История развития MQL5.community

В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.

Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

Современный трейдер почти всегда сознательно или бессознательно находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. Этот исследовательский процесс требует много времени и сопряжен с ошибками. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера. Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

В статье продолжим работу над WinForm-объектом TabControl — создадим класс объекта-поля вкладки, сделаем возможность расположения заголовков вкладок в несколько рядов и добавим методы для работы с вкладками объекта.