Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

В одной из статей данной серии мы с вами уже познакомились с методом Q-обучения. Данный метод усредняет вознаграждения за каждое действие. В 2017 году были представлены сразу 2 работы, в которых большего успеха добиваются при изучении функции распределения вознаграждения. Давайте рассмотрим возможность использования подобной технологии для решения наших задач.

В предыдущих статьях данной серии мы познакомились с 2-мя алгоритмами обучения с подкреплением. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками. Как часто бывает в таких случаях, появляется идея совместить оба метода в некий алгоритм, который бы вобрал в себя лучшее из двух. И тем самым компенсировать недостатки каждого из них. О таком методе мы и поговорим в этой статье.

Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.

В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.

В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.

Разработка торгового советника на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 Московской биржи MOEX. Советник будет торговать по сеточной стратегии на терминале MetaTrader 5 на рынках Московской биржи MOEX, которая также включает в себя закрытие позиции по стоп-лоссу или тейк-профиту, удаление отложенных ордеров при наступлении определенных рыночных условий.

Многие рабочие терминалы содержат некое репрезентативное изображение, которое показывает что-то о пользователе, эти изображения делают рабочий стол более красивым и разнообразным. Давайте посмотрим, как сделать графики более интересными, добавив фон.

В этот раз создадим систему авторизации в торговом терминале MetaTrader 5 на чистом MQL5. Пользователи приложения смогут зарегистрироваться в системе, предоставив свои учётные данные, чтобы впоследствии можно было авторизоваться и получить доступ, к каким-нибудь данным, которые хранятся в серверной части приложения.