Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- Ошибки, баги, вопросы 22 новых комментария
- Асинхронная обработка отсылки ордеров. 19 новых комментариев
- Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля 18 новых комментариев
Хиты продаж в Маркете:
На форуме появилось 2 новые темы:
Хиты продаж в Маркете:
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Опубликована статья "Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 4)".
Статья является четвертой частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы рассматриваем свойства MQTT v5.0, их семантику, то, как мы читаем некоторые из них, а также приводим краткий пример того, как свойства можно использовать для расширения протокола.
Опубликована статья "Разработка системы репликации (Часть 32): Система ордеров (I)".
Из всего, что было разработано до настоящего момента, данная система, как вы наверняка заметите и со временем согласитесь, - является самым сложным. Сейчас нам нужно сделать нечто очень простое: заставить нашу систему имитировать работу торгового сервера на практике. Эта необходимость точно реализовывать способ моделирования действий торгового сервера кажется простым делом. По крайней мере, на словах. Но нам нужно сделать это так, чтобы для пользователя системы репликации/моделирования всё происходило как можно более незаметно или прозрачно.
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Хиты продаж в Маркете:
Самые читаемые статьи за месяц
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
В статье анализируется применение формулы Байеса для повышения надежности торговых систем за счет использования сигналов нескольких независимых индикаторов. Теоретические расчеты проверяются с помощью простого универсального эксперта, настраиваемого для работы с произвольными индикаторами.
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.
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.
Самые скачиваемые исходные коды программ за месяц
- Candle Time End and Spread Индикатор одновременно отображает текущий спред и время до закрытия бара (свечи).
- Индикатор торговых сессий. Без использования объектов. Индикатор торговых сессий с использованием DRAW_FILLING буферов. Входных параметров нет благодаря функциям TimeTradeServer() и TimeGMT().
- SuperTrend Индикатор SuperTrend.
Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- Новая версия платформы MetaTrader 5 build 4230: больше встроенных приложений и расширение поддержки ONNX 41 новый комментарий
- Midjourney и другие нейросети обработки изображений 32 новых комментария
- Ошибки, баги, вопросы 21 новый комментарий
Опубликована статья "Разработка системы репликации (Часть 31): Проект советника — класс C_Mouse (V)".
Разрабатывать способ установки таймера необходимо таким образом, чтобы во время репликации/моделирования он мог сообщить нам, сколько времени осталось, что может показаться на первый взгляд простым и быстрым решением. Многие просто пытаются приспособиться и использовать ту же систему, что и в случае с торговым сервером. Но есть один момент, который многие не учитывают, когда думают о таком решении: при репликации, и это не говоря уже о моделировании, часы работают по-другому. Всё это усложняет создание подобной системы.
На форуме появилось 2 новые темы:
Опубликована статья "Разработка системы репликации (Часть 30): Проект советника — класс C_Mouse (IV)".
Сегодня мы изучим технику, которая может очень сильно помочь нам на разных этапах нашей профессиональной жизни в качестве программиста. Вопреки мнению многих, ограничена не сама платформа, а знания человека, который говорит об ограничениях. В данной статье будет рассказано о том, что с помощью здравого смысла и творческого подхода можно сделать платформу MetaTrader 5 гораздо более интересной и универсальной, не прибегая к созданию безумных программ или чего-то подобного, и создать простой, но безопасный и надежный код. Мы будем использовать свою изобретательность, чтобы изменить уже существующий код, не удаляя и не добавляя ни одной строки в исходный код.
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Хиты продаж в Маркете:
На форуме появилось 2 новые темы:
Опубликована статья "Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть I)".
Эта статья представляет уникальный эксперимент, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Работа в этом направлении позволит глубже понять, какие конкретные алгоритмы могут успешно продолжать поиск из координат, установленных пользователем в качестве отправной точки, и какие факторы влияют на их успешность в этом процессе.
Опубликована статья "Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе".
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Опубликована статья "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 07): Дендрограммы".
Классификация данных для анализа и прогнозирования — очень разнообразная область машинного обучения с большим количеством подходов и методов. В этой статье рассматривается один из таких подходов, а именно агломеративная иерархическая классификация (Agglomerative Hierarchical Classification).
Опубликована статья "Разработка системы репликации (Часть 29): Проект советника — класс C_Mouse (III)".
После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.
Хиты продаж в Маркете:
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:
- Midjourney и другие нейросети обработки изображений 36 новых комментариев
- Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля 26 новых комментариев
- Ошибки, баги, вопросы 19 новых комментариев
Самые читаемые статьи за неделю
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
В статье анализируется применение формулы Байеса для повышения надежности торговых систем за счет использования сигналов нескольких независимых индикаторов. Теоретические расчеты проверяются с помощью простого универсального эксперта, настраиваемого для работы с произвольными индикаторами.
Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)
В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.
Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)
В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.
Самые скачиваемые исходные коды программ за неделю
- Индикатор торговых сессий. Без использования объектов. Индикатор торговых сессий с использованием DRAW_FILLING буферов. Входных параметров нет благодаря функциям TimeTradeServer() и TimeGMT().
- Примеры из книги "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" Книга "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" представляет собой подробное руководство, охватывающее как теоретические аспекты работы с искусственным интеллектом и нейронными сетями, так и практические аспекты их применения в торговле на финансовых рынках с использованием языка программирования MQL5.
- Candle Time End and Spread Индикатор одновременно отображает текущий спред и время до закрытия бара (свечи).
Хиты продаж в Маркете:
На форуме появилось 2 новые темы:
Самые скачиваемые бесплатные продукты:
Хиты продаж в Маркете:
Опубликована статья "DoEasy. Сервисные функции (Часть 1): Ценовые паттерны".
В статье начнём разрабатывать методы поиска ценовых паттернов по данным таймсерий. Паттерн имеет определённый набор параметров, общий для любого вида и типа паттернов. Все данные такого рода будут сосредоточены в классе объекта базового абстрактного паттерна. Сегодня создадим класс абстрактного паттерна и класс паттерна Пин-бар.
Опубликована статья "Нейросети — это просто (Часть 79): Агрегирование запросов в контексте состояния (FAQ)".
В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.
Опубликована статья "Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен".
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.