|
10+ лет
опыт работы
|
4
продуктов
|
290
демо-версий
|
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Intraday Volume Profile анализирует краткосрочную информацию о цене и объеме, помогает визуально представить уровни концентрации цены и объема. При краткосрочной торговле на Forex обычно используют 5-, 15-, 30-, 60-минутные и т.д. внутридневные графики при торговле в рыночный день. Индикатор возможно использовать в качестве дополнительного инструмента для внутридневного скальпинга . Профиль объема дает превосходный визуальный образ спроса / предложения по каждой цене за выбранный
Session Volume Profile - это расширенное графическое представление, которое отображает торговую активность в течение торговых сессий Forex на указанных ценовых уровнях. Рынок Forex можно разбить на четыре основные торговые сессии: Австралийская сессия, Азиатская сессия, Европейская сессия и любимое всеми время торговли - Американская (US) сессия. POC - профиля может быть использован в качестве уровня поддержки и сопротивления для внутридневной торговли. VWAP - цена
Конечно же я рад такому раскладу, но неужели в Маркете не появилось ничего нового?
В общем я рад и в тоже время недоумеваю.
https://fx-on.com/
В статье рассмотрена библиотека, позволяющая повысить эффективность работы с HTTP-запросами в MQL5. Выполнение WebRequest в неблокирующем режиме реализовано в дополнительных потоках с использованием вспомогательных графиков и экспертов, обмена пользовательскими событиями и чтения разделяемых ресурсов. Исходные коды прилагаются.
Рассмотрим методы построения и обучения ансамблей нейросетей со структурой bagging. Определим особенности оптимизации гиперпараметров индивидуальных нейросетевых классификаторов, составляющих ансамбль. Сравним качество оптимизированной нейросети, полученной в предыдущей статье серии, и созданного ансамбля нейросетей. Рассмотрим возможности дальнейшего улучшения качества классификации полученного ансамбля.
Мы продолжаем строить ансамбли. Теперь к bagging-ансамблю, созданному ранее, добавим обучаемый объединитель — глубокую нейросеть. Одна нейросеть объединяет 7 лучших выходов ансамбля после обрезки. Вторая принимает на вход все 500 выходов ансамбля, обрезает и объединяет их. Нейросети будем строить с помощью пакета keras/TensorFlow из Python. Кратко рассмотрим возможности пакета. Проведем тестирование и сравним качество классификации bagging и stacking ансамблей.