Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Буферы воспроизведения в обучении с подкреплением особенно важны при использовании алгоритмов вне политики (off-policy), таких как DQN или SAC. Это выводит на первый план процесс выборки буфера памяти. В то время как параметры по умолчанию с SAC, например, используют случайный выбор из буфера, буферы с приоритетным воспроизведением опыта (Prioritized Experience Replay buffers) обеспечивают точную настройку путем выборки из буфера на основе оценки TD. Мы рассмотрим важность обучения с подкреплением и, как всегда, изучим только одну гипотезу (без перекрестной проверки) в созданном Мастером советнике.

Экспериментальное исследование на стандартных бенчмарк-функциях выявляет преимущества и ограничения прямой адаптации комбинаторных алгоритмов. Статья содержит детальное описание механизмов алгоритма ECEA и результатов его тестирования.

В настоящей статье мы обсудим и продемонстрируем, как преобразовать номинальные предикторы в числовые форматы, подходящие для алгоритмов машинного обучения, используя как Python, так и MQL5.

В данной статье мы рассмотрим, как правильно и эффективно использовать функцию CustomBookAdd. Несмотря на кажущуюся простоту, она имеет множество нюансов. Например, позволяет сообщить указателю мыши, находится ли пользовательский символ на аукционе, торгуется ли он или рынок закрыт. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Как вам идея создать что-то практичное с помощью сокетов? В сегодняшней статье мы начнем создавать мини-чат. Давайте рассмотрим вместе, как это делается, - это будет очень интересно. Помните, что приведенный здесь код предназначен исключительно для образовательных целей. Не стоит использовать его в коммерческих целях или в готовых приложениях, так как он не обеспечивает безопасности передачи данных и можно увидеть содержимое, передаваемое по сокету.

Это первая из серии статей, посвященных математическим аспектам создания пользовательских критериев с особым акцентом на нелинейных функциях, применяемых в нейросетях, MQL5-коде для реализации, а также на использования целевых и корректирующих смещений.

В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.

Мы уже давно работаем только над индикаторами, но теперь пришло время снова заставить сервис работать, и мы видим, как строится график на основе предоставленных данных. Однако, поскольку не всё так просто, придется быть внимательным, чтобы понять то, что ждет нас впереди.

Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?

Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.

В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В этой статье мы рассмотрим, как работает недостающий код из предыдущей статьи, DispatchMessage. Здесь мы введем тему следующей статьи. По этой причине важно понять, как работает данная процедура, прежде чем переходить к следующей теме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В статье рассматривается алгоритм сверчков (Cricket Algorithm) - метаэвристический метод оптимизации, объединяющий элементы алгоритмов летучих мышей и светлячков с физическими законами распространения звука в атмосфере. Алгоритм моделирует поведение сверчков, ориентирующихся на стрекотание сородичей, используя закон Долбира и формулы акустики для управления поиском оптимальных решений.

Используем возможности MQL5 для работы с внешними ресурсами, в данном случае с изображениями в формате BMP, чтобы создать уникальный по стилю интерфейс главной страницы панели администратора торговых операций. В особенности рассмотрим упаковку множества файлов, включая изображения, звуки и многое другое, для упрощения дальнейшего их распространения. Реализуем функции для создания современного и визуально привлекательного интерфейса для нашей панели администратора, которую мы создаем с помощью советника New_Admin_Panel.

То, что мы создадим сегодня, будет сложным для понимания. Поэтому в данной статье я расскажу только о начальном этапе. Внимательно прочитайте содержание данной статьи, это важно для того, чтобы перейти к следующему шагу. Цель данного материала - исключительно дидактическая, только для изучения и освоения представленных концепций, без практического применения.

В данной статье мы рассмотрим, как реализовать и решить проблему с указателем мыши при его использовании в сочетании с приложением репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Метаэвристический алгоритм, имитирующий рост коронарных артерий в сердце человека для задач оптимизации. Использует принципы ангиогенеза (роста новых сосудов), бифуркации (разветвления) и обрезки слабых ветвей для поиска оптимальных решений в многомерном пространстве. Проверка его эффективности на широком спектре задач принесла неожиданные результаты.

