В этой статье мы рассмотрим простой шаблон для создания универсального робота в MetaTrader, который можно использовать на нескольких графиках, но прицепив его лишь к одному графику, без необходимости настройки каждого экземпляра робота на каждом отдельном графике.
Как выбрать торгового советника: Двадцать явных признаков плохого робота
В этой статье мы попытаемся ответить на вопрос, как выбрать подходящего торгового советника. Какие из них лучше всего подходят для нашего портфеля и как мы можем отсеять большую часть торговых роботов, доступных на рынке? В статье представлены двадцать явных признаков некачественного советника. Статья поможет вам принимать более обоснованные решения и создать коллекцию прибыльных торговых советников.
Использование ONNX-моделей в MQL5
ONNX (Open Neural Network Exchange) — открытый стандарт представления моделей нейронных сетей. В данной статье мы рассмотрим процесс создания модели СNN-LSTM для прогнозирования финансовых временных рядов и использование созданной ONNX-модели в MQL5-эксперте.
Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?
Каждый продукт в Маркете MetaTrader можно купить и через торговые платформы MetaTrader 4 и MetaTrader 5, и прямо на сайте MQL5.com. Выберите продукт, который лучше всего подходит под ваш стиль работы, оплатите его удобным для вас способом и не забудьте активировать.
| Прирост: | 317.81 | % |
| Средства: | 10,464.06 | USD |
| Баланс: | 10,473.25 | USD |
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
Пример создания комплекcной торговой стратегии Owl
Моя стратегия базируется на классических основах трейдинга и доработке индикаторов, широко применяемых на всех видах рынков. Фактически — это уже готовый инструмент, используя который, можно во всей полноте работать по предлагаемой новой прибыльной торговой стратегии.
Эксперименты с нейросетями (Часть 4): Шаблоны
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм обезьян (Monkey algorithm, MA)
В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.
ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте.
Индикатор на метабарах обнаруживал больше свечей чем классический. Проверим, дает ли это реальную пользу в автоматической торговле.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Gator Oscillator и создадим торговую систему по простым стратегиям.
Машинное обучение стало популярным методом разработки стратегий. В трейдинге традиционно больше внимания уделяется максимизации прибыльности и точности прогнозов. При этом обработка данных, используемых для построения прогностических моделей, остается на периферии. В этой статье мы рассматриваем использование концепции энтропии для оценки пригодности индикаторов при построении прогностических моделей, как описано в книге Тимоти Мастерса "Тестирование и настройка систем рыночной торговли" (Testing and Tuning Market Trading Systems by Timothy Masters).
Теория категорий в MQL5 (Часть 2)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up, SSG) вдохновлен одним из самых жизнестойких организмов на планете, который является замечательным образцом выживания в самых различных условиях.
В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.
