История развития MQL5.community

Предлагаем познакомиться с фреймворком Actor-Director-Critic, который сочетает в себе иерархическое обучение и многокомпонентную архитектуру для создания адаптивных торговых стратегий. В этой статье мы подробно рассмотрим, как использование Режиссера для классификации действий Актера помогает эффективно оптимизировать торговые решения и повышать устойчивость моделей в условиях финансовых рынков.

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.

Пошаговое руководство по автоматической оптимизации на MQL5 для советников. Мы рассмотрим надежную логику оптимизации, лучшие практики по выбору параметров, а также как реконструировать стратегии с помощью бэк-тестирования. Кроме того, будут рассмотрены методы более высокого уровня, такие как пошаговая форвард-оптимизация, которые улучшат ваш подход к трейдингу.

Мы добавим Глубокое обучение к тем трем примерам, которые были опубликованы в предыдущих статьях, и сравним результаты с предыдущими. Цель состоит в том, чтобы научиться каким образом добавлять Глубокое обучение (DL) в другие советники.

RSI — популярный импульсный осциллятор, который измеряет темп и размер недавнего изменения цены ценной бумаги для оценки ситуаций переоценки или недооценки ее цены. Эти знания о скорости и масштабах имеют ключевое значение для определения точек разворота. Мы применим этот осциллятор в работе очередного пользовательского класса сигналов и изучим особенности некоторых из его сигналов. Однако начнем мы с того, что подведем итог нашему разговору о полосах Боллинджера.

Статья разбирает алгоритм Battle Royale Optimizer — метаэвристику, в которой решения конкурируют с ближайшими соседями, накапливают “повреждения”, заменяются при превышении порога и периодически сужают пространство поиска вокруг лучшего. Показаны псевдокод и реализация класса CAOBRO в MQL5, включая поиск соседей, движение к лучшему и адаптивный интервал delta. Результаты тестов на функциях Hilly, Forest и Megacity демонстрируют сильные и слабые стороны подхода. Читатель получает готовую основу для экспериментов и настройки popSize и maxDamage.

В этой статье мы научимся создавать и настраивать объекты графиков в MQL5, используя текущие и исторические данные. Здесь также представлено практическое руководство, с которым вы сможете отображать сделки на графике и использовать другие объекты MQL5 на практике.

В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.

Помните советник Ilan 1.6 Dymanic? Попробуем улучшить его с помощью машинного обучения! Реанимируем старую разработку в статье и добавляем машинное обучение с Q-таблицей. По шагам.