История развития MQL5.community

Продолжение предыдущей статьи как развитие идеи социальных групп. В новой статье исследуется эволюция социальных групп с использованием алгоритмов перемещения и памяти. Результаты помогут понять эволюцию социальных систем и применить их в оптимизации и поиске решений.

В этой статье мы углубимся в применение методов бутстреппинга (bootstrapping) как средства оценки будущей эффективности автоматизированной стратегии.

Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.

В статье рассмотрим принцип построения многопопуляционных алгоритмов и в качестве примера такого вида алгоритмов разберём Эволюцию социальных групп (ESG), новый авторский алгоритм. Мы проанализируем основные концепции, механизмы взаимодействия популяций и преимущества этого алгоритма, а также рассмотрим его производительность в задачах оптимизации.

Статья является третьей частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы подробно описываем применение принципа разработки через тестирование для реализации обмена пакетами CONNECT/CONNACK. В конце этого шага наш клиент ДОЛЖЕН уметь вести себя соответствующим образом при работе с любыми возможными результатами сервера при попытке подключения.

Эта статья, 21-я в нашей серии, продолжает рассмотрение естественных преобразований и того, как их можно реализовать с помощью линейного дискриминантного анализа. Как и в предыдущей статье, реализация представлена в формате класса сигнала.

В этой статье мы рассмотрим использование трейлинг-стопа в торговле — насколько он полезен и эффективен, и как его можно использовать. Эффективность трейлинг-стопа во многом зависит от волатильности цены и подбора уровня стоп-лосса. Для установки стоп-лосса могут использоваться самые разные подходы.

В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.