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 es un EA diseñado para los principales pares de divisas del mercado Forex, basado en el algoritmo de aprendizaje automático CatBoost y en técnicas de análisis de clústeres aplicadas a los datos del mercado. Durante su funcionamiento, el EA analiza un gran número de parámetros derivados de la evolución de los precios y las medias móviles. Estos datos son procesados por el modelo CatBoost, que identifica las oportunidades de entrada en el mercado más probables. Para el
El EA «XAG CatBoost Clusters Dream » se basa en el algoritmo CatBoost y en técnicas de agrupación de datos de mercado. En esencia, el modelo utiliza un conjunto de características técnicas basadas en los datos del precio de la plata y en las medias móviles (MA). Como datos de entrada, toma las distancias entre el precio y las diferentes medias móviles en múltiples intervalos de tiempo, así como las distancias entre las propias medias móviles. Esto ayuda al modelo a determinar en qué medida el
El EA «GOLD CatBoost Clusters Dream» funciona con el algoritmo CatBoost utilizando métodos de agrupación en clústeres. Se introduce en el modelo CatBoost un conjunto de características, construidas a partir de datos de precios y medias móviles (MA). Entre ellas se incluyen las distancias entre el precio y las medias móviles en diferentes periodos, así como entre las propias medias móviles, lo que ayuda a captar la desviación y la fuerza de la tendencia. Las características se normalizan
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