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Hello! The Al trading model was trained on Australian dollar data, with a forward test starting in 2008. Eight years of training data correspond to 16 years of test data. The Al trading model uses 100 features and employs one XGBoost model and one CatBoost model. The Al trading model was trained on data up to 2008, enabling it to effectively predict future prices. The forward test out of the training segment can be observed after 2008. The Al trading model utilizes 100 features, allowing it to

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This is an expert advisor that combines advanced automated trading technologies. A unique algorithm based on machine learning and artificial intelligence models allows real-time market analysis and well-balanced trading decisions. Key features: System that adapts to changing market conditions Utilization of a averaging strategy to minimize risks High entry accuracy, confirmed by successful testing since 2008 Stable profitability, 67% profitable trades Sharpe ratio over 1, indicating efficient ri

Neuronales Netzwerk-Expertberater von einem erfahrenen Entwickler und Trader mit 8 Jahren Markterfahrung.  Dieses hochleistungsfähige Robotic-System nutzt Technologie neuronaler Netze zur Analyse von Marktdaten und zur Entscheidungsfindung für den Handel. Das neuronale Netzwerkmodell wurde auf historischen Daten des Währungspaares EURCHF von 2000 bis 2010 trainiert. Gemäß Backtests auf historischen Daten zeigt das System beeindruckende Ergebnisse: Maximaler Drawdown - 7% Sharpe-Ratio

The classification model for MQL5 is a highly efficient tool for stable trading, based on a quality neural network and a variety of multidimensional features for model training. This model has ensured stable trading since 2007 and has passed a forward test since 2015, confirming its reliability and effectiveness. The use of a variety of multidimensional features allows for high accuracy in forecasts and optimal trading decisions. At the core of the robot is a quality neural network that ensures

MQL5 - a machine learning model for prop trading, developed by a real trader with over 8 years of experience and extensive experience in algorithmic trading. The model works on the euro/dollar pair in the hourly timeframe. The model was trained on a history segment from 2000 to 2010 and has been successfully operating on a real prop firm account with live monitoring. Our model is excellently stable to new data, avoids over-optimization and overfitting, passes shuffle tests, walk-forward tests, M