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RL algorithms pour MetaTrader 5
Libraries based on the article "Random decision forest in reinforcement learning"
Cointegration pour MetaTrader 5
The indicator calculates and displays a linear relationship between two or more financial symbols
Arbitrage Synthetic pour MetaTrader 5
A trading robot for performing arbitrage between EURGBP and its synthetic quotes (triangular arbitrage)
Articles
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе pour MetaTrader 5
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе pour MetaTrader 5
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов pour MetaTrader 5
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить
Cross-validation and basics of causal inference in CatBoost models, export to ONNX format pour MetaTrader 5
The article proposes the method of creating bots using machine learning
Metamodels in machine learning and trading: Original timing of trading orders pour MetaTrader 5
Metamodels in machine learning: Auto creation of trading systems with little or no human intervention — The model decides when and how to trade on its own
Machine learning in Grid and Martingale trading systems. Would you bet on it? pour MetaTrader 5
This article describes the machine learning technique applied to grid and martingale trading. Surprisingly, this approach has little to no coverage in the global network. After reading the article, you will be able to create your own trading bots
Finding seasonal patterns in the forex market using the CatBoost algorithm pour MetaTrader 5
The article considers the creation of machine learning models with time filters and discusses the effectiveness of this approach. The human factor can be eliminated now by simply instructing the model to trade at a certain hour of a certain day of the week. Pattern search can be provided by a
Gradient boosting in transductive and active machine learning pour MetaTrader 5
In this article, we will consider active machine learning methods utilizing real data, as well discuss their pros and cons. Perhaps you will find these methods useful and will include them in your arsenal of machine learning models. Transduction was introduced by Vladimir Vapnik, who is the
Advanced resampling and selection of CatBoost models by brute-force method pour MetaTrader 5
This article describes one of the possible approaches to data transformation aimed at improving the generalizability of the model, and also discusses sampling and selection of CatBoost models
Gradient Boosting (CatBoost) in the development of trading systems. A naive approach pour MetaTrader 5
Training the CatBoost classifier in Python and exporting the model to mql5, as well as parsing the model parameters and a custom strategy tester. The Python language and the MetaTrader 5 library are used for preparing the data and for training the model
Forum
Questions sur la langue SI
void quicksort( double *a, int *idx, int l, int u) { int i, m, idx_temp; double a_temp; if (l >= u) return ; m = l; for (i=l+ 1 ; i<=u; i++) { if (a[i] < a[l]) { ++m; idx_temp = idx[m]; idx[m] = idx[i]; idx[i] = idx_temp;
Interpolation, approximation et autres (paquet alglib)
J'ai besoin d'interpoler une fonction avec des paramètres arbitraires, j'ai donc choisi les splines. This subroutine builds cubic spline interpolant. INPUT PARAMETERS: X - spline nodes, array[ 0 ..N- 1 ]. Y - function values, array[ 0 ..N- 1 ]. OPTIONAL PARAMETERS: N
Analysez les caractéristiques STATISTIQUES importantes du modèle et choisissez une méthode de trading sur ce modèle.
Disons que nous avons un morceau d'un tableau. Nous devons trouver (sur l'histoire) la meilleure façon d'ouvrir des marchés sur ce sujet. Où acheter, où vendre, où acheter davantage, où fermer, etc. Mais nous devons tenir compte du fait que les schémas peuvent être différents, et nous devons trouver
Récupération d'un flux de prix via WebSocket en C#.
Bonjour, chers Messieurs. Intéressé à recevoir des cotations de différentes sources (y compris la bourse LMAX). Étant donné que différents courtiers sont connectés à différents ECN, fournisseurs de liquidités, il est préférable d'obtenir des cotations directement auprès des ECN eux-mêmes. Mais il y
L'arbitrage de change, est-ce que cela vaut la peine de s'y intéresser ?
Je me demande si quelqu'un a rencontré des cotations décalées de différents courtiers sur FORTS ? Est-ce que cela vaut la peine de creuser dans cette direction, ou bien tout est clair depuis longtemps et il n'y a pas besoin de jouer autour ? :) Y a-t-il des différences ou des retards dans les devis
Je suis déjà sur le point d'abandonner la lutte contre eux...
Quelqu'un peut-il me dire ce qui pourrait causer ces erreurs ? Le niveau de StopLevels est de 20 pips, tous les trades devraient passer. Les handicaps et les hors-citations sont ennuyeux :)
Conseillers en réseaux neuronaux, partageant leurs expériences.
Le forum contient peu d'informations sur les solutions toutes faites et sur l'efficacité des réseaux neuronaux pour les échanges sur le marché. Je vous propose de discuter et de partager votre expérience ici. S'il existe déjà un fil de discussion, veuillez y faire un lien. J'utilise des classes
Utilisation d'OpenCV pour reconnaître des motifs graphiques
Il est de notoriété publique que la corrélation et les méthodes similaires ne traitent pas avec précision la correspondance des séries temporelles, et dans certains cas ne sont pas précises du tout. La vision par ordinateur s'est récemment répandue. Elle est principalement utilisée pour reconnaître