История развития MQL5.community

В предыдущей статье мы рассмотрели простую рекуррентную нейронную сеть, которая, несмотря на свою неспособность понимать долгосрочные зависимости в данных, смогла разработать прибыльную стратегию. В этой статье мы поговорим о долгой кратковременной памяти (Long-Short Term Memoryю LSTM) и об управляемом рекуррентном блоке (Gated Recurrent Unit, GRU). Эти два подхода были разработаны для преодоления недостатков простой рекуррентной нейронной сети.

Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.

В этой статье мы подробно рассмотрим подготовку нашего индикатора для разработки советника. В ходе обсуждения будут рассмотрены дальнейшие усовершенствования текущей версии индикатора с целью повышения его точности и функциональности. Кроме того, мы внедрим новые функции, которые будут отмечать точки выхода, устранив ограничение предыдущей версии, которая определяла только точки входа.

В тестере стратегий можно не только оптимизировать параметры торгового робота. Мы покажем, как оценить постфактум проторгованную историю своего счёта и внести корректировки в торговлю в тестере, изменяя размеры стоп-приказов открываемых позиций.

В этой статье мы рассмотрим основных операторов. Хотя тема проста для понимания, есть определенные моменты, которые имеют большое значение, когда речь идет о включении математических выражений в формат кода. Без адекватного понимания этих деталей, программисты с небольшим опытом или вообще без него в итоге отказываются от попыток создать собственных решений.

В данной статье рассмотрим новый популяционный алгоритм оптимизации CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), вдохновленный уникальной репродуктивной стратегией тлей. Алгоритм сочетает два механизма размножения — партеногенез и половое, а также использует колониальную структуру популяции с возможностью миграции между колониями. Ключевыми особенностями алгоритма являются адаптивное переключение между различными стратегиями размножения и система обмена информацией между колониями через механизм перелета.

Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?

Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.

Сегодня мы рассмотрим, как использовать переменные и константы, предопределенные языком MQL5. Кроме того, мы проанализируем еще один особый тип переменных: функции. Умение правильно работать с этими переменными может определить разницу между работающим и неработающим приложением. Для того, чтобы понять представленное здесь, необходимо разобраться с материалом, который был рассмотрен в предыдущих статьях.

Статья рассказывает об опыте разработки гибридной торговой системы, объединяющей классический технический анализ с нейронными сетями. Автор подробно разбирает архитектуру системы — от базового анализа паттернов и структуры нейросети до механизмов принятия торговых решений, делясь реальным кодом и практическими наблюдениями.

В этой статье рассматриваются частые вопросы, которые начинающие программисты задают на форуме MQL5. Также демонстрируются практические решения. Мы научимся совершать основные действия: покупку и продажу, получение цен свечей, а также управление торговыми аспектами, включая торговые лимиты, периоды и пороговые значения прибыли/убытка. В статье представлены пошаговые инструкции, которые помогут вам лучше понять и реализовать обсуждаемые концепции на MQL5.

В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.

В данной статье мы рассмотрим нестандартный способ создания индикатора в MQL5. Вместо того, чтобы фокусироваться на тренде или графическом паттерне, нашей целью будет управление собственными позициями, включая частичные входы и выходы. Мы будем активно использовать динамические матрицы и некоторые торговые функции, связанные с историей сделок и открытыми позициями, чтобы указать на графике, где осуществились данные сделки.

Сегодня мы рассмотрим, как работать со статическими переменными. Этот вопрос часто ставит в тупик многих программистов, как начинающих, так и имеющих некоторый опыт, и это связано с тем, что существует несколько советов и рекомендаций, которые необходимо соблюдать при использовании данного механизма. Представленные здесь материалы предназначены исключительно для дидактических целей. Ни в коем случае нельзя рассматривать это как приложение, чьей целью будет что-то иное помимо изучения и освоения представленных концепций.