История развития MQL5.community

Статья посвящена метаэвристическому алгоритму Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), который моделирует поведение облаков для решения задач оптимизации. Алгоритм использует принципы генерации, движения и распространения облаков, адаптируясь к "погодным условиям" в пространстве решений. Статья раскрывает, как метеорологическая симуляция алгоритма находит оптимальные решения в сложном пространстве возможностей и подробно описывает этапы работы ACMO, включая подготовку "неба", рождение облаков, их перемещение и концентрацию дождя.

Ложные регрессии возникают, когда два временных ряда демонстрируют высокую степень корреляции чисто случайно, что приводит к вводящим в заблуждение результатам регрессионного анализа. В таких случаях, даже если переменные кажутся связанными, корреляция является случайной и модель может быть ненадежной.

Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.

В данной статья предлагаем познакомиться с методом сегментации 3D-люъектов на основе Superpoint Transformer (SPFormer), который устраняет необходимость в промежуточной агрегации данных. Что ускоряет процесс сегментации и повышает производительность модели.

Поиск нейронной архитектуры (Neural Architecture Search), автоматизированный подход к определению идеальных настроек нейронной сети, может стать преимуществом при наличии большого количества вариантов и больших наборов тестовых данных. Здесь мы рассмотрим, как этот подход можно сделать еще более эффективным с помощью парных собственных векторов (Eigen Vectors).

В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.

Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.

Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).

Пошаговое руководство по созданию и реализации автоматизированного торгового алгоритма на основе разрывов справедливой стоимости (Fair Value Gap, FVG) на языке MQL5. Подробное руководство может быть полезно как новичкам, так и опытным трейдерам.