История развития MQL5.community

В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.

Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

На простых примерах разберём принципы расчётов скользящих средних, узнаем о способах оптимизации расчётов индикаторов и, соответственно — скользящих средних.

Статья продолжает цикл для начинающих. Здесь будут рассмотрены основные принципы построения советников. Мы создадим два советника: первый будет торговать без индикаторов, отложенными ордерами, второй — на основе стандартного индикатора MA, торгующий с помощью сделок по текущей цене. Здесь я предполагаю, что вы уже не совсем новичок и владеете материалом предыдущих статей относительно свободно.

Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.

Во второй части статьи мы продолжим разработку модифицированной версии алгоритма AOS (Atomic Orbital Search), сфокусировавшись на специфических операторах для повышения его эффективности и адаптивности. После анализа основ и механик алгоритма, мы обсудим идеи по улучшению производительности и возможности анализа сложных пространств решений, предлагая новые подходы для расширения его функциональности как инструмента для оптимизации.