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My favorite programming language is Python, a versatile and powerful tool that I have mastered to a tee. I have harnessed the capabilities of Python in various domains, including backend web development, automation, and much more. Whether it's crafting elegant web solutions, streamlining processes through automation, or delving into data analysis, Python is my trusted companion in these endeavors.
One of my most significant achievements is my in-depth understanding of MQL5, which I've cultivated since 2019. This experience has made me a seasoned professional in algorithmic trading, equipped with the knowledge and skills to create sophisticated trading strategies that can maximize returns and minimize risks. The world of finance and trading is ever-evolving, and I ensure that I stay at the forefront of these developments to offer top-notch algorithmic trading solutions.
For a closer look at my coding prowess and contributions, feel free to follow me on GitHub: https://github.com/MegaJoctan
I take pride in my open-source projects and the code I share with the programming community.
DISCORD: https://discord.gg/2qgcadfgrx
TELEGRAM: https://t.me/fxalgebra_discussion
If you're looking for a skilled collaborator for your Machine Learning project, look no further! You can hire me by opening this link: https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=omegajoctan
I bring a wealth of experience in programming and a deep appreciation for the nuances of machine learning.
But that's not all – I also offer a range of trading products that cater to both beginners and experts. Explore my catalog of free and paid trading products here: My Trading Products. These meticulously crafted tools can help you navigate the world of algorithmic trading more effectively and profitably.
Thank you for taking the time to learn more about me. I'm always eager to connect with fellow developers, traders, and enthusiasts. Let's collaborate and innovate together!
It's been 3 weeks since launching Optimus PrimeX: https://www.mql5.com/en/market/product/107065 The robot has made around 269 USD,
It has paid for itself, It costs 250$
3 copies remain for the current price the next price 350$
Optimus PrimeX：提升您的NASDAQ交易体验！ 释放Optimus PrimeX的力量，这是一款精心设计的NASDAQ交易机器人，旨在横扫金融市场的动态领域。建立在趋势跟随策略的基础上，并融入了人工智能偏置，该专家顾问旨在利用NASDAQ指数的长期看涨特性。 跨时间框架的战略分析 Optimus PrimeX在4小时、12小时、日线和周线的时间框架上进行全面分析，利用人工智能识别最佳买入机会，同时谨慎考虑用户设定的风险参数。人工智能驱动的方法确保了战略和知情的交易体验。 有关此机器人的构成和其能够执行的详细信息，请阅读此文章 >> https://www.mql5.com/en/blogs/post/754937 风险友好交易与用户控制 默认情况下，Optimus PrimeX采用风险友好的方法，在最多四笔交易中风险约为账户余额的10%。例如，如果您的账户余额为$1000，那么每笔交易的风险就为$25。这四笔交易的时间框架基于4小时、12小时、日线和周线的策略。 可定制的专家顾问输入 Optimus
深入ONNX的世界，这是一种用于交换机器学习模型的强大的开放标准格式。了解利用ONNX如何彻底改变MQL5中的算法交易，使交易员能够无缝集成尖端的人工智能模型，并将其策略提升到新的高度。揭开跨平台兼容性的秘密，学习如何在您的MQL5交易活动中释放ONNX的全部潜力。通过这篇掌握ONNX的全面指南提升您的交易游戏
基于概率的指标 该指标分析给定时期的价格变动以获得概率分布分析的关键信息，例如它们的均值和标准差，一旦有了这些信息，它就会进行所有必要的计算，最后计算出当前市场价值的概率 高于或低于给定的周期柱。 由于该指标有效地利用了不会说谎的概率的力量，因此它是一个强大的指标，需要放在任何认真的交易者的工具箱中。 当试图为短期交易者和长期交易者以及正在寻找良好进入市场以最大程度减少回撤或一些严格止损的人寻找最佳市场切入点时，该指标可能很方便 早早被击中。 该指标很可能用作退出信号确认。 读取指标值 这个指标很容易使用，在子窗口的左上角指标显示买入概率和卖出概率，即使卖出概率标记为负值它也不是负值，负值有助于做出 在绘制指标期间直方图出现在下方：例如； 当指标显示 概率指标 0.83，-0.17。 它只是意味着买入的概率为 83%，卖出的概率为 17% 概率指标 0.17, -0.83, 简单的说买入的概率是17%，卖出的概率是83% 这是该指标的早期版本，价格为 55 美元，每次更新价格都会上涨，敬请期待 保证满意！！
您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。
运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。
您是否厌倦了持续尝试预测股市？ 您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策？ 自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。 在本文中，我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”，并跑赢股市。 通过分析大量数据和识别形态，自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。 发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利，并制定更明智的投资决策。
概率交易就像走钢丝一样 — 它需要精确、平衡和对风险的敏锐理解。 在交易世界中，概率就是一切。 这是成功与失败、盈利与亏损的区别。 通过利用概率的力量，交易者可以做出明智的决策，有效地管理风险，并实现他们的财务目标。 故此，无论您是经验丰富的投资者还是交易新手，了解概率都是解锁您的交易潜能的关键。 在本文中，我们将探索令人兴奋的概率交易世界，并向您展示如何将您的交易博弈提升到一个新的水平。
This is standard library built for flexible neural Networks with performance in mind. Calling this Library is so simple and takes few lines of code: matrix Matrix = matrix_utils.ReadCsv( "Nasdaq analysis.csv" ); matrix x_train, x_test; vector y_train, y_test; matrix_utils.TrainTestSplitMatrices(Matrix,x_train,y_train,x_test,y_test, 0.7 , 42 ); reg_nets = new
矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。
这是一种惰性算法，它不是基于训练数据集学习，而是以存储数据集替代，并在给定新样本时立即采取行动。 尽管它很简单，但它能用于各种实际应用。
数据挖掘在数据科学家和交易者看来至关重要，因为很多时候，数据并非如我们想象的那么简单。 人类的肉眼无法理解数据集中的不显眼底层形态和关系，也许 K-means 算法可以帮助我们解决这个问题。 我们来发掘一下...
与线性回归不同，多项式回归是一种很灵活的模型，旨在更好地执行线性回归模型无法处理的任务，我们来找出如何在 MQL5 中制作多项式模型，并据其做出积极东西。
在我们透彻之前，还有一些涵盖前馈神经网络的次要事情，设计就是其中之一。 针对我们的输入，看看我们如何构建和设计一个灵活的神经网络、隐藏层的数量、以及每个网络的节点。
