История развития MQL5.community

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.

В статье рассматриваются возможности включения нескольких стратегий в советник с использованием MQL5. Советники предоставляют более широкие возможности, чем индикаторы и скрипты, позволяя применять более сложные подходы к торговле, которые можно адаптировать к изменяющимся рыночным условиям.

Мы продолжаем реализацию фреймворка DA-CG-LSTM, который предлагает инновационные методы анализа и прогнозирования временных рядов. Использование CG-LSTM и двойного внимания позволяет более точно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные зависимости в данных, что особенно полезно для работы с финансовыми рынками.

Усовершенствованный алгоритм хаотической оптимизации (COA), объединяющий воздействие хаоса с адаптивными механизмами поиска. Алгоритм использует множество хаотических отображений и инерционные компоненты для исследования пространства поиска. Статья раскрывает теоретические основы хаотических методов финансовой оптимизации.

В настоящей статье рассматриваются основы протокола HTTP, описываются основные методы (GET, POST, PUT, DELETE), коды состояния, а также структура URL-адресов. Кроме того, в ней представлено начало создания библиотеки Connexus с классами CQueryParam и CURL, облегчающими манипулирование URL-адресами и параметрами запросов в HTTP-запросах.

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.

Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.

Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.

Статья знакомит с алгоритмом DA-CG-LSTM, который предлагает новые подходы к анализу временных рядов и их прогнозированию. Из нее вы узнаете, как инновационные механизмы внимания и гибкость модели позволяют улучшить точность прогнозов.

В данной серии статей мы вернемся к хорошо известным торговым стратегиям, чтобы узнать, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта. В сегодняшней статье мы рассмотрим индекс FTSE 100 и попытаемся спрогнозировать его, используя часть отдельных акций, входящих в состав индекса.

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

Это вторая часть статьи, посвященной реализации модели таблицы в MQL5 с использованием архитектурной парадигмы MVC (Model-View-Controller). В статье рассматривается разработка классов таблицы и её заголовка, основанных на ранее созданной модели таблицы. Разработанные классы станут основой для дальнейшей реализации компонентов представления (View) и управления (Controller), которые будут рассмотрены в следующих статьях.