История развития MQL5.community

Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.

Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.

Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.

Перцептроны, сети с одним скрытым слоем, могут стать хорошим подспорьем для тех, кто знаком с основами автоматической торговли и хочет окунуться в нейронные сети. Мы шаг за шагом рассмотрим, как их можно реализовать в сборке классов сигналов, которая является частью классов Мастера MQL5 для советников.

Данная статья представляет собой руководство по программированию на MQL5 для начинающих. Она открывает дверь в увлекательный мир алготрейдинга. Здесь вы познакомитесь с основами MQL5, языка программирования торговых стратегий в MetaTrader 5, который и станет проводником в мир автоматической торговли. Эта статья — от понимания основ до первых шагов в программировании — призвана раскрыть потенциал алготрейдинга для всех читателей, даже для тех, у кого совершенно нет опыта программирования. Надеюсь, вам понравится это путешествие в мир трейдинга с MQL5.

После оптимизации торговой стратегии мы получаем наборы параметров, на основе которых можно создать несколько экземпляров торговых стратегий, объединённых в одном советнике. Раньше мы делали это вручную, а теперь попробуем автоматизировать этот процесс

В статье продолжим рассматривать ценовые паттерны в библиотеке DoEasy. Создадим класс паттерна "Внутренний бар" формаций Price Action.

В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.

В данной статье мы подробно раскроем написание класса риск-менеджера для ручной торговли с нуля. Также данный класс может быть использован как базовый класс для наследования трейдерам, которые торгуют алгоритмически.

В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.