Jian Chen / Perfil

O objetivo deste artigo é criar uma ferramenta personalizada que permita aos usuários receber e usar todo o array de informações sobre os padrões discutidos anteriormente. Nós vamos criar uma biblioteca de funções relacionadas aos padrões que você poderá usar em seus próprios indicadores, painéis de negociação, Expert Advisors, etc.

A plataforma MetaTrader 5 apresenta funcionalidade para salvar relatórios de negociação, bem como relatórios de testes e otimização de Expert Advisor. Os relatórios de negociações e testes podem ser salvos em dois formatos: XLSX e HTML, enquanto o relatório de otimização pode ser salvo em XML. Neste artigo, analisamos o relatório de teste HTML, o relatório de otimização XML e o relatório de histórico de negociação HTML.

Neste artigo, estudaremos um algoritmo para criar um testador de modelos de candles, em linguagem OpenCL, no modo "OHLC em M1". Além disso, compararemos sua velocidade com a do testador de estratégia embutido, no modo de otimização rápida e lenta.

O artigo sugere uma tecnologia que ajuda todos a criar estratégias de negociação personalizadas, montando um conjunto de indicadores individuais, além de desenvolver sinais personalizados de entrada no mercado.

Diferentes situações acontecem na vida do trader. Muitas vezes, tentamos restaurar uma estratégia por meio do histórico de trades bem-sucedidos, no entanto, ao observar o histórico de perdas procuramos aperfeiçoar e melhorá-la. E, de fato, em ambos os casos, comparamos as transações com indicadores conhecidos. Este artigo sugere métodos de comparação de lotes de trades com uma série de indicadores.

Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.