Все о MQL5 Wizard: создавайте роботов без программирования. - страница 13

[Sergey Golubev]

Приёмы работы с мастером MQL5, которые стоит знать (Часть 99): Использование дерева KD и сети Echo State в пользовательском классе управления капиталом

По мере развития подходов к управлению капиталом стремление к доходности с учетом риска зачастую заставляет нас переосмысливать способы фильтрации рыночного шума. В предыдущей статье, посвященной этой теме, мы рассмотрели проблемы высокочастотной среды, применив различные алгоритмы, в том числе деревья Фенвика, вейвлет-очистку от шума и даже суффиксные автоматы. Эти алгоритмы работают в рамках моделей, специально разработанных для выявления скрытых микропаттернов и устранения шума из краткосрочных последовательностей сигналов. Данные подходы были по сути детерминированными, поскольку ориентировались на точное сопоставление паттернов на быстро меняющихся рынках с выраженным трендом.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые стоит знать (Часть 100): медиана скользящего окна и двунаправленная LSTM-сеть для настраиваемого трейлинг-стопа

Сегодня мы рассмотрим другую модель, в основе которой лежит медиана скользящего окна, также известная как фильтр Хампеля, и двунаправленная нейронная сеть LSTM. Во всех этих статьях мы не ставим целью предложить «панацею», а скорее пытаемся расширить набор инструментов мастера MQL5, представляя модель для особой ситуации, которую можно сопоставить с ранее рассмотренными моделями. Мы выдвигаем тезис о том, что успех алгоритмической торговли может зависеть от подбора правильных инструментов для «правильного рынка» с точки зрения трейдера, использующего данную модель (или модели).