История развития MQL5.community

В этой статье мы рассмотрим, что такое динамический массив и массив статический. И есть ли разница между использованием одного или другого. Или они всегда одинаковы? Когда следует использовать один, а когда другой? А как насчет константных массивов? Для чего они существуют, и какому риску я подвергаюсь, если не инициализирую все значения в массиве? Предположим, что они будут равны нулю.

В этой статье мы рассмотрим особенности применения некоторых критериев тренда на практике. А также сделаем попытку разработать несколько новых критериев. Основное внимание будет уделено эффективности применения этих критериев для анализа рыночных данных и трейдинга.

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.

В статье мы продемонстрируем, как можно создавать торговые приложения на базе ИИ, способные учиться на собственных ошибках. Мы рассмотрим технику, известную как стекинг (stacking), при которой мы используем 2 модели для создания 1 прогноза. Первая модель, как правило, является более слабым обучающимся алгоритмом, а вторая - более мощной моделью, которая обучается на результатах более слабого алгоритма. Наша цель — создать ансамбль моделей, чтобы достичь более высокой точности.

Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?

В настоящей статье мы сосредоточимся на визуальном оформлении графического интерфейса пользователя (GUI) нашей торговой панели администратора с использованием MQL5. Мы рассмотрим различные методы и функции, доступные в MQL5, которые позволяют настраивать и оптимизировать интерфейс, обеспечивая его соответствие потребностям трейдеров при сохранении привлекательной эстетики.

Мы проанализируем альтернативные данные, собранные Чикагской опционной биржей (Chicago Board of Options Exchange, CBOE), чтобы повысить точность наших глубоких нейронных сетей при прогнозировании символа XAUEUR.

В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) — метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.

В данной статье продемонстрирован подход к созданию торговых стратегий для золота с помощью машинного обучения. Рассматривая предложенный подход к анализу и прогнозированию временных рядов с разных ракурсов, можно определить его преимущества и недостатки по сравнению с другими способами создания торговых систем, основанных исключительно на анализе и прогнозировании финансовых временных рядов.

Определяем перекупленность и перепроданность рынка по теории хаоса: интеграция принципов теории хаоса, фрактальной геометрии и нейронных сетей для прогнозирования финансовых рынков. Исследование демонстрирует применение показателя Ляпунова, как меры рыночной хаотичности, и динамическую адаптацию торговых сигналов. Методология включает алгоритм генерации фрактального шума, гиперболическую тангенциальную активацию и оптимизацию с моментом.