В статье рассматривается алгоритм оптимизации ECO, основанный на экологических концепциях: популяции объединяются в хабитаты по принципу территориальной близости, обмениваются генетическим материалом внутри хабитатов и мигрируют между ними. Несмотря на богатый набор операторов и красивую биологическую метафору, алгоритм показал результат, какой, подробности ниже.

Correlation Pathfinder предлагает новый подход к пониманию динамики валютных пар в рамках серии инструментов для анализа ценового действия. Этот инструмент автоматизирует сбор и анализ данных, предоставляя информацию о взаимодействии таких валютных пар, как EURUSD и GBPUSD. Практическая информация в реальном времени поможет вам более эффективно управлять рисками и выявлять торговые возможности.

В этой статье мы представляем модифицированную версию поэтапного отбора признаков, реализованную в MQL5. Настоящий подход основан на методах, описанных Тимоти Мастерсом (Timothy Masters) в работе "Современных алгоритмах интеллектуального анализа данных на C++" и "CUDA C".

В данной статье мы рассмотрим, как нужно реализовывать часть кода получателя. Здесь мы реализуем версию советника, чтобы протестировать и узнать, как работает взаимодействие по протоколу. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Узнайте, как создать EX5-модуль экспортируемых функций, который легко запрашивает и сохраняет данные последнего исполненного отложенного ордера. В этом пошаговом руководстве мы улучшим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав специализированные и обособленные функции для извлечения основных свойств последнего исполненного отложенного ордера. К этим свойствам относятся тип ордера, время установки, время исполнения, тип исполнения и другие важные данные, необходимые для эффективного управления и анализа истории торговли отложенными ордерами.

Выявление графических закономерностей на финансовых рынках представляет собой сложную задачу, поскольку требует анализа данных на графике, что трудно осуществить в MQL5 из-за ограничений, связанных с обработкой изображений. В этой статье мы рассмотрим достойную модель на Python, которая позволит с минимальными усилиями обнаруживать паттерны на графике.

В данной статье мы начнем решать проблему переизбытка тиков, которые могут влиять на работу приложения при использовании реальных данных. Данный переизбыток часто мешает правильному отсчету времени, необходимому для построения минутного бара в соответствующем окне.

В статье рассматривается алгоритм EOSA, вдохновлённый механизмами распространения вируса Эбола: короткодистанционной передачей через близкий контакт (эксплуатация) и длиннодистанционной передачей через путешествия (исследование). Анализ оригинальной публикации выявил критические проблемы в математических формулах и нереализуемую на практике эпидемиологическую модель, что потребовало существенной переработки алгоритма для получения работоспособной реализации.

Представлен новый авторский популяционный алгоритм ECEA, вдохновлённый процессом замерзания воды и адаптирующий идеи алгоритма Crystal Energy Optimizer, (CEO) с поиском на графах, для общих задач оптимизации. Алгоритм использует динамическую элитную группу, три стратегии поиска и механизм периодической диверсификации.

Уровни коррекции Фибоначчи — популярный инструмент в техническом анализе. Их используют для определения потенциальных зон разворота. В этой статье мы рассмотрим, как эти уровни коррекции можно преобразовать в целевые переменные для моделей машинного обучения, чтобы помочь им лучше понимать рынок.

В статье разобраны три ключевые преграды интеграции LLM с MetaTrader 5: отсутствие прямого доступа, жёсткие rate limits и безопасность API‑ключей при архитектурных ограничениях MQL5. Предложена схема с локальным Python‑сервером как мостом между советником и OpenRouter. Рассматриваются WebSocket и fallback на TCP, хранение ключа на сервере, пакетная обработка нескольких символов и формирование технического промпта. Читатель получит готовую архитектуру, снижающую задержки и издержки.

После перерыва в разработке и улучшении сервиса, используемого для репликации/моделирования, сегодня мы возобновляем над ним работу. Теперь, когда мы отказались от использования таких ресурсов, как глобальные переменные терминала, нам придется полностью реструктурировать некоторые его части. Не волнуйтесь, этот процесс будет подробно объяснен, чтобы каждый мог следить за разработкой нашего сервиса.

В данной статье мы рассмотрим изменения, которые позволят системе репликации/моделирования работать более эффективно и безопасно. Также я не оставлю без внимания тех, кто хочет извлечь максимум пользы из использования классов. Кроме того, рассмотрим специфическую проблему в MQL5, которая снижает производительность кода при работе с классами, и объясним, как ее решить.