Tu Lin Jiang / Профиль
- Информация
2 года
опыт работы
|
0
продуктов
|
0
демо-версий
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.
Прошло уже больше года с того момента, как в MQL5 появилась нативная поддержка OpenCL. Однако еще далеко не все пользователи оценили по достоинству возможность использования параллельных вычислений в своих советниках, индикаторах или скриптах. Эта статья призвана помочь в настройке OpenCL на Вашем персональном компьютере для того чтобы Вы могли сами попробовать данную технологию в торговом терминале MetaTrader 5.
В статье рассматривается метод автоматизированного создания нейросетевых торговых роботов на базе MQL5 Wizard и Hlaiman EA Generator. Узнайте, как легко начать работать с нейронными сетями, минуя длительные этапы изучения теоретических материалов и написания собственного кода.
В данной статье я хочу описать программное определение одной из моделей продолжения движения. В основе работы лежит определение двух волн — основной волны и коррекционной волны. В качестве экстремумов будут использованы фракталы, а также, как я их называю, потенциальные фракталы - экстремумы, которые как фракталы еще не сформировались.
В статье будут рассмотрены основные принципы, заложенные в эволюционных алгоритмах, их разновидности и особенности. На примере простого эксперта с помощью экспериментов покажем, что может дать нашей торговой системе использование оптимизации. Рассмотрим программные пакеты, реализующие генетические, эволюционные и другие виды оптимизации и приведем примеры применения при оптимизации набора предикторов и оптимизации параметров торговой системы.
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
Данная статья является логическим продолжением предыдущей публикации "Разворотные паттерны: Тестируем паттерн "Двойная вершина/дно". Теперь мы рассмотрим еще один широко известный разворотный паттерн "Голова-Плечи", сравним результативность торговли двух паттернов и сделаем попытку объединить торговлю по двум паттернам в единую торговую систему.
Статья посвящена новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.
При торговле по различным стратегиям зачастую требуется определить, трендовый сейчас рынок или флетовый. С этой целью разрабатывается множество индикаторов. Но как определить, справится ли индикатор с поставленной задачей? Как выяснить средний диапазон состояний флета и тренда для определения наших стопов и целей? В настоящей статье предлагается использовать для этого тестер стратегий, тем самым продемонстрировав, что он годится не только для оптимизации роботов под определенные нужды. В качестве тестового индикатора используем давно известный нам ADX.
С помощью виртуальной торговли можно создать адаптивный советник, который будет выполнять включение/отключение сделок на реальном рынке. Соберите несколько стратегий в одном эксперте! Ваш мультисистемный советник будет автоматически выбирать торговую стратегию, которой стоит торговать на реальном рынке по результатам успешности виртуальных сделок. Такой метод позволяет снизить просадку и увеличить прибыльность Вашей работы на рынке. Экспериментируйте и делитесь результатами с другими! Думаю, будет интересно многим узнать о вашем портфеле стратегий.
Это третья статья из цикла "Язык MQL4 для 'чайников'". Сейчас мы будем разбираться, как использовать встроенные функции и функции для работы с техническими индикаторами. Последние будут жизненно необходимы при разработке в дальнейшем ваших советников и индикаторов. Кроме того, мы на простом примере посмотрим, как можно отслеживать торговые сигналы для входа в рынок, что бы вы поняли, как правильно использовать индикаторы. А в конце статьи вы узнаете кое-что новенькое и интересное про сам язык.
Статья для начинающих кулинаров в приготовлении "слоёных" пирогов
Это четвертая статья из цикла "Язык MQL4 для 'чайников'". Сегодня мы будем учиться писать пользовательские индикаторы. Мы изучим классификацию свойств индикаторов, посмотрим, как эти свойства влияют на сам индикатор, узнаем про новые функции и оптимизацию, и наконец-то напишем несколько своих индикаторов. Кроме того, в конце статьи вас ждут советы по стилю программирования. Если это первая статья "для чайников", которую вы читаете, то, пожалуйста, прочитайте предыдущие статьи, чтобы у вас не возникало никаких вопросов. Кроме того убедитесь, что вы хорошо разобрались в старом материале, так как в этой статье я не буду объяснять основы.
Предсказание финансовых временных рядов - необходимый элемент любой инвестиционной деятельности. Сама идея инвестиций - вложения денег сейчас с целью получения дохода в будущем - основывается на идее прогнозирования будущего. Соответственно, предсказание финансовых временных рядов лежит в основе деятельности всей индустрии инвестиций - всех бирж и небиржевых систем торговли ценными бумагами.
Индикатор показывает линии тренда отражая самые последние события на рынке. Индикатор построен по рекомендациям и с учетом подхода Томаса Демарка к техническому анализу. Индикатор отображает не только последнее направление тренда, но и предпоследнее противоположное направление тренда.
Цель статьи - показать, как использовать библиотеку FANN2MQL для программирования нейронных сетей в MetaTrader на простом примере: обучение и распознавание простейших паттернов.
В данной статье рассматривается вопрос создания DLL библиотеки - обертки, которая позволит взаимодействовать MetaTrader 4 с математическим рабочим столом пакета MATLAB. Описаны "подводные камни" и пути их преодоления. Статья рассчитана на подготовленных программистов С/С++, использующих компилятор Borland C++ Builder 6.
В статье описаны изобретенные Томасом Демарком TD-точки и TD-линии. Показано их применение на практике. Также продемонстрирован процесс написания трех индикаторов и двух экспертов с использованием идей Томаса Демарка.
Статья является продолжением предыдущих статей по глубоким нейросетям и выбору предикторов. В ней мы рассмотрим особенность нейросети, инициируемой Stacked RBM, а также её реализации в пакете "darch".