Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 1028

Новый комментарий
 

Вот ответ ии, вроде хоень вышла: 

```mql5
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert Advisor - Условная торговля на основе мувинга цены |
//| |
//| Автор: AI Assistant |
//| Дата обновления: 2023-10-27 |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2023, AI Assistant"
#property link "https://example.com"

//--- Параметры
input int Symbol = "EURUSD"; // Символ валюты
input int Period = 2400; // Период мувинга (в 15-ти минутах)
input int StopLoss = 50; // Stop Loss (в пунктах)
input int TakeProfit = 100; // Take Profit (в пунктах)
input int TrailingStop = 50; // Trailing Stop (в пунктах) //Опционально

//--- Определения
double PriceAboveBelow = 0; // Цена выше ниже
double StopLoss = 50;
double TakeProfit = 100;
double TrailingStop = 50;


//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
   //--- Установка начальных значений
   PriceAboveBelow = 0;
   StopLoss = 0;
   TakeProfit = 0;
   TrailingStop = 0;
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
  {
   //--- Удаление начальных значений
   PriceAboveBelow = 0;
   StopLoss = 0;
   TakeProfit = 0;
   TrailingStop = 0;
   return;
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
  {
   //--- Получаем текущую цену
   double CurrentPrice = SymbolInfoDouble(Symbol, SYMBOL_ASK);

   //--- Проверяем, что цена выше ниже мувинга
   if(CurrentPrice > PriceAboveBelow)
     {
      //--- Если цена выше мувинга, устанавливаем StopLoss и TakeProfit
      StopLoss = 50;
      TakeProfit = 100;

      //--- Устанавливаем TrailingStop (опционально)
      if (TrailingStop != 0)
        {
         TrailingStop = TrailingStop;
        }
     }
  }
//+------------------------------------------------------------------+


**Описание советника:**

1. **`#property`**: Устанавливает информацию об эксперде (автор, дата обновления и т.д.).
2. **`input int Symbol = "EURUSD";`**: Определяет символ валюты, на котором будет работать советник (в данном случае, EURUSD). Измените на нужный вам символ.
3. **`input int Period = 2400;`**: Определяет период мувинга (в 15-ти минутах).
4. **`input int StopLoss = 50;`**: Определяет Stop Loss в пунктах.
5. **`input int TakeProfit = 100;`**: Определяет Take Profit в пунктах.
6. **`input int TrailingStop = 50;`**: Определяет Trailing Stop в пунктах (опционально, для автоматического изменения Stop Loss при движении цены).
7. **`PriceAboveBelow`**: Хранит текущее значение, показывающее, находится ли цена выше ниже мувинга.
8. **`StopLoss`**: Задает Stop Loss.
9. **`TakeProfit`**: Задает Take Profit.
10. **`TrailingStop`**: Задает Trailing Stop (опционально).
11. **`OnInit()`**: Этот метод вызывается при инициализации эксперда. Здесь устанавливаются начальные значения.
12. **`OnDeinit()`**: Этот метод вызывается при деинициализации эксперда. Здесь удаляется начальные значения.
13. **`OnTick()`**: Этот метод вызывается каждый тик (каждые 15 минут). Внутри он выполняет проверку и устанавливает Stop Loss и Take Profit, если цена выше ниже мувинга.

**Как использовать советник:**

1. **Скопируйте код** в редактор MQL5.
2. **Создайте новый эксперт** в MetaTrader 5.
3. **Вставьте код** в редактор.
4. **Укажите правильный символ валюты** (в данном случае, EURUSD).
5. **Настройте параметры** (Stop Loss, Take Profit, Trailing Stop) по своему вкусу.
6. **Запустите эксперда** (Start > Expert Advisor).

**Важные замечания:**

* **Stop Loss и Take Profit:** Обязательно настройте Stop Loss и Take Profit, чтобы защитить ваш капитал. Начните с небольших значений и постепенно увеличивайте их по мере необходимости.
* **Trailing Stop:** Использование Trailing Stop может значительно улучшить результаты торговли. Однако, его настройка может быть сложной и требует практики.
* **Backtesting:** Перед использованием советника на реальных деньгах, проведите backtesting, чтобы оценить его эффективность.
* **Комиссии:** Учитывайте комиссии вашего брокера при торговле.
* **Риск-менеджмент:** Не рискуйте больше, чем вы можете позволить себе потерять.

