Cтатьи
Twitter Sentiment Analysis with Sockets для MetaTrader 5
This innovative trading bot integrates MetaTrader 5 with Python to leverage real-time social media sentiment analysis for automated trading decisions. By analyzing Twitter sentiment related to specific financial instruments, the bot translates social media trends into actionable trading signals. It
Portfolio Optimization in Python and MQL5 для MetaTrader 5
This article explores advanced portfolio optimization techniques using Python and MQL5 with MetaTrader 5. It demonstrates how to develop algorithms for data analysis, asset allocation, and trading signal generation, emphasizing the importance of data-driven decision-making in modern financial
Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python для MetaTrader 5
In this article, we will introduce Sentiment Analysis and ONNX Models with Python to be used in an EA. One script runs a trained ONNX model from TensorFlow for deep learning predictions, while another fetches news headlines and quantifies sentiment using AI
Automated Parameter Optimization for Trading Strategies Using Python and MQL5 для MetaTrader 5
There are several types of algorithms for self-optimization of trading strategies and parameters. These algorithms are used to automatically improve trading strategies based on historical and current market data. In this article we will look at one of them with python and MQL5 examples
Bill Williams Strategy with and without other indicators and predictions для MetaTrader 5
In this article, we will take a look to one the famous strategies of Bill Williams, and discuss it, and try to improve the strategy with other indicators and with predictions
Triangular arbitrage with predictions для MetaTrader 5
This article simplifies triangular arbitrage, showing you how to use predictions and specialized software to trade currencies smarter, even if you're new to the market. Ready to trade with expertise
Statistical Arbitrage with predictions для MetaTrader 5
We will walk around statistical arbitrage, we will search with python for correlation and cointegration symbols, we will make an indicator for Pearson's coefficient and we will make an EA for trading statistical arbitrage with predictions done with python and ONNX models
Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике для MetaTrader 5
Можем ли мы извлечь выгоду из сезонности при создании моделей для глубокого обучения с помощью Python? Помогает ли фильтрация данных в моделях ONNX получить лучшие результаты? Какой период времени использовать? Обо всем этом расскажем в этой статье
Модель глубокого обучения GRU на Python с использованием ONNX в советнике, GRU vs LSTM для MetaTrader 5
Статья посвящена разработке модели глубокого обучения GRU ONNX на Python. В практической части мы реализуем эту модель в торговом советнике, а затем сравним работу модели GRU с LSTM (долгой краткосрочной памятью)
Прогнозирование на основе глубокого обучения и открытие ордеров с помощью пакета MetaTrader 5 python и файла модели ONNX для MetaTrader 5
Проект предполагает использование Python для прогнозирования на финансовых рынках на основе глубокого обучения. Мы изучим тонкости тестирования производительности модели с использованием таких ключевых показателей, как средняя абсолютная ошибка (MAE), средняя квадратичная ошибка (MSE) и R-квадрат