Gennadiy Stanilevych / Лента новостей
- Информация
12+ лет
опыт работы
|
18
продуктов
|
840
демо-версий
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Все мои программные продукты представлены в "Маркете" на этой странице - https://www.mql5.com/ru/users/itc/seller
Программирование по техническим заданиям осуществляли Андрей Хатимлянский https://www.mql5.com/en/users/komposter и Алексей Сергеев https://www.mql5.com/en/users/sergeev
Предлагаем познакомиться с фреймворком объединяющим вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention, направленную на повышение отзывчивости и точности прогнозирования в условиях нестабильности рынка. Вейвлет-преобразование позволяет разложить доходность активов на высокие и низкие частоты, тщательно фиксируя долгосрочные рыночные тенденции и краткосрочные колебания.
Индикатор на базе Average True Range (ATR), предназначенный для точного определения возможного диапазона колебания цены на выбранном временном интервале. Этот инструмент идеально подходит как для начинающих трейдеров, так и для опытных профессионалов, стремящихся эффективно планировать свои сделки. Ключевые особенности: Отображает уровни возможного колебания цены на графике, что упрощает визуальный анализ. Использует мощь алгоритма ATR для расчета точных значений волатильности. Адаптируется под
Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.
Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.
Качество технического задания | 5.0 | |
Качество проверки результатов | 5.0 | |
Доступность и навыки общения | 5.0 |
Качество технического задания | 5.0 | |
Качество проверки результатов | 5.0 | |
Доступность и навыки общения | 5.0 |
Соответствие результата заказу | 5.0 | |
Оперативность в решении вопросов | 5.0 | |
Доступность и навыки общения | 5.0 |
Индикатор для лучшего восприятия и распознавания текущего направления тренда, начала и окончания коррекций. Рекомендован для ручной торговли, однако есть возможность встроить в советник для автоматизированной торговли. Точки вокруг цены указывают на текущее направление тренда, цвет самих свечей указывает на наличие коррекции или ее отсутствие. Рекомендован вход в позицию по направлению текущего тренда после окончания коррекций
Мульти-таймфрейм панель Parabolic SAR для лучшего визуального восприятия рыночной ситуации и оценки тренда, разворотов тренда. Используется исключительно!!! на дневном таймфрейме. Панель указывает направление движения SAR на текущем (дневном), а также на недельном (среднесрочном) и месячном (долгосрочном) таймфрейме. Есть возможность настроить цвета отображения для каждого отдельного таймфрейма. Общие настройки Step и Maximum для всей панели
Качество технического задания | 5.0 | |
Качество проверки результатов | 5.0 | |
Доступность и навыки общения | 5.0 |
Welcome to the Golden Sunrise Expert Advisor!!! The latest gold expert with a new strategy, new signals, and more trades than my previous Experts. This is a fully automated expert designed with the help of AI and designed to have a higher profit to loss ratio average per trade with as many trades as possible. The EA will open up to 8 limit trades off of one signal in a grid pattern sharing the Take Profit and Stop Loss. The design of the EA is meant to close the
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.
Качество технического задания | 5.0 | |
Качество проверки результатов | 5.0 | |
Доступность и навыки общения | 5.0 |