文章
Теория хаоса в трейдинге (Часть 1): Введение, применение на финансовых рынках и индикатор Ляпунова MetaTrader 5
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
Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели MetaTrader 5
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 2): Выбор модели, создание и обучение, кастомный тестер Python MetaTrader 5
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу выбора и обучения модели, ее тестирования, внедрения кросс-валидации, поиска по сетке, а также задачу ансамблирования моделей
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных MetaTrader 5
Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5
Creating a market making algorithm in MQL5 MetaTrader 5
How do market makers work? Let's consider this issue and create a primitive market-making algorithm
Quantitative analysis in MQL5: Implementing a promising algorithm MetaTrader 5
We will analyze the question of what quantitative analysis is and how it is used by major players. We will create one of the quantitative analysis algorithms in the MQL5 language
Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型 MetaTrader 5
在本文中，我们将用 Python 创建一个随机森林（random forest）模型，训练该模型，并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后，我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。