В этой статье мы расскажем о некоторых деталях и мерах предосторожности, которые следует учитывать при создании протокола связи. Это довольно простые и понятные вещи, так что мы не будем слишком углубляться в эту статью. Но чтобы понять, что произойдет у получателя, нужно разобраться в содержании статьи.
В этой статье расскажем, как легко установить MetaTrader 5 в популярных версиях Linux — Ubuntu и Debian. Эти системы широко используются не только на серверном оборудовании, но и на обычных компьютерах трейдерами.
Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?
Каждый продукт в Маркете MetaTrader можно купить и через торговые платформы MetaTrader 4 и MetaTrader 5, и прямо на сайте MQL5.com. Выберите продукт, который лучше всего подходит под ваш стиль работы, оплатите его удобным для вас способом и не забудьте активировать.
В этой статье мы детально рассмотрим класс управления сделками, включив в него ордера buy stop и sell stop для торговли новостными событиями, а также введем ограничение срока действия этих ордеров, чтобы предотвратить переносы торговли на следующий день. В советник будет встроена функция проскальзывания, которая попытается предотвратить или минимизировать возможное проскальзывание, которое может возникнуть при использовании стоп-ордеров в торговле, особенно во время выхода новостей.
В настоящей статье мы продолжаем разработку библиотеки Connexus. В настоящей главе мы создаем класс CHttpClient, отвечающий за отправку запроса и получение ордера. Мы также рассматриваем концепцию моков (mocks), отделяя библиотеку от функции WebRequest, что обеспечивает большую гибкость для пользователей.
Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.
Настоящая статья знакомит трейдеров с Генеративно-состязательными сетями (GAN) для генерации Синтетических финансовых данных, устраняя ограничения данных в процессе обучения модели. В ней рассматриваются основы GAN, реализация кода на python и MQL5, а также практическое применение в финансовой сфере, позволяющее трейдерам повысить точность и надежность моделей с помощью синтетических данных.
В этой статье мы представляем модифицированную версию поэтапного отбора признаков, реализованную в MQL5. Настоящий подход основан на методах, описанных Тимоти Мастерсом (Timothy Masters) в работе "Современных алгоритмах интеллектуального анализа данных на C++" и "CUDA C".
В этой статье мы узнаем, как создать индикатор, который обнаруживает, рисует и предупреждает о смягчении ордер-блоков (ОВ). Также мы подробно рассмотрим, как идентифицировать эти блоки на графике, устанавливать точные предупреждения и визуализировать их положение с помощью прямоугольников, чтобы лучше понять поведение цены. Данный индикатор станет ключевым инструментом для тех, кто следует концепциям Smart Money Concepts и методологии Inner Circle Trader.
Управление рисками торгового счета является сложной задачей для всех трейдеров. Можем ли мы разработать торговые приложения, которые динамически изучают режимы высокого, среднего и низкого риска для различных символов в MetaTrader 5? Используя PCA, мы получаем лучший контроль над дисперсией портфеля. Я продемонстрирую, как создавать приложения, которые изучают эти три режима риска на основе рыночных данных, полученных из MetaTrader 5.
Роль администратора выходит за рамки простого общения в Telegram; он также может заниматься различными видами контроля, включая управление ордерами, отслеживание позиций и настройку интерфейса. В этой статье мы поделимся практическими советами по расширению нашей программы для поддержки множества функций в MQL5. Это обновление направлено на преодоление ограничений текущей панели администратора, которая в первую очередь сосредоточена на общении.
Оптимизация на основе биогеографии (BBO) — элегантный метод глобальной оптимизации, вдохновленный природными процессами миграции видов между островами архипелагов. В основе алгоритма лежит простая, но мощная идея: решения с высоким качеством активно делятся своими характеристиками, решения низкого качества активно заимствуют новые черты, создавая естественный поток информации от лучших решений к худшим. Уникальный адаптивный оператор мутации, обеспечивает превосходный баланс между исследованием и эксплуатацией, BBO демонстрирует высокую эффективность на различных задачах.
В настоящей статье мы рассмотрим основы гауссовских процессов (ГП) как вероятностную модель машинного обучения и продемонстрируем ее применение в регрессионных задачах на примере синтетических данных.
В этой статье расскажем, как легко установить MetaTrader 5 в популярных версиях Linux — Ubuntu и Debian. Эти системы широко используются не только на серверном оборудовании, но и на обычных компьютерах трейдерами.
Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Изучаем конформное прогнозирование финансовых временных рядов
В этой статье вы познакомитесь с конформными предсказаниями и библиотекой MAPIE, которая их реализует. Данный подход является одним из самых современных в машинном обучении и позволяет сосредоточиться на контроле рисков для уже существующих разнообразных моделей машинного обучения. Конформные предсказания, сами по себе, не являются способом поиска закономерностей в данных. Они лишь определяют степень уверенности существующих моделей в предсказании конкретных примеров и позволяют фильтровать надежные предсказания.
Предлагаем познакомиться с современным фреймворком Time-MoE, адаптированным под задачи прогнозирования временных рядов. В статье мы пошагово реализуем ключевые компоненты архитектуры, сопровождая их объяснениями и практическими примерами. Такой подход позволит вам не только понять принципы работы модели, но и применить их в реальных торговых задачах.
Традиционное машинное обучение учит специалистов быть бдительными и не допускать переобучения своих моделей. Однако эта идеология подвергается сомнению в связи с новыми открытиями, опубликованными исследователями из Гарварда, которые обнаружили, что то, что кажется переобучением, в некоторых обстоятельствах может быть результатом преждевременного прекращения процедур обучения. Мы покажем, как можно использовать идеи этой научной публикации для улучшения использования ИИ при прогнозировании доходности рынка.
В этой статье мы рассмотрим, как работает недостающий код из предыдущей статьи, DispatchMessage. Здесь мы введем тему следующей статьи. По этой причине важно понять, как работает данная процедура, прежде чем переходить к следующей теме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Эта статья является кратким введением к понятию числа с плавающей точкой. Поскольку этот текст очень сложный, советую вам прочитать его спокойно и внимательно. Не рассчитывайте быстро освоить систему с плавающей точкой, она становится понятной только со временем, по мере появления опыта использования. Но эта статья поможет вам понять, почему ваше приложение иногда выдает результат, отличный от ожидаемого.
Скользящие средние являются, безусловно, самыми эффективными индикаторами для прогнозирования моделями ИИ. Однако точность результатов можно еще больше повысить, если перед этим соответственным образом преобразовать данные. В этой статье мы поговорим о создании AI-моделей, которые могут прогнозировать в более отдаленное будущее без существенного снижения уровня точности. В очередной раз мы с вами убедимся, насколько полезны скользящие средние.
