Популяционный алгоритм оптимизации, вдохновленный спорным и малоизученным феноменом — механизмом человеческих сновидений. Группы агентов с разной "памятью", косинусоидальная модуляция движения и необычное распределение фаз 99/1 — узнайте, как эти особенности влияют на эффективность оптимизации ваших торговых стратегий.
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.
Модели машинного обучения имеют различные настраиваемые параметры. В этой серии статей мы рассмотрим, как настроить ИИ-модели в соответствии с конкретным рынком с помощью библиотеки SciPy.
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.
В данной статье мы изучим последний простой случай использования шаблонов, а также поговорим о пользе и необходимости использования typename в коде. Хотя поначалу данная статья может показаться несколько сложной, необходимо правильно ее понять, чтобы в дальнейшем использовать шаблоны и typename.
Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.
| Прирост: | 240.88 | % |
| Средства: | 1,868.00 | USD |
| Баланс: | 1,868.00 | USD |
В этой статье мы очень внимательно рассмотрим, как решить проблему, поставленную в конце предыдущей статьи. Там была предпринята попытка создать шаблон такого типа, чтобы иметь возможность создавать шаблон для объединения данных.
В этой статье мы рассмотрим, как улучшить и более эффективно применять концепции, изложенные в предыдущей статье, используя мощные библиотеки графических элементов управления MQL5. Я шаг за шагом проведу вас через процесс создания полностью функционального графического интерфейса, объясняя стоящий за ним план проектирования, а также назначение и принцип работы каждого используемого метода. Кроме того, в конце статьи мы протестируем созданную нами панель, чтобы убедиться в ее корректной работе и соответствии заявленным целям.
Представляем вашему вниманию завершающий этап реализации и тестирования фреймворка TQNet, в котором теория встречается с реальной торговой практикой. Мы пройдём путь от исторического обучения до стресс-теста на свежих рыночных данных, оценивая устойчивость и точность модели. Итоговые результаты — это не только сухие цифры, но и наглядная демонстрация прикладной ценности предложенного подхода.
В данной статье мы изучим создание и применение программ форматирования для библиотек логов. Мы рассмотрим все этапы, от базовой структуры программы форматирования до примеров реализации таких программ на практике. К концу статьи вы получите все необходимые знания для форматирования логов в рамках библиотеки и поймете, как все работает за кулисами.
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.
Риск-менеджер для торговых роботов (Часть I): Включаемый файл контроля рисков для советников
Трейдинг характеризуется высокими требованиями к дисциплине риск-менеджмента. Настоящая работа представляет анализ основных причин неудач трейдеров и предлагает техническое решение в виде класса CEnhancedRiskManager для платформы MQL5. Включает практическое тестирование на агрессивном сеточном советнике.
Создание прибыльной торговой системы (Часть 1): Количественный подход
Многие трейдеры оценивают стратегии, основываясь на краткосрочных результатах, часто слишком рано отказываясь от прибыльных систем. Однако долгосрочная прибыльность зависит от положительного ожидания посредством оптимизированного Win Rate и соотношения доходности к риску (Risk-Reward), а также дисциплины при выборе размера позиции. Эти принципы можно проверить с помощью метода Монте-Карло в Python с использованием проверенных на исторических данных показателей, чтобы оценить, является ли стратегия надежной или со временем может потерпеть неудачу.
В этой статье мы рассмотрим первую часть темы, которая не так проста для понимания новичками. Чтобы не запутаться еще больше и правильно объяснить данную тему, мы разделим объяснение на этапы. Эту статью мы посвятим первому этапу. Однако, хотя в конце статьи может показаться, что мы зашли в тупик, на самом деле мы сделаем шаг к другой ситуации, которая будет лучше понятна в следующей статье.
Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.
