В статье рассматривается архитектура фреймворка EVA-Flow, ориентированного на обработку пространственно-временных данных и прогнозирование динамики потоков. Основное внимание уделено SMR-модулю, обеспечивающему устойчивое формирование скрытых состояний, и механизму адаптивной инициализации начального состояния через обучаемые кандидаты.
В статье рассматривается алгоритм сверчков (Cricket Algorithm) - метаэвристический метод оптимизации, объединяющий элементы алгоритмов летучих мышей и светлячков с физическими законами распространения звука в атмосфере. Алгоритм моделирует поведение сверчков, ориентирующихся на стрекотание сородичей, используя закон Долбира и формулы акустики для управления поиском оптимальных решений.
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 этой статье расскажем, как легко установить MetaTrader 5 в популярных версиях Linux — Ubuntu и Debian. Эти системы широко используются не только на серверном оборудовании, но и на обычных компьютерах трейдерами.
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 статье знакомимся с фреймворком EVA-Flow для низколатентной и высокочастотной оценки оптического потока на основе событийных данных. Модель сочетает адаптивное представление потока через Unified Voxel Grid с пространственно-временной рекуррентной архитектурой SMR, обеспечивая стабильное и точное прогнозирование движения в режиме реального времени.
В статье рассмотрим индикатор Finite Volume Elements (FVE), позволяющий выявлять истинные потоки капитала на рынке. Реализуем FVE для MetaTrader 5 и рассмотрим рекомендации по его использованию в торговле.
SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.
| Прирост: | 231.16 | % |
| Средства: | 2,764.37 | USD |
| Баланс: | 2,764.37 | USD |
В этой статье расскажем, как легко установить MetaTrader 5 в популярных версиях Linux — Ubuntu и Debian. Эти системы широко используются не только на серверном оборудовании, но и на обычных компьютерах трейдерами.
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 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 статье представлена адаптация фреймворка P-SSE для задач анализа финансовых рынков. Реализованные решения обеспечивают последовательную обработку локальных событий, аккумулируя их в согласованное представление рыночной динамики. Подход позволяет прогнозировать изменения рынка на заданный горизонт планирования, сохраняя высокую чувствительность к микроимпульсам и минимизируя вычислительные затраты.
В статье рассматривается алгоритм оптимизации ECO, основанный на экологических концепциях: популяции объединяются в хабитаты по принципу территориальной близости, обмениваются генетическим материалом внутри хабитатов и мигрируют между ними. Несмотря на богатый набор операторов и красивую биологическую метафору, алгоритм показал результат, какой, подробности ниже.
Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, совместные паттерны которых мы исследовали в предыдущей статье с помощью сети обучения с учителем, чтобы понять, какие из них работают. В этой статье мы сделаем следующий шаг, рассмотрев влияние обучения с подкреплением, используемого с обученной нейронной сетью, на производительность. Наши испытания проводились в течение очень ограниченного промежутка времени. Тем не менее, мы продолжим использовать возможности, предоставляемые Мастером MQL5.
