеет множество разновидностей, как отдельный временной ряд, прикрепляемый к графику, так и другие варианты, как осциллятор и даже индикатор конвертов.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 25): Тестирование и торговля на нескольких таймфреймах

В прошлой статье мы рассмотрели Пифагоровы средние, которые представляют собой группу скользящих средних, некоторые из которых являются довольно новыми и недостаточно распространенными, несмотря на их потенциал в использовании некоторыми трейдерами, на что мы намекали в отчетах о тестировании. Эти пифагорейские средние были представлены в виде диаграммы полукруга, на которой суммировались данные о том, что представляет собой каждое среднее значение, когда оно представлено двумя неравными значениями, которые складываются в диаметр полукруга. Среди значений хорды в полукруге, которые не были затронуты в статье, было значение, обозначенное как Q, которое представляло собой среднее квадратичное из двух значений a и b.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 26): Скользящие средние и экспонента Харста

Мы продолжаем серию статей о методах работы с мастером MQL5, посвященных альтернативным методам анализа финансовых временных рядов в интересах трейдеров. В этой статье мы рассмотрим экспоненту Херста. Это метрика, которая показывает, имеет ли временной ряд высокую положительную автокорреляцию или отрицательную автокорреляцию в долгосрочной перспективе. Применение этого измерения может быть очень широким. Как мы будем его использовать? Во-первых, мы вычислим экспоненту Херста, чтобы определить, является ли рынок трендовым (что обычно дает значение больше 0,5) или средним реверсивным/хлыстовым (что дает значение меньше 0,5). В этой статье, поскольку мы находимся в "сезоне рассмотрения скользящих средних", учитывая последние пару статей, мы объединим информацию об экспоненте Харста с относительным положением текущей цены по отношению к скользящей средней. Относительное положение цены по отношению к скользящей средней может указывать на дальнейшее направление движения цены, но с одной существенной оговоркой.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 27): Скользящие средние и угол атаки

Мы продолжаем серию статей о торговых сетапах и идеях, которые можно быстро протестировать и проверить на практике благодаря мастеру MQL5, рассмотрев угол атаки. В широком смысле фраза "угол атаки" ассоциируется с идеальным углом, под которым должен взлетать истребитель, когда оптимизируется максимальная подъемная сила и минимальный расход топлива.

Как обычно, мы используем экземпляр пользовательского класса сигналов для проверки наших гипотез о том, как измерить угол атаки, и измеряем этот угол не по сырой цене, а по скользящей средней. Мы используем убывающую скользящую среднюю в качестве индикатора для измерения и отслеживания значимости угла атаки. Сырые цены также можно использовать для отслеживания угла атаки, но поскольку они будут иметь более волатильные значения, чем буферный индикатор, мы используем первый вариант. Можно было бы использовать и любую скользящую среднюю, но мы выбрали распадающуюся скользящую среднюю, поскольку она немного нова и может быть не знакома большинству трейдеров.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 28): GANs Revisited with a Primer on Learning Rates

Мы вновь обращаемся к одной из разновидностей нейронных сетей, рассмотренной нами в предыдущей статье , и останавливаемся на одном конкретном гиперпараметре. Это скорость обучения. Генеративная адверсарная сеть - это нейронная сеть, работающая в паре, где одна сеть обучена традиционно распознавать истину, а другая обучена распознавать проекции первой от реальных событий. Такая двойственность подразумевает, что традиционно обученная сеть (первая) пытается обмануть вторую, и это действительно так, однако обе сети находятся в "одной команде", и одновременное обучение обеих в конечном итоге делает сеть-генератор более полезной для трейдера. В этой статье мы остановимся на процессе обучения, сосредоточившись на скорости обучения.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 29): Продолжение о скорости обучения с MLP

В завершение рассмотрения роли различных форматов скорости обучения на производительность эксперта мы рассмотрим адаптивную скорость обучения и скорость обучения в одном цикле. Формат этой статьи будет соответствовать тому, который мы использовали в предыдущей статье: отчеты о тестировании будут приводиться в каждом разделе о формате скорости обучения, а не в конце статьи.