Коды
ONNX Trader для MetaTrader 5
Пример бота со встроенной моделью машинного обучения, которая обучена на питоне и сохранена в формат ONNX
RL algorithms для MetaTrader 5
Библиотеки по мотивам одноименной статьи "RDF в обучении с подкреплением"
Arbitrage Synthetic для MetaTrader 5
Робот для арбитража между парой EURGBP и ее синтетическим курсом (треугольный арбитраж)
Cointegration для MetaTrader 5
Индикатор считает и отображает линейную зависимость между двумя или более инструментами
Cтатьи
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе для MetaTrader 5
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
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе для MetaTrader 5
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов для MetaTrader 5
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить
Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат для MetaTrader 5
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения
Метамодели в машинном обучении и трейдинге: Оригинальный тайминг торговых приказов для MetaTrader 5
Метамодели в машинном обучении: Автоматическое создание торговых систем практически без участия человека — Модель сама принимает решение как торговать и когда торговать
Машинное обучение в торговых системах на сетке и мартингейле. Есть ли рыба? для MetaTrader 5
Данная статья познакомит читателя с техникой машинного обучения для торговли сеткой и мартингейлом. К моему удивлению, такой подход по каким-то причинам совершенно не затронут в глобальной сети. Прочитав статью, вы сможете создавать своих собственных ботов
Поиск сезонных закономерностей на валютном рынке с помощью алгоритма CatBoost для MetaTrader 5
В статье показана возможность создания моделей машинного обучения с временными фильтрами и раскрыта эффективность такого подхода. Теперь можно исключить человеческий фактор, просто сказав модели: "Хочу, чтобы ты торговала в определенный час определенного дня недели". А поиск закономерностей
Градиентный бустинг в задачах трансдуктивного и активного машинного обучения для MetaTrader 5
В данной статье вы познакомитесь с методами активного машинного обучения на реальных данных, узнаете какие плюсы и минусы они имеют. Возможно, эти методы займут свое место в вашем арсенале моделей машинного обучения. Термин трансдукции был введен Владимиром Наумовичем Вапником, изобретателем машины
Продвинутый ресемплинг и выбор CatBoost моделей брутфорс методом для MetaTrader 5
В данной статье описан один из возможных подходов к трансформации данных для улучшения обобщающей способности модели, а также рассмотрен перебор моделей CatBoost и выбор лучшей из них
Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход для MetaTrader 5
Обучение классификатора CatBoost на языке Python и экспорт модели в mql5 формат, а также разбор параметров модели и кастомный тестер стратегий. Для подготовки данных и обучения модели используется язык программирования Python и библиотека MetaTrader5
Форум
Памятка как сломать свой профиль
Создаете группу , приглашаете в нее друзей через форму приглашения. Готово. Никакие сообщения не открываются весь день, идете заниматься более важными делами :)
Использование OpenCV для распознавания графических паттернов
Всем известно, что метод корреляции и подобные методы не совсем точно справляются с определением соответствия временных рядов, а в некоторых случаях совсем неточно. В последнее время, получило широкое распространение компьютерное зрение. В основном, оно применяется для распознавания образов
cpp to mql5
Подскажите (не знаком с ++) что тут происходит и как перевести в mql unsigned int BinaryFeatureCount = 149; /* Binarise features */ std::vector< unsigned char > binaryFeatures(model.BinaryFeatureCount); unsigned int binFeatureIndex = 0 ; for ( unsigned int i = 0 ; i <
Вопросы по языку СИ
void quicksort( double *a, int *idx, int l, int u) { int i, m, idx_temp; double a_temp; if (l >= u) return ; m = l; for (i=l+ 1 ; i<=u; i++) { if (a[i] < a[l]) { ++m; idx_temp = idx[m]; idx[m] = idx[i]; idx[i] = idx_temp;
Интерполяция, аппроксимация и иже с ними (пакет alglib)
Возникла потребность интерполировать ф-ю с произвольными настройками, выбрал сплайны This subroutine builds cubic spline interpolant. INPUT PARAMETERS: X - spline nodes, array[ 0 ..N- 1 ]. Y - function values, array[ 0 ..N- 1 ]. OPTIONAL PARAMETERS: N -
Как в коде эксперта получить период теста (в барах)
После того, как в тестере (оптимизаторе) задается интервал тестирования
Пропали сообщения в мобильном терминале на ios 11.3
пропали сообщения и не могу посмотреть metaquotes id в настройках, после обновления на ios 11.3 переустановил терминал - не помогло. Так и надо
Тестер остается неактивным после окончания тестирования. Ошибка?
Уже не первый раз замечаю, периодически при ручной остановке тестирования (кнопка стоп) процесс тестирования останавливается но во вкладке тестера кнопка не меняется на "старт" и не активны все остальные вкладки, хотя процесс тестирования остановлен Если нажать на кнопку "стоп" еще раз то
Как экономно перебрать периоды индикаторов в МТ5 и получить массивы значений?
Сразу создать много хэндлов или перебирать в цикле с присвоением хэндлу индикатора с разными параметрами, или есть другие способы? Еще не нравится что в визуализаторе начинает появляться множество окон с этими индикаторами, как этого избежать
Никогда не шарил как правильно пишутся индикаторы, помогите плз.. :)
Нужно посчитать корреляцию кастомного индикатора с текущими ценами открытия , и вывести значения за всю историю какая вообще правильная последовательность должна быть? делаю вот так, а он какую-то шляпу рисует в тестере т.е. нам нужно для каждого бара взять 2 массива с ценами: мувинга и цен