Cтатьи
Data Science and ML (Part 22): Leveraging Autoencoders Neural Networks for Smarter Trades by Moving from Noise to Signal для MetaTrader 5
In the fast-paced world of financial markets, separating meaningful signals from the noise is crucial for successful trading. By employing sophisticated neural network architectures, autoencoders excel at uncovering hidden patterns within market data, transforming noisy input into actionable
Overcoming ONNX Integration Challenges для MetaTrader 5
ONNX is a great tool for integrating complex AI code between different platforms, it is a great tool that comes with some challenges that one must address to get the most out of it, In this article we discuss the common issues you might face and how to mitigate them
Data Science and Machine Learning(Part 21): Unlocking Neural Networks, Optimization algorithms demystified для MetaTrader 5
Dive into the heart of neural networks as we demystify the optimization algorithms used inside the neural network. In this article, discover the key techniques that unlock the full potential of neural networks, propelling your models to new heights of accuracy and efficiency
Data Science and Machine Learning (Part 20): Algorithmic Trading Insights, A Faceoff Between LDA and PCA in MQL5 для MetaTrader 5
Uncover the secrets behind these powerful dimensionality reduction techniques as we dissect their applications within the MQL5 trading environment. Delve into the nuances of Linear Discriminant Analysis (LDA) and Principal Component Analysis (PCA), gaining a profound understanding of their impact on
Data Science and Machine Learning (Part 19): Supercharge Your AI models with AdaBoost для MetaTrader 5
AdaBoost, a powerful boosting algorithm designed to elevate the performance of your AI models. AdaBoost, short for Adaptive Boosting, is a sophisticated ensemble learning technique that seamlessly integrates weak learners, enhancing their collective predictive strength
Data Science and Machine Learning (Part 18): The battle of Mastering Market Complexity, Truncated SVD Versus NMF для MetaTrader 5
Truncated Singular Value Decomposition (SVD) and Non-Negative Matrix Factorization (NMF) are dimensionality reduction techniques. They both play significant roles in shaping data-driven trading strategies. Discover the art of dimensionality reduction, unraveling insights, and optimizing quantitative
Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге для MetaTrader 5
Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных
Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений для MetaTrader 5
В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и
Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера для MetaTrader 5
В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и
Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров для MetaTrader 5
Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои