История развития MQL5.community

Алгоритм верблюда, разработанный в 2016 году, моделирует поведение верблюдов в пустыне для решения оптимизационных задач, учитывая факторы температуры, запасов и выносливости. В данной работе представлена еще его модифицированная версия (CAm) с ключевыми улучшениями: применение гауссова распределения при генерации решений и оптимизация параметров эффекта оазиса.

В этой статье мы рассмотрим динамическую интеграцию сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для задач прогнозирования фондового рынка. Для этого соединим способность CNN извлекать закономерности и эффективность RNN в обработке последовательных данных. Давайте посмотрим, как такая мощная комбинация может повысить точность и эффективность торговых алгоритмов.

В статье рассматривается непараметрический статистический тест HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) предназначенный для выявления линейных и нелинейных зависимостей в данных. Предложены реализации двух алгоритмов вычисления HSIC на языке MQL5: точного перестановочного теста и гамма-аппроксимации. Эффективность метода демонстрируется на синтетических данных, моделирующих нелинейную связь признаков и целевой переменной.

В этой статье мы рассмотрим, как работать с массивами в MQL5, в том числе, как передавать информацию между функциями и процедурами с помощью массивов. Цель — подготовить вас к тому, что будет демонстрироваться и разъясняться в будущих материалах серии. Поэтому настоятельно рекомендую внимательно изучить то, что будет показано в этой статье.

Мы расширим существующую библиотеку Dialog, включив в нее логику управления темами. Кроме того, мы интегрируем методы переключения тем в классы CDialog, CEdit и CButton, используемые в нашем проекте панели администратора.

Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.

Мы применим простую цепь Маркова к индикатору RSI, чтобы наблюдать за поведением цены после того, как индикатор проходит через ключевые уровни. Мы пришли к выводу, что самые сильные сигналы на покупку и продажу по паре NZDJPY генерируются, когда RSI находится в диапазоне 11–20 и 71–80 соответственно. Мы покажем, как можно манипулировать данными, чтобы создавать оптимальные торговые стратегии, основанные непосредственно на имеющихся данных. Кроме того, мы продемонстрируем, как обучить глубокую нейронную сеть оптимальному использованию матрицы перехода.

В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.

В статье рассматривается процесс разработки базового графического элемента для компонента View в рамках реализации таблиц в парадигме MVC (Model-View-Controller) на языке MQL5. Это первая статья, посвященная компоненту View, и третья в серии статей о создании таблиц для клиентского терминала MetaTrader 5.

В статье рассматривается адаптация и практическая реализация фреймворка ACEFormer средствами MQL5 в контексте алгоритмической торговли. Показаны ключевые архитектурные решения, особенности обучения и результаты тестирования модели на реальных данных.

Скрытые марковские модели (СММ) представляют собой мощный класс вероятностных моделей, предназначенных для анализа последовательных данных, где наблюдаемые события зависят от некоторой последовательности ненаблюдаемых (скрытых) состояний, которые формируют марковский процесс. Основные предположения СММ включают марковское свойство для скрытых состояний, означающее, что вероятность перехода в следующее состояние зависит только от текущего состояния, и независимость наблюдений при условии знания текущего скрытого состояния.