Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Представляем вашему вниманию подборку материалов, которые будут полезны трейдеру для повышения своих знаний в алготрейдинге. Время простых алгоритмов уходит в прошлое, сейчас сложно добиться успехов без использования машинного обучения и нейронных сетей.

Эта статья посвящена моральному ожиданию. Мы рассмотрим несколько примеров его применения в трейдинге, и каких результатов можно добиться с его помощью.

Пришло время нам, трейдерам, обучить наши системы и научиться самим принимать решения, основываясь на том, что показывают цифры. Не визуальным и не интуитивным путем, которым движется весь мир. Мы пойдем перпендикулярно общему направлению.

Для всех, кто работает с данными, включая трейдеров, data mining может открыть совершенно новые возможности, ведь зачастую данные не такие простые, какими кажутся. Человеческому глазу сложно увидеть глубинные закономерности и отношения в наборе данных. Одно из решений — алгоритм К-средних. Давайте посмотрим, полезен ли он.

Если прошлая статья повествовала о создании DLL-библиотеки, которая будет использоваться в нашем автооптимизаторе и в роботе, то продолжение будет целиком посвящено языку MQL5.

ДРАКОН — язык визуального программирования, специально разработанный для упрощения взаимодействия между специалистами разных отраслей (биологами, физиками, инженерами...) с программистами в российских космических проектах (например, при создании создание комплекса "Буран"). В этой статье я расскажу о том, как ДРАКОН делает создание алгоритмов доступным и интуитивно понятным, даже если вы никогда не сталкивались с кодом, а также - как заказчику легче объяснить свои мысли при заказе торговых роботов, а программисту - совершать меньше ошибок в сложных функциях.

Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.