Коды
Примеры из книги "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" для MetaTrader 5
Книга "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" представляет собой подробное руководство, охватывающее как теоретические аспекты работы с искусственным интеллектом и нейронными сетями, так и практические аспекты их применения в торговле на финансовых рынках с использованием языка программирования MQL5
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 7 для MetaTrader 5
В заключительной седьмой части книги рассматриваются расширенные возможности MQL5 API, которые пригодятся при разработке программ для MetaTrader 5. Некоторые из них — пользовательские финансовые инструменты и встроенный экономический календарь, а другие — универсальные технологии, такие как сетевые
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 6 для MetaTrader 5
В шестой части книги "Программирование на MQL5 для трейдеров" мы изучим ключевую составляющую языка MQL5 — автоматизацию торговли. Начнем с описания основных сущностей, таких как спецификации финансовых инструментов и настройки торгового счета, которые необходимы для создания корректных советников
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 5 для MetaTrader 5
В пятой части книги мы углубимся в изучение API, связанного с алготрейдингом, включая анализ и обработку финансовых данных, визуализацию на графиках и автоматизацию действий, а также интерактивное взаимодействие с пользователем
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 4 для MetaTrader 5
В четвертой части книги мы сосредоточимся на освоении встроенных функций (MQL5 API) и будем последовательно углубляться в специализированные подсистемы. Перечень технологий и функциональности, доступных любой программе на MQL5, огромен. Поэтому для начала имеет смысл рассмотреть наиболее простые и
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 3 для MetaTrader 5
Часть 3 "Объектно-Ориентированное Программирование на MQL5" предлагает погружение в мир объектно-ориентированного программирования (ООП) на языке MQL5. В процессе разработки программ часто возникает сложность управления множеством сущностей, что требует продвинутой технологии для улучшения удобства
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 2 для MetaTrader 5
Часть 2 "Основы программирования на MQL5" является введением в ключевые концепции этого языка программирования. В этой части книги читатели ознакомятся с типами данных, идентификаторами, переменными, выражениями и операторами, а также узнают, как объединять различные инструкции для формирования
Программирование на MQL5 для трейдеров — исходные коды из книги. Часть 1 для MetaTrader 5
Первая глава книги знакомит с языком и средой разработки MQL5. Одно из главных изменений в языке MQL5 по сравнению с MQL4 (язык MetaTrader 4) — поддержка объектно-ориентированного программирования (ООП), что делает его схожим с C++
RegularExpressions на MQL4 для работы с регулярными выражениями для MetaTrader 4
Регулярные выражения предоставляют формальный язык для быстрой и гибкой обработки текста. Каждое регулярное выражение является шаблоном (маской), для которого обработчик регулярных выражений пытается найти совпадения в исходном текстом. Шаблон состоит из односимвольных или многосимвольных литералов
RegularExpressions на MQL5 для работы с регулярными выражениями для MetaTrader 5
Регулярные выражения предоставляют формальный язык для быстрой и гибкой обработки текста. Каждое регулярное выражение является шаблоном(маской), для которого обработчик регулярных выражений пытается найти совпадения в исходном текстом. Шаблон состоит из односимвольных или многосимвольных литералов
Cтатьи
Работа с ONNX-моделями в форматах float16 и float8 для MetaTrader 5
Форматы данных, используемые для представления моделей машинного обучения, играют ключевую роль в их эффективности. В последние годы появилось несколько новых типов данных, разработанных специально для работы с моделями глубокого обучения. В данной статье мы обратим внимание на два новых формата
Регрессионные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX для MetaTrader 5
В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим
Запускаем MetaTrader VPS впервые — пошаговая инструкция для MetaTrader 5
Всем, кто использует торговые советники или подписки на сигналы, рано или поздно понадобится надежный круглосуточный хостинг для торговой платформы. Мы рекомендуем использовать MetaTrader VPS по целому ряду причин. Платить и управлять сервисом можно через аккаунт MQL5.community. Если у вас еще нет
Классификационные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX для MetaTrader 5
В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их
Библиотека численного анализа ALGLIB в MQL5 для MetaTrader 5
В этой статье мы кратко рассмотрим библиотеку численного анализа ALGLIB 3.19, ее приложения и новые алгоритмы, позволяющие повысить эффективность анализа финансовых данных
Оценка ONNX-моделей при помощи регрессионных метрик для MetaTrader 5
Регрессия – это задача предсказания вещественной величины по непомеченному примеру. Для оценки точности предсказаний регрессионных моделей предназначены так называемые метрики регрессии
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации для MetaTrader 5
В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом"
Оборачиваем ONNX-модели в классы для MetaTrader 5
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей
Пример ансамбля ONNX-моделей в MQL5 для MetaTrader 5
ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте
Использование ONNX-моделей в MQL5 для MetaTrader 5
ONNX (Open Neural Network Exchange) — открытый стандарт представления моделей нейронных сетей. В данной статье мы рассмотрим процесс создания модели СNN-LSTM для прогнозирования финансовых временных рядов и использование созданной ONNX-модели в MQL5-эксперте
Форум
Обсуждение статьи "Разработка системы репликации (Часть 35): Внесение корректировок (I)"
Опубликована статья Разработка системы репликации (Часть 35): Внесение корректировок (I) : Прежде чем мы сможем двигаться дальше, нам нужно исправить несколько моментов. Но это не обязательные исправления, а улучшение в способе управления и использования класса. Причина в том, что сбои происходят
Обсуждение статьи "Разработка системы репликации (Часть 34): Система ордеров (III)"
Опубликована статья Разработка системы репликации (Часть 34): Система ордеров (III) : В этой статье мы завершим первый этап конструкции. Несмотря на то, что это выполняется довольно быстро, я расскажу о деталях, которые не обсуждались ранее. Но здесь я объясню некоторые моменты, которые многие не
Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Изменяем форму и смещаем распределения вероятностей и тестируем на "Умном головастике" (Smart Cephalopod, SC)"
Опубликована статья Популяционные алгоритмы оптимизации: Изменяем форму и смещаем распределения вероятностей и тестируем на "Умном головастике" (Smart Cephalopod, SC) : В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы
MQL5.com — технические работы на сайте 13 апреля
В субботу 13 апреля 2024 года на сайте mql5.com будут проводиться технические работы. Начало работ запланировано на 10:00 GMT+3, обновление займет примерно 3 часа. В течение этого времени сайт mql5.com и всего его сервисы будут недоступны. Просим принять во внимание временную недоступность сервисов
Обсуждение статьи "Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер"
Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер : Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer. Прогнозирование долгосрочных временных рядов имеет большое значение
Обсуждение статьи "Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPIs в MQL5"
Опубликована статья Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPIs в MQL5 : В этой статье мы расскажем о важности APIs (application programming interface) для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В
Обсуждение статьи "Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность"
Опубликована статья Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность : Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации. В
Обсуждение статьи "Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар"
Опубликована статья Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар : По мере продвижения мы использовали в одном советнике всё больше и больше одновременно работающих экземпляров торговых стратегий. Попробуем выяснить до какого количества
Обсуждение статьи "Разработка системы репликации (Часть 33): Система ордеров (II)"
Опубликована статья Разработка системы репликации (Часть 33): Система ордеров (II) : Сегодня мы продолжим разработку системы ордеров, но вы увидите, что мы будем массово использовать заново то, что уже было показано в других статьях. Тем не менее, в этой статье мы получим небольшое вознаграждение
Обсуждение статьи "Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть I): Кластеризация"
Опубликована статья Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть I): Кластеризация : В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также