Sergey Gridnev / Haber akışı
- Bilgiler
13+ yıl
deneyim
|
0
ürünler
|
0
demo sürümleri
|
0
işler
|
0
sinyaller
|
0
aboneler
|
![Yaroslav Gnidets](https://c.mql5.com/avatar/2019/5/5CEBB267-1D10.jpg)
![Yaroslav Gnidets Yaroslav Gnidets](https://c.mql5.com/avatar/2019/5/5CEBB267-1D10.jpg)
![Andrey Dik](https://c.mql5.com/avatar/2024/7/66a62205-73ee.png)
![Алгоритм миграции животных — Animal Migration Optimization (AMO)](https://c.mql5.com/2/88/logo-midjourney_image_15543_389_3742__1.png)
Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.
![Andrey Dik](https://c.mql5.com/avatar/2024/7/66a62205-73ee.png)
![Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Тестирование и результаты](https://c.mql5.com/2/88/Artificial_Bee_Hive_Algorithm_ABHA__Final__LOGO.png)
В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.
![MetaQuotes](https://c.mql5.com/avatar/2010/1/4B5DE8B4-9045.jpg)
![Andrey Dik](https://c.mql5.com/avatar/2024/7/66a62205-73ee.png)
![Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы](https://c.mql5.com/2/87/Artificial_Bee_Hive_Algorithm_ABHA___LOGO.png)
В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.
![Yevgeniy Koshtenko](https://c.mql5.com/avatar/2023/11/655a5c8a-f802.jpg)
![Теория хаоса в трейдинге (Часть 2): Продолжаем погружение](https://c.mql5.com/2/87/Chaos_theory_in_trading_Part_2____LOGO__1.png)
Продолжаем погружение в теорию хаоса на финансовых рынках, и рассмотрим ее применимость к анализу валют и иных активов.
![Andrey Tarasov](https://c.mql5.com/avatar/2017/8/59857D5D-A9F7.png)
![Yaroslav Gnidets](https://c.mql5.com/avatar/2019/5/5CEBB267-1D10.jpg)
![Andrey Dik](https://c.mql5.com/avatar/2024/7/66a62205-73ee.png)
![Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Двухфазная эволюция](https://c.mql5.com/2/85/Adaptive_Social_Behavior_Optimization__Part_2__LOGO.png)
Эта статья является продолжением темы социального поведения живых организмов и его воздействия на разработку новой математической модели - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы погрузимся в двухфазную эволюцию, проведем тестирование алгоритма и сделаем выводы. Подобно тому, как в природе группа живых организмов объединяет свои усилия для выживания, ASBO использует принципы коллективного поведения для решения сложных задач оптимизации.
![Yevgeniy Koshtenko](https://c.mql5.com/avatar/2023/11/655a5c8a-f802.jpg)
![Теория хаоса в трейдинге (Часть 1): Введение, применение на финансовых рынках и индикатор Ляпунова](https://c.mql5.com/2/85/Chaos_theory_in_trading_Part_1___LOGO.png)
Можно ли применять теорию хаоса на финансовых рынках? Чем классическая теория Хаоса и хаотические системы отличаются от концепции, предложенной Биллом Вильямсом, рассмотрим в этой статье.
![Andrey Dik](https://c.mql5.com/avatar/2024/7/66a62205-73ee.png)
![Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Метод Швефеля, Бокса-Мюллера](https://c.mql5.com/2/84/Adaptive_Social_Behavior_Optimization___LOGO.png)
Эта статья представляет увлекательное погружение в мир социального поведения живых организмов и его влияние на создание новой математической модели — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы рассмотрим, как принципы лидерства, соседства и сотрудничества, наблюдаемые в обществах живых существ, вдохновляют разработку инновационных алгоритмов оптимизации.
![MetaQuotes](https://c.mql5.com/avatar/2010/1/4B5DE8B4-9045.jpg)
![Ivan Maruschak](https://c.mql5.com/avatar/2019/3/5C9B562E-A50C.jpg)
![Andrey Dik](https://c.mql5.com/avatar/2024/7/66a62205-73ee.png)
![Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)](https://c.mql5.com/2/83/Artificial_Electric_Field_Algorithm___LOGO.png)
Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.
![Yevgeniy Koshtenko](https://c.mql5.com/avatar/2023/11/655a5c8a-f802.jpg)
![Yevgeniy Koshtenko](https://c.mql5.com/avatar/2023/11/655a5c8a-f802.jpg)
1)Сорос – сливатор. Он слил уже -72% от портфеля своего фонда.
2)Он не соблюдает риски, заходит в позиции на огромный объем
3)Он торгует акциями, будто это носки. Может перезайти в позицию несколько раз за день.
Вывод напрашивался давно. Еще в 2022-м анализировал биографии и доходности всех «лучших» трейдеров планеты. Вывод: ошибка выжившего, факт. Им просто повезло. В большинстве случаев они позже сливали весь капитал вчистую, чего стоит только Джесси Ливермор, который слил весь капитал и застрелился, вынеся себе мозги из ружья в результате.На бирже могут работать в плюс только роботы. Даже я сам тому пример. В ручной торговле слив, с роботами – профит. А все старые «гуру» - не более чем везунчики, или инфоцыгане, как Ганн. Они все, как правило, открывали 1-2 удачных позиции на обвалах индексов США (а это огромные движения с учетом плеча). И им везло. Вот и все.
![](https://c.mql5.com/1/288/zSKjEHIlQbw.jpg)
![Yevgeniy Koshtenko](https://c.mql5.com/avatar/2023/11/655a5c8a-f802.jpg)
Trader Protector: Professional Risk Manager for MetaTrader 5 Safeguard your trading account and optimize profits with Trader Protector - an advanced risk management tool for MetaTrader 5. Key Features: Multi-level Risk Control: Daily risk limit Monthly risk limit Risk per trade Trailing stop for daily profit Flexible Settings: Customizable risk percentages Choice of order execution modes Maximum lot size restriction Excessive Loss Prevention: Limits on losing positions (daily, weekly, monthly)
![Aleksandr Seredin Aleksandr Seredin](https://c.mql5.com/avatar/2022/4/62543FFE-A51A.jpg)
![Yevgeniy Koshtenko](https://c.mql5.com/avatar/2023/11/655a5c8a-f802.jpg)
Gann Angles Indicator The Gann Angles Indicator is a powerful technical tool based on the theory of William Delbert Gann. It helps traders identify potential support and resistance levels, as well as trend direction across various time intervals. Key features: Automatic determination of extremum within a specified time range Construction of 9 Gann Fan lines with angles of 82.5°, 75°, 71.25°, 63.75°, 45°, 26.25°, 18.75°, 15°, and 7.5° Flexible line color customization Adaptation to both upward