Градиентный спуск играет важную роль в обучении нейронных сетей и различных алгоритмов машинного обучения — это быстрый и умный алгоритм. Однако несмотря на его впечатляющую работу, многие специалисты по данным все еще неправильно его понимают. Давайте в этой статье посмотрим, о чем идет речь.
Разработка торговой системы на основе индикатора Ишимоку
Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.
Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
Рыночная математика: прибыль, убыток, издержки
В данной статье я покажу вам, как считать полную прибыль или убыток любого трейда, включая комиссию и своп. Составим точнейшую математическую модель, напишем по ней код и сравним ее с эталоном, а также попытаемся залезть под капот основной функции MQL5 для вычисления прибыли и докопаемся до сути всех необходимых величин из спецификации.
В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов и пишем на их основе системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы узнаем, как разработать торговую систему по индикатору стандартного отклонения.
В этой статье мы рассмотрим алгоритмы, следуя которым можно создать свой собственный технический индикатор. Мы увидим, как с помощью очень простых начальных предположений можно получить довольно сложные и интересные результаты.
Продолжаем изучение методов машинного обучения. Данной статьей мы начинаем еще одну большую тему "Обучение с подкреплением". Данный подход позволяет моделям выстаивать определенные стратегии для решения поставленных задач. И мы рассчитываем, что это свойство обучения с подкреплением откроет перед нами новые горизонты построения торговых стратегий.
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.
Разработка торговой системы на основе индикатора объемов Volumes
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Данная статья будет посвящена индикатору Volumes. Объем как понятие является важным факторов в торговле на финансовых рынках, и поэтому обязательно надо его учитывать. В этой статье узнаем, как разработать торговую систему на основе показателей от индикатора объемов Volumes.
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.
В данной статье я покажу вам, как считать полную прибыль или убыток любого трейда, включая комиссию и своп. Составим точнейшую математическую модель, напишем по ней код и сравним ее с эталоном, а также попытаемся залезть под капот основной функции MQL5 для вычисления прибыли и докопаемся до сути всех необходимых величин из спецификации.
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. Пишем системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы будем изучать индикатор Процентного диапазона Уильямса (Williams' %R).
Машинное обучение и Data Science (Часть 04): Предсказание биржевого краха
В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 1): Регрессионный анализ
Современный трейдер почти всегда сознательно или бессознательно находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. Этот исследовательский процесс требует много времени и сопряжен с ошибками. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера. Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.
Разработка торговой системы на основе индикатора Ишимоку
Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.
