История развития MQL5.community

В этой статье мы поговорим о парадигме объектно-ориентированного программирования и ее применении в коде MQL5. Это вторая статья в серии. В ней мы познакомимся с особенностями объектно-ориентированного программирования и рассмотрим практические примеры. В прошлый раз мы написали советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Сейчас мы преобразуем его процедурный код в объектно-ориентированный.

В этой статье я представлю очень важный инструмент для разработчиков. Если вы не знакомы с GIT, прочтите эту статью, дабы получить представление о том, что он собой представляет, и как его использовать вместе с MQL5.

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

В этой статье мы будем говорить о проблемах, связанных с объяснителями и объяснимостью в ИИ. Модели ИИ часто принимают решения, которые трудно объяснить. Более того, использование нескольких объяснителей часто приводит к так называемой "проблеме разногласий". А ведь ясное понимание того, как работают модели, является ключевым для повышения доверия к ИИ.

Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.

Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.

Статья посвящена разработке модели глубокого обучения GRU ONNX на Python. В практической части мы реализуем эту модель в торговом советнике, а затем сравним работу модели GRU с LSTM (долгой краткосрочной памятью).

Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.

В статье рассматриваются возможности формирования и предоставления отчетных данных по использованию фактора сезонности при торговле спредами на рынке форекс.