История развития MQL5.community

Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба метода могут быть весьма полезными при работе с торговыми стратегиями, имеющими в своей основе анализ данных. В этой статье мы рассмотрим их применимость к обработке сложных рыночных данных — их возможности по уменьшению размерности для оптимизации количественного анализа на финансовых рынках.

В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.

Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.

Пишем с нуля скрипт, который сделает удобным выгрузку принт-скринов сделок для анализа торговых входов. На одном графике будет удобно отображаться вся необходимая информация по отдельной сделке с возможностью прорисовывания разных таймфреймов.

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.