Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.

Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.

Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.

Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.

Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.

В этой статье мы проанализируем данные по валютам, чтобы понять, почему советники могут показывать хорошие результаты на одних интервалах и при этом плохо работают на других.

В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.

Сегодня изучим алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA), который отличается удивительной сходимостью на гладких функциях.

Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.

Поиск косяком рыб (FSS) — новый современный алгоритм оптимизации, вдохновленный поведением рыб в стае, большинство из которых, до 80%, плавают организовано в сообществе сородичей. Доказано, что объединения рыб играют важную роль в эффективности поиска пропитания и защиты от хищников.

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

В этой статье поговорим об алгоритме, который демонстрирует самые противоречивые результаты из всех рассмотренных ранее, алгоритм дифференциальной эволюции (DE).

Создаем легальную в глазах брокеров арбитражную систему, которая создает тысячи синтетических цен на рынке Форекс, анализирует их, и успешно торгует в прибыль.

В этой статье мы познакомимся с одним из методов спектрального анализа и обработки сигналов - дискретным преобразованием Хартли. С его помощью можно фильтровать сигналы, анализировать их спектр и многое другое. Возможности DHT ничуть не меньше, чем у дискретного преобразования Фурье. Однако, в отличие от него, DHT использует только вещественные числа, что делает его более удобным для реализации на практике, а результаты его применения более наглядными.

В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.

Торговлю по вероятностям можно сравнить с ходьбой по канату — она требует точности, баланса и четкого понимания риска. В мире трейдинга вероятность решает все. Именно от нее зависит результат — успех или неудача, прибыль или убыток. Используя возможности вероятности, трейдеры могут принимать более обоснованные решения, эффективнее управлять рисками и достигать своих финансовых целей. Неважно, опытный вы инвестор или начинающий трейдер, понимание вероятности может стать ключом к раскрытию вашего торгового потенциала. В этой статье мы познакомимся с увлекательным миром вероятностного трейдинга и покажем, как вывести игру в торговлю на новый уровень.