Обсуждение статьи "Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 2): Машинное обучение и предиктивная аналитика"
Отличная статья! Я следовал вашему коду я получаю ошибку : 2024.08.21 02:57:11.290 adas (XAUUSD,H1) array out of range in 'adas.mq5' (74,41)
Здравствуйте
Я также столкнулся с точно такой же ошибкой
Привет ... я прочитал все ваши статьи и посмотрел на код..... есть ошибки во всех из них.... я надеюсь, что вы пересмотрите все коды, которые вы публикуете ...|
я не знаю, но по крайней мере, должны быть некоторые qc на окончательный код, представленный
я не знаю, но по крайней мере, должны быть некоторые qc на окончательный код, представленный
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 2): Машинное обучение и предиктивная аналитика:
В нашей серии статей об интеграции MQL5 с пакетами обработки данных мы подробно рассматриваем мощное сочетание машинного обучения и предиктивного анализа. Мы изучим, как беспрепятственно объединить MQL5 с популярными библиотеками машинного обучения, чтобы создавать сложные прогностические модели финансовых рынков.
В этой статье мы сосредоточимся на машинном обучении (Machine Learning, ML) и предиктивной аналитике. Пакеты обработки данных открывают новые горизонты для количественных трейдеров и финансовых аналитиков. Внедряя возможности машинного обучения в MQL5, трейдеры могут превратить свои торговые стратегии из традиционных систем, основанных на правилах, в сложные модели, основанные на данных, которые постоянно адаптируются к меняющимся рыночным условиям.
Процесс включает использование мощных библиотек обработки данных и машинного обучения Python, таких как scikit-learn, в сочетании с MQL5. Такая интеграция позволяет трейдерам обучать прогностические модели с использованием исторических данных, проверять их эффективность с помощью методов тестирования на истории, а затем использовать эти модели для принятия торговых решений в реальном времени. Гибкость сочетания этих инструментов позволяет создавать стратегии, выходящие за рамки типичных технических индикаторов, включая предиктивную аналитику и распознавание паттернов, которые могут значительно улучшить результаты торговли.
Автор: Hlomohang John Borotho