История развития MQL5.community

Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.

В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.

В настоящей статье речь пойдёт о практическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены методы отбора квантовых таблиц и предобработки данных. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.

В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.

В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).

Здесь мы увидим, как реализовать что-то действительно интересное, но в то же время очень сложное из-за отдельных моментов, которые многих смущают. И самое худшее, что может случиться - это то, что некоторые трейдеры, считающие себя профессионалами, ничего не знают о важности этих понятий на рынке капитала. Да, хотя основное внимание здесь уделяется программированию, но понимание некоторых вопросов, связанных с торговлей на рынках, имеет первостепенное значение для того, что мы собираемся здесь реализовать.

В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.