Этот советник - основа. Вы можете модифицировать его, чтобы он соответствовал вашим потребностям и предпочтениям. Например, можно добавить другие параметры, такие как:
* Управление размером позиции (например, max_position_size).
* Входные сигналы (например, критерии, определяющие, когда следует открыть или закрыть позицию).
* Различные типы индикаторов (например, MACD, RSI).

Надеюсь, этот советник будет вам полезен! Если у вас возникнут вопросы, не стесняйтесь спрашивать.

 
Попробовал снова написать код модифицированного зигзага с помощью ИИ - никто не справляется. 

Задачу уже писал давно в этой ветке. 

В общем мотивация Сэму Альтману, Илону Маску и Си Дзинь Пиню - работайте! 
Вашим ИИ пока тяжело даются пространственные геометрические индикаторы. 

Я знаю, вы читаете эту ветку
 
Ivan Butko #:
В общем мотивация Сэму Альтману, Илону Маску и Си Дзинь Пиню - работайте! 
Вашим ИИ пока тяжело даются пространственные геометрические индикаторы. 

Я знаю, вы читаете эту ветку

Сид Зиньпинь не читает, только картинки смотрит.

 
Ivan Butko #:
Попробовал снова написать код модифицированного зигзага с помощью ИИ - никто не справляется. 

Задачу уже писал давно в этой ветке. 

В общем мотивация Сэму Альтману, Илону Маску и Си Дзинь Пиню - работайте! 
Вашим ИИ пока тяжело даются пространственные геометрические индикаторы. 

Я знаю, вы читаете эту ветку
Дай краткое описание инликатора или ссылку на тему, помучаю свои ии, может чтото дадут, на смарте гдето 6 ии лежит и на компе вариантов 15.... Вдруг ктото родит работоспособную заготовку
 
Edgar Akhmadeev #:

Сид Зиньпинь не читает, только картинки смотрит.

Те, которые широкоформатные )
 

Не ждите от LLM слишком многого. Они не выполнят за вас проект. Просто помогают в тупых и скучных операциях. Программисты на C/C++ и Питоне вовсю пользуются. Вот решил попробовать. Собираю все локальные модели GGUF максимального размера, которые ещё помещаются в мой VRAM 12Gb, умеющие кодить. Потом буду отсеивать, кто лучше знает MQL5 и его служебные функции.

Codestral-22B (урезанный Mistral)

DeepSeek-Coder-V2-Lite

Gemma-3-12b

Gemma_coder_9B

Meta-Llama-3.1-8B

Qwen3-14B-128K

Qwen-2.5-Coder-7B

Phi-4 (Microsoft)

StarCoder2-15B

WizardCoder-15B

Falcon-7B

CodeLlama-13B

Вот всё, что нашёл.

 
TheBloke/openchat-3.5-0106-GGUF тоже может кодить
 

Сяоми Мимо

Вышла бесплатная нейронка. 7B параметров. В тестах выше, чем 32B конкурентов.

GitHub - XiaomiMiMo/MiMo: MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining



 

Alibaba выпустили новые версии Qwen2.5 Omni

https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni

Мультимодальная нейросеть, способная видеть (картинки, видео) и слышать, а также говорить.



 

DeepSeek выпускает заточенную на математику нейронку.

deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B · Hugging Face

Мы представляем DeepSeek-Prover-V2, большую языковую модель с открытым исходным кодом, предназначенную для формального доказательства теорем в Lean 4, с данными инициализации, собранными с помощью конвейера рекурсивного доказательства теорем на базе DeepSeek-V3. Процедура обучения «холодному старту» начинается с того, что DeepSeek-V3 предлагается разбить сложные задачи на ряд подцелей. Доказательства решенных подцелей синтезируются в цепочку мыслей в сочетании с пошаговыми рассуждениями DeepSeek-V3, чтобы создать первоначальный холодный старт для обучения с подкреплением. Этот процесс позволяет нам интегрировать как неформальные, так и формальные математические рассуждения в единую модель.

Результирующая модель, DeepSeek-Prover-V2-671B, достигает высочайшей производительности в доказательстве нейронных теорем, достигая 88,9$% в тесте MiniF2F и решая 49 из 658 задач из PutnamBench.

Доказательства, сгенерированные DeepSeek-Prover-V2 для набора данных miniF2F, доступны для скачивания

1...102110221023102410251026102710281029103010311032103310341035...1072
Новый комментарий