Возможно ты попал по адресу! ))
Объявление простое.
Есть наработки в области [парного] кросс-трейдинга.
Последняя реализация ТС на С# для крипты. Надёжна и проста как "Теория всего."
Не ясна пока доходность, т.к. тестера не имеется.
Много граблей посчитано, шишки получены, достигнута определённая ясность сознания.
Могу поделиться опытом со страждущими!)
А так же идеями...
Взамен - взаимность, участие, энтузиазм, интерес к предмету.
Так же, в листе ожидания зависла задачка для программиста среднего уровня. Просто нет на это времени.
Задачка не очень сложная, но ставящая точку в представлении о доходности существующей ТС (кросс-трейдинг).
и вносящая ясность по её адаптации для форекс. Что потребует сосредоточенности и понимания mql-специфики.
Кому интересно, кликните Алексея в тг-группе: https://t.me/+1FQItKhhFtlhYjEy ( парадный вход: https://t.me/Equilibrium_liq/165 )
и пообщаемся.
#кросс_трейдинг #парный_трейдинг
MJR CatBoost Clusters Dream ist ein EA, der für die wichtigsten Devisenpaare entwickelt wurde und auf dem CatBoost-Algorithmus für maschinelles Lernen sowie auf Clusteranalyse-Verfahren basiert, die auf Marktdaten angewendet werden. Während des Betriebs analysiert der EA eine Vielzahl von Parametern, die aus der Kursentwicklung und gleitenden Durchschnitten abgeleitet werden. Diese Daten werden vom CatBoost-Modell verarbeitet, das die wahrscheinlichsten Markteinstiegsmöglichkeiten identifiziert
Der EA „XAG CatBoost Clusters Dream“ basiert auf dem CatBoost-Algorithmus in Verbindung mit Techniken zur Clusterbildung von Marktdaten. Im Kern nutzt das Modell eine Reihe technischer Merkmale, die auf Silberpreisdaten und gleitenden Durchschnitten (MA) basieren. Als Eingabewerte werden die Abstände zwischen dem Kurs und verschiedenen gleitenden Durchschnitten über mehrere Zeitrahmen hinweg sowie die Abstände zwischen den gleitenden Durchschnitten untereinander herangezogen. Dies hilft dem
Der GOLD CatBoost Clusters Dream EA arbeitet mit dem CatBoost-Algorithmus unter Verwendung von Clustering-Methoden. Dem CatBoost-Modell wird eine Reihe von Merkmalen zugeführt, die auf der Grundlage von Kursdaten und gleitenden Durchschnitten (MA) erstellt wurden. Dazu gehören Abstände zwischen dem Kurs und den gleitenden Durchschnitten über verschiedene Zeiträume hinweg sowie zwischen den gleitenden Durchschnitten untereinander, wodurch Abweichungen und die Trendstärke erfasst werden können
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