|
12+ лет
опыт работы
|
2
продуктов
|
60
демо-версий
|
|
53
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
-------------------------------------------------------------------------------------
Ничто меня не радует так, как хорошо написанное ТЗ. Ведь это, как минимум, 60-80% его будущей успешной реализации. Своих заказчиков прошу излагать торговые идеи чётко, определённо и на понятном языке. Со своей стороны всегда готов к обсуждению и реализации.
-------------------------------------------------------------------------------------
Особый интерес вызывают сложные проекты с применением статистических и эконометрических методов анализа.
Участвую в проекте "Статистика трейдера": http://marketstat.ru/
При создании торговой стратегии нам нужно проверить самые разные варианты защитных стопов. И тут напрашивается динамическое подтягивание уровня Stop Loss вслед за ценой. Наилучшим кандидатом для этого является индикатор Parabolic SAR —трудно придумать что-либо проще и нагляднее.
ONNX is a great tool for integrating complex AI code between different platforms, it is a great tool that comes with some challenges that one must address to get the most out of it, In this article we discuss the common issues you might face and how to mitigate them.
22.04.2024 увеличил лот в 3 раза - вероятны более глубокие просадки
https://www.mql5.com/ru/channels/machinelearning
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
Индикатор линейной регрессии с искусственным интеллектом: Линейная регрессия — это простой, но эффективный метод искусственного интеллекта, который лежит в основе сложных нейронных сетей. Этот индикатор построен на основе анализа линейной регрессии и пытается делать прогнозы относительно предстоящего события на рынке. Входы: train_bars: контролирует количество баров, на которых информация о ценах будет собираться и использоваться для обучения ИИ внутри него. Чем больше это значение, тем лучше, а