История развития MQL5.community

Поиск нейронной архитектуры (Neural Architecture Search), автоматизированный подход к определению идеальных настроек нейронной сети, может стать преимуществом при наличии большого количества вариантов и больших наборов тестовых данных. Здесь мы рассмотрим, как этот подход можно сделать еще более эффективным с помощью парных собственных векторов (Eigen Vectors).

В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.

Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.

Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).

Пошаговое руководство по созданию и реализации автоматизированного торгового алгоритма на основе разрывов справедливой стоимости (Fair Value Gap, FVG) на языке MQL5. Подробное руководство может быть полезно как новичкам, так и опытным трейдерам.