Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 35): NumPy в MQL5 – искусство создания сложных алгоритмов с меньшим объемом кода"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 35): NumPy в MQL5 – искусство создания сложных алгоритмов с меньшим объемом кода:

Библиотека NumPy лежит в основе практически всех алгоритмов машинного обучения на языке программирования Python. В этой статье мы собираемся реализовать аналогичный модуль, содержащий набор всего сложного кода, который поможет нам создавать сложные модели и алгоритмы любого типа.

Ни один язык программирования не является полностью самодостаточным для решения всех возможных задач, которые мы можем себе представить, создавая код. Каждый язык программирования зависит от хорошо разработанных инструментов - библиотек, фреймворков и модулей, помогающих решать определенные проблемы и воплощать идеи в реальность.

MQL5 не является исключением. Разработанная в первую очередь для алгоритмической торговли, на ранних этапах ее функциональность в основном ограничивалась торговыми операциями. В отличие от своего предшественника, языка MQL4, MQL5 гораздо мощнее и функциональнее. Однако для создания полноценного торгового робота требуется нечто большее, чем просто вызов функций для совершения сделок купли и продажи.

Для работы в сложных условиях финансовых рынков трейдеры часто используют сложные математические методы, включая машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ). Это привело к росту спроса на оптимизированные кодовые базы и специализированные фреймворки, способные эффективно обрабатывать сложные вычисления.

Для полного понимания статьи требуются базовые знания Python и NumPy.

Автор: Omega J Msigwa