The indicator automatically identifies the 1-2-3 pattern on the chart. The indicator is able to monitor the formation of pattern in real time. It informs the trader when the pattern is completely formed (when the price breaks the line in point 2) and displays the completed patterns in history. The patterns are never redrawn. The indicator can identify patterns on any instruments (currency pairs, stock market, gold, etc.) without the need to adjust to each instrument. Simple and clear
The indicator automatically identifies the 1-2-3 pattern on the chart. The indicator is able to monitor the formation of pattern in real time. It informs the trader when the pattern is completely formed (when the price breaks the line in point 2) and displays the completed patterns in history. The patterns are never redrawn. The indicator can identify patterns on any instruments (currency pairs, stock market, gold, etc.) without the need to adjust to each instrument. Simple and clear
Si des programmes de réseau neuronal spécifiques au trading vous semblent coûteux et complexes ou, au contraire, trop simples, essayez NeuroPro. Il est gratuit et contient l'ensemble optimal de fonctionnalités pour les amateurs. Cet article vous expliquera comment l'utiliser en conjonction avec MetaTrader 5.
En plus de la création de réseaux neuronaux, la suite logicielle NeuroSolutions permet de les exporter sous forme de DLL. Cet article décrit le processus de création d'un réseau neuronal, de génération d'une DLL et de connexion à un Expert Advisor pour le trading dans MetaTrader 5.
Un produit de MetaTrader Market peut être acheté sur le site Web MQL5.com ou directement depuis les plateformes de trading MetaTrader 4 et MetaTrader 5. Choisissez un produit qui convient à votre style de trading, payez-le en utilisant votre méthode de paiement préférée et activez le produit.
Commencez à proposer vos applications de trading à des millions d'utilisateurs MetaTrader du monde entier via le Marché. Le service offre une infrastructure prête à l'emploi : accès à un large public, solutions de licences, versions d'essai, publication de mises à jour et acceptation de paiements. Il vous suffit d'effectuer une procédure d'inscription rapide du vendeur et de publier votre produit. Commencez à générer des bénéfices supplémentaires à partir de vos programmes en utilisant la base technique prête à l'emploi assuré par le service.
L’achat d’un robot de trading sur MQL5 Market présente un avantage distinct par rapport à toutes les autres options similaires - un système automatisé proposé peut être testé en profondeur directement dans le terminal MetaTrader 5. Avant d’acheter, un Expert Advisor peut et doit être exécuté avec soin dans tous les modes défavorables du Strategy Tester intégré pour avoir une compréhension complète du système.
MQL5.community Market fournit aux développeurs Expert Advisors un marché déjà constitué composé de milliers de clients potentiels. C'est le meilleur endroit pour vendre des robots de trading et des indicateurs techniques !
Dans cet article, je voudrais donner un exemple de ce à quoi peut ressembler un programme de trader ainsi que des résultats pouvant être atteints en 9 mois, après avoir commencé à apprendre MQL5 à partir de zéro. Cet exemple indiquera également à quel point un tel programme peut être multifonctionnel et informatif pour un trader tout en prenant un minimum de place sur le graphique des prix. Et nous pourrons voir à quel point les panneaux d'informations de trade peuvent être colorés, lumineux et intuitivement clairs pour l'utilisateur. Ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités...
Cet article est consacré à une nouvelle direction en perspective dans l’apprentissage automatique - l’apprentissage profond ou, pour être précis, les réseaux de neurones profonds. Il s’agit d’un bref examen des réseaux de neurones de deuxième génération, de l’architecture de leurs connexions et de leurs principaux types, méthodes et règles d’apprentissage et de leurs principaux inconvénients, suivi de l’histoire du développement des réseaux de neurones de troisième génération, de leurs principaux types, particularités et méthodes d’entraînement. Des expériences pratiques sur la construction et l’entraînement d’un réseau neuronal profond initié par les poids d’un autoencodeur empilé avec des données réelles sont menées. Toutes les étapes, de la sélection des données d’entrée à la dérivation métrique, sont discutées en détail.