Последние статьи на MQL5.com

В статье разместим кнопки управления прокруткой заголовков в WinForms-объекте TabControl на своих местах в случае, если строка заголовков не умещается по размеру элемента управления, и сделаем смещение строки заголовков при щелчке по обрезанному заголовку вкладки.

В предыдущих статьях данной серии мы познакомились с 2-мя алгоритмами обучения с подкреплением. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками. Как часто бывает в таких случаях, появляется идея совместить оба метода в некий алгоритм, который бы вобрал в себя лучшее из двух. И тем самым компенсировать недостатки каждого из них. О таком методе мы и поговорим в этой статье.

Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

В статье создадим функционал сокрытия участков объектов, выходящих за пределы своего контейнера, создадим вспомогательные объекты-кнопки со стрелками для использования их в составе других WinForms-объектов.

Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Индекса силы (Force Index) и будем учиться создавать на его основе торговые системы.

Продолжаем изучение обучения с подкреплением. И в этой статье мы познакомимся с методом глубокого Q-обучения. Использование данного метода позволило команде DeepMind создать модель, способную превзойти человека при игре в компьютерные игры Atari. Думаю, будет полезно оценить возможности подобной технологии для решения задач трейдинга.

Это новая статья из серии, в которой мы изучаем популярные технические индикаторы и учимся создавать на их основе торговые системы. В этой статье будем работать с индикатором Chaikin Oscillator — Осциллятор Чайкина.

Градиентный спуск играет важную роль в обучении нейронных сетей и различных алгоритмов машинного обучения — это быстрый и умный алгоритм. Однако несмотря на его впечатляющую работу, многие специалисты по данным все еще неправильно его понимают. Давайте в этой статье посмотрим, о чем идет речь.

В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов и пишем на их основе системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы узнаем, как разработать торговую систему по индикатору стандартного отклонения.

В этой статье мы рассмотрим алгоритмы, следуя которым можно создать свой собственный технический индикатор. Мы увидим, как с помощью очень простых начальных предположений можно получить довольно сложные и интересные результаты.

Продолжаем изучение методов машинного обучения. Данной статьей мы начинаем еще одну большую тему "Обучение с подкреплением". Данный подход позволяет моделям выстаивать определенные стратегии для решения поставленных задач. И мы рассчитываем, что это свойство обучения с подкреплением откроет перед нами новые горизонты построения торговых стратегий.

В данной статье я покажу вам, как считать полную прибыль или убыток любого трейда, включая комиссию и своп. Составим точнейшую математическую модель, напишем по ней код и сравним ее с эталоном, а также попытаемся залезть под капот основной функции MQL5 для вычисления прибыли и докопаемся до сути всех необходимых величин из спецификации.

Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. Пишем системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы будем изучать индикатор Процентного диапазона Уильямса (Williams' %R).

В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.

Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

Современный трейдер почти всегда сознательно или бессознательно находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. Этот исследовательский процесс требует много времени и сопряжен с ошибками. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера. Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

В статье продолжим работу над WinForm-объектом TabControl — создадим класс объекта-поля вкладки, сделаем возможность расположения заголовков вкладок в несколько рядов и добавим методы для работы с вкладками объекта.

Вводная статья об алгоритмах оптимизации (АО). Классификация. В статье предпринята попытка создать тестовый стенд (набор функций), который послужит в дальнейшем для сравнения АО между собой, и, даже, возможно, выявления самого универсального алгоритма из всех широко известных.

В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.

В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.

В статье создадим новый алгоритм именования всех графических элементов для построения пользовательской графики и продолжим разработку WinForms-объекта TabControl.

В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Данная статья будет посвящена индикатору Volumes. Объем как понятие является важным факторов в торговле на финансовых рынках, и поэтому обязательно надо его учитывать. В этой статье узнаем, как разработать торговую систему на основе показателей от индикатора объемов Volumes.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз она посвящена Индексу денежного потока MFI. Мы подробно изучим этот индикатор и разработаем простые торговые системы на MQL5 для исполнения в MetaTrader 5.

В статье исправим и оптимизируем обработку внешнего вида WinForms-объектов после увода курсора мышки с объекта и начнём разработку WinForms-объекта TabControl.

В этой статье мы попробуем внести дополнительные изменения в CCI. Эти изменения коснутся самой логики работы этого индикатора. Вплоть до того, что мы сможем увидеть этот индикатор в главном окне графика.

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.

Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.