История развития MQL5.community

В статье начнём разработку элемента вспомогательного управления ScrollBar и его производных объектов — вертикальной и горизонтальной полос прокрутки. ScrollBar (полоса прокрутки) используется для прокручивания содержимого формы, если оно выходит за пределы контейнера. Полосы прокрутки обычно расположены снизу и справа формы. Горизонтальная, расположенная снизу, служит для прокрутки содержимого влево-вправо, а вертикальная — для прокрутки вверх-вниз.

Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В ней мы будем изучать индикатор Alligator, а также создадим на его основе торговые системы.

Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.

Полиномиальная регрессия — это гибкая модель, предназначенная для эффективного решения задач, с которыми не справляется модель линейной регрессии. В этой статье узнаем, как создавать полиномиальные модели на MQL5 и извлекать из них выгоду.