Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- "А может снова все начать....." 63 новых комментария
- Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля 33 новых комментария
- Учёба. Классы. Нужна помощь. 24 новых комментария

Несмотря на то, что модули уже взаимодействуют друг с другом должным образом, при попытке использовать указатель мыши в сервисе репликации, возникает ошибка. Нам нужно исправить это прежде, чем переходить к следующему этапу. Кроме того, была исправлена проблема в коде индикатора мыши. Таким образом, эта версия наконец-то стала стабильной и правильно доработанной.
Как заработать, выполняя заказы трейдеров в сервисе "Фриланс"
MQL5 Фриланс - это онлайн-сервис, где разработчики за денежное вознаграждение пишут для трейдеров-заказчиков торговые приложения. Сервис успешно функционирует с 2010 года: на данный момент выполнено более 100 000 работ общей стоимостью в $7 млн. Как видим, деньги здесь крутятся вполне приличные.

Быстрый тестер торговых стратегий на Python с использованием Numba
В статье реализован быстрый тестер стратегий для моделей машинного обучения с применением Numba. По скорости он превосходит тестер стратегий на чистом Python в 50 раз. Автор рекомендует использовать эту библиотеку для ускорения математических расчетов и особенно там, где используются циклы.

Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.

Как применить предиктивные правила ретейл-аналитики супермаркетов к реальному рынку Форекс? Как связаны покупки печенья, молока и хлеба с транзакциями на бирже? В статье рассматривается инновационный подход к алгоритмическому трейдингу, основанный на применении ассоциативных правил.

Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).

В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.

Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.
| Прирост: | 446.08 | % |
| Средства: | 1,535.29 | USD |
| Баланс: | 1,541.83 | USD |

Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Как заработать, выполняя заказы трейдеров в сервисе "Фриланс"
MQL5 Фриланс - это онлайн-сервис, где разработчики за денежное вознаграждение пишут для трейдеров-заказчиков торговые приложения. Сервис успешно функционирует с 2010 года: на данный момент выполнено более 100 000 работ общей стоимостью в $7 млн. Как видим, деньги здесь крутятся вполне приличные.

Стратегия Билла Вильямса с индикаторами и прогнозами и без них
Мы рассмотрим одну из известных стратегий Билла Вильямса и попытаемся улучшить ее с помощью индикаторов и прогнозов.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

На простых примерах разберём принципы расчётов скользящих средних, узнаем о способах оптимизации расчётов индикаторов и, соответственно — скользящих средних.