История развития MQL5.community

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.

В статье рассмотрим на реальных примерах процесс публикации различных типов программ для терминала в Библиотеке исходных кодов на языке MQL5.

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.

В настоящей статье мы создадим советник сеточной торговли на MQL5, использующий динамическое масштабирование лотов. Мы расскажем о разработке стратегии, реализации кода и процессе тестирования на истории. Наконец, мы поделимся ключевыми идеями и передовыми практиками по оптимизации автоматической торговой системы.

В данной статье мы попытаемся разобраться в том, почему структуры были созданы на таких языках программирования, как MQL5, а также почему в некоторых случаях структуры являются идеальным способом передачи значений между функциями и процедурами, а в других случаях они могут быть не самым лучшим способом сделать это.

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.

Нейросети уже меняют подход к анализу рынков, а новые архитектуры открывают ещё больше возможностей. В статье мы завершаем работу с фреймворком SpikingBrain, который отрывает перед нами новые перспективы.

Продолжим разработку проекта Simple Candles и Adwizard, описывая нюансы использования системы контроля версий и хранилища MQL5 Algo Forge.

Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.