Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Ложные регрессии возникают, когда два временных ряда демонстрируют высокую степень корреляции чисто случайно, что приводит к вводящим в заблуждение результатам регрессионного анализа. В таких случаях, даже если переменные кажутся связанными, корреляция является случайной и модель может быть ненадежной.

В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также обсудим новый подход к решению многомодальных задач оптимизации, который использует метод BSO и позволяет находить несколько оптимальных решений без необходимости заранее определять количество подпопуляций. В статье мы также рассмотрим методы кластеризации K-Means и K-Means++.

В данной статье мы расширяем спектр задач нашего агента. В процесс обучения будут включены некоторые аспекты мани- и риск-менеджмента, которые являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии.

Для получения хорошего советника нам надо подобрать для него множество хороших наборов параметров экземпляров торговых стратегий. Это можно делать вручную, запуская оптимизацию на разных символах, и затем отбирая лучшие результаты. Но лучше поручить эту работу программе и заняться более продуктивной деятельностью.

Машинное обучение — сложная и полезная область для любого человека независимо от опыта. В этой статье мы погрузимся во внутренние механизмы, лежащие в основе создаваемых моделей, исследуем сложный мир функций, прогнозов и эффективных решений и получим четкое понимание интерпретации моделей. Научитесь искусству поиска компромиссов, улучшения прогнозов, ранжирования важности параметров и принятия надежных решений. Статья поможет вам повысить производительность моделей машинного обучения и извлечь больше пользы от применения методологий машинного обучения.

В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.

Данный материал - полное руководство по созданию класса в MQL5 для эффективного управления CSV-файлами. Вы поймете, как реализуются методы открытия, записи, чтения и преобразования данных и как можно использовать их для хранения и доступа к информации. Кроме того, мы обсудим ограничения и важнейшие аспекты использования такого класса. Это ценный материал для тех, кто хочет научиться обрабатывать CSV-файлы в MQL5.

Статья представляет собой первую попытку разработать нативный MQTT-клиент для MQL5. MQTT - это протокол обмена данными по принципу "издатель - подписчик". Он легкий, открытый, простой и разработан так, чтобы его было легко внедрить. Это позволяет применять его во многих ситуациях.

В статье создадим базовый объект всех WinForms-объектов библиотеки и приступим к реализации свойства AutoSize WinForms-объекта "Панель" — автоизменение размера под его внутреннее содержимое.

Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.

В статье продолжим разработку элемента управления ProgressBar. Создадим функционал для управления полосой прогресса и визуальными эффектами.

Статья является продолжением цикла для начинающих. В ней подробно рассказано о массивах данных, взаимодействии данных и функций, а также о глобальных переменных терминала, позволяющих обмениваться данными между разными MQL5 программами.