Omega J Msigwa
Omega J Msigwa
3.6 (28)
  • Информация
6+ лет
опыт работы
5
продуктов
375
демо-версий
10
работ
0
сигналов
0
подписчиков
Machine Learning Expert в Omegafx
Backend web apps developer, ML enthusiast, Algo trader.

For algorithmic Trading tutorials, YT: https://www.youtube.com/@omegafx-co

Check out my GitHub: https://github.com/MegaJoctan
Backtest MetaTrader5 Python-based trading robots: https://strategytester5.com

DISCORD: https://discord.gg/2qgcadfgrx
TELEGRAM: https://t.me/omegafx_co

Hire me: https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=omegajoctan
Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 18): Сравниваем эффективность TruncatedSVD и NMF в работе со сложными рыночными данными
Машинное обучение и Data Science (Часть 18): Сравниваем эффективность TruncatedSVD и NMF в работе со сложными рыночными данными

Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба метода могут быть весьма полезными при работе с торговыми стратегиями, имеющими в своей основе анализ данных. В этой статье мы рассмотрим их применимость к обработке сложных рыночных данных — их возможности по уменьшению размерности для оптимизации количественного анализа на финансовых рынках.

Omega J Msigwa
Опубликовал код COLLECT ALL INDICATORS DATA
Этот скрипт собирает все буферы встроенных индикаторов MQL5 и сохраняет их в CSV-файле для анализа
Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге
Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге

Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных лесов в отношении финансовых данных и проверить, смогут ли они помочь увеличить прибыль.

Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений
Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений

В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.

Omega J Msigwa
Omega J Msigwa
This free signal just keeps rocking 6% within 3 weeks 98.4% wins 4.3% drawdown
Philip Kym Sang Nelson - Retail Trading Realities LTD
Philip Kym Sang Nelson 2023.12.12
keep up the good work. I'll return to check the signal in a few months
Omega J Msigwa
Contents: Elevating your NASDAQ Trading Experience AI-driven NASDAQ robot Low Risk, Low Rewards Stable System Get it for free Today! Elevating Your NASDAQ Trading Experience...
Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера
Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера

В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.

Omega J Msigwa
Omega J Msigwa
So far so good,
It's been 3 weeks since launching Optimus PrimeX: https://www.mql5.com/en/market/product/107065 The robot has made around 269 USD,
It has paid for itself, It costs 250$
3 copies remain for the current price the next price 350$
Omega J Msigwa Выставил продукт

Optimus PrimeX: Повышение вашего опыта торговли на NASDAQ! Разглушите мощь Optimus PrimeX, искусно созданного торгового робота для NASDAQ, разработанного для навигации в динамичном мире финансовых рынков. Построенный на стратегии следования тренду и пронизанный искусственным интеллектом, этот советник разработан для использования долгосрочной бычьей природы индекса NASDAQ. Стратегический анализ по временным интервалам Optimus PrimeX проводит всесторонний анализ по временным интервалам 4 часа

Omega J Msigwa
Опубликовал статью Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров
Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров

Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.

Omega J Msigwa
Оставил отзыв на заказчика за работу M5 MA strategy
Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках

Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.

Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 13): Анализируем финансовый рынок с помощью метода главных компонент (PCA)
Машинное обучение и Data Science (Часть 13): Анализируем финансовый рынок с помощью метода главных компонент (PCA)

Попробуем качественно улучшить анализ финансовых рынков с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Узнаем, как этот метод может помочь выявлять скрытые закономерности в данных, определять скрытые рыночные тенденции и оптимизировать инвестиционные стратегии. В этой статье мы посмотрим, как метод PCA дает новую перспективу для анализа сложных финансовых данных, помогая увидеть идеи, которые мы упустили при использовании традиционных подходов. Дает ли применение метода PCA на данных финансовых рынков конкурентное преимущество и поможет ли быть на шаг впереди?

Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?
Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?

Наверняка многим надоели постоянные попытки предсказать фондовый рынок. Хотели бы вы иметь хрустальный шар, который бы помогал принимать более обоснованные инвестиционные решения? Самообучающиеся нейронные сети могут стать таким решением. В этой статье мы посмотрим, могут ли такие мощные алгоритмы помочь «оседлать волну» и перехитрить фондовый рынок. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, самообучающиеся нейронные сети могут делать прогнозы, которые зачастую более точны, чем прогнозы от трейдеров. Давайте посмотрим, можно ли использовать эти передовые технологии, чтобы принимать разумные инвестиционные решения и зарабатывать больше.

Omega J Msigwa
Опубликовал статью Машинное обучение и Data Science (Часть 11): Наивный байесовский классификатор и теория вероятностей в трейдинге
Машинное обучение и Data Science (Часть 11): Наивный байесовский классификатор и теория вероятностей в трейдинге

Торговлю по вероятностям можно сравнить с ходьбой по канату — она требует точности, баланса и четкого понимания риска. В мире трейдинга вероятность решает все. Именно от нее зависит результат — успех или неудача, прибыль или убыток. Используя возможности вероятности, трейдеры могут принимать более обоснованные решения, эффективнее управлять рисками и достигать своих финансовых целей. Неважно, опытный вы инвестор или начинающий трейдер, понимание вероятности может стать ключом к раскрытию вашего торгового потенциала. В этой статье мы познакомимся с увлекательным миром вероятностного трейдинга и покажем, как вывести игру в торговлю на новый уровень.

Omega J Msigwa
Оставил отзыв на заказчика за работу Code snippet using your linear regression library