Tu Lin Jiang / Профиль
- Информация
|
4 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.
Статья для начинающих кулинаров в приготовлении "слоёных" пирогов
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".
В статье показано как применять нейронные сети в программах на MQL, используя свободно распространяемую библиотеку FANN.На примере стратегии с использованием индикатора MACD построен эксперт, использующий нейросетевую фильтрацию сделок, которая привела к улучшению характеристик торговой системы.