Kei Sanada / Профиль
«Kei Sanada» - мой псевдоним в Интернете. Мое хобби - алгоритмическая торговля на рынке FOREX, Quantopian.
профессия
Консультант по информационным технологиям
・ Получил опыт во всех процессах разработки системы, предложения, определения требований, концептуального / детального проектирования, сборки / тестирования и обслуживания.
・ Назначен в секцию CRM консультационной фермы с сентября 2002 года. Участвовал в предложении и проектировании / разработке систем SFA / CRM.
・ Работал над проектами для правительства, химика, производителя прецизионного оборудования, коммуникационного бизнеса и финансового бизнеса.
Продажи
Experience Приобретен опыт корпоративных продаж, существующих клиентов и перспектив, а также разработки новых продуктов.
Knowledge Создана база знаний инструментов продаж.
Отдел внутренней ИТ-системы
・ Планирование, разработка, эксплуатация и обслуживание внутренней ИТ-системы
Сокеты… Что вообще сейчас в нашем информационном мире может без них существовать? Впервые появившиеся в 1982 г. и практически не изменившиеся до настоящего времени, они исправно работают на нас каждую секунду. Это основа сети, нервные окончания нашей Matrix, в которой мы живем.
http://www.forexfactory.com/showthread.php?p=8750896
В статье рассмотрены вопросы хранения динамических объектов, массивов и других переменных в качестве свойств советников, индикаторов и скриптов в текстовых файлах. Они служат удобным дополнением к функционалу стандартных средств, предлагаемых языками MQL.
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.
https://youtu.be/gu8uTTURudA
В статье описан процесс тестирования и оптимизации советников в тестере торговой платформы МТ4. Необходимость и востребованность такого рода материала назрела давно. Многие начинающие посетители форума плохо представляют себе суть и последовательность действий при работе с экспертами. Предлагаемая статья дает им возможность чуть более профессионально подойти к делу.
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.
https://www.mql5.com/en/code/15505
Формула расчёта и оценка качества моделирования минутных данных.
Статья посвящена программному отслеживанию событий в терминале МetaТrader 4, таких как открытие, закрытие и модификация ордеров, и рассчитана на пользователя, обладающего базовыми навыками работы с терминалом и программирования на MQL 4.
https://www.mql5.com/en/forum/149767