Kodlar

RL algorithms MetaTrader 5 için

Libraries based on the article "Random decision forest in reinforcement learning"

Cointegration MetaTrader 5 için

The indicator calculates and displays a linear relationship between two or more financial symbols

Arbitrage Synthetic MetaTrader 5 için

A trading robot for performing arbitrage between EURGBP and its synthetic quotes (triangular arbitrage)

Makaleler

Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе MetaTrader 5 için

Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а

Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе MetaTrader 5 için

В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых

Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов MetaTrader 5 için

В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить

Cross-validation and basics of causal inference in CatBoost models, export to ONNX format MetaTrader 5 için

The article proposes the method of creating bots using machine learning

Metamodels in machine learning and trading: Original timing of trading orders MetaTrader 5 için

Metamodels in machine learning: Auto creation of trading systems with little or no human intervention — The model decides when and how to trade on its own

Machine learning in Grid and Martingale trading systems. Would you bet on it? MetaTrader 5 için

This article describes the machine learning technique applied to grid and martingale trading. Surprisingly, this approach has little to no coverage in the global network. After reading the article, you will be able to create your own trading bots

Finding seasonal patterns in the forex market using the CatBoost algorithm MetaTrader 5 için

The article considers the creation of machine learning models with time filters and discusses the effectiveness of this approach. The human factor can be eliminated now by simply instructing the model to trade at a certain hour of a certain day of the week. Pattern search can be provided by a

Gradient boosting in transductive and active machine learning MetaTrader 5 için

In this article, we will consider active machine learning methods utilizing real data, as well discuss their pros and cons. Perhaps you will find these methods useful and will include them in your arsenal of machine learning models. Transduction was introduced by Vladimir Vapnik, who is the

Advanced resampling and selection of CatBoost models by brute-force method MetaTrader 5 için

This article describes one of the possible approaches to data transformation aimed at improving the generalizability of the model, and also discusses sampling and selection of CatBoost models

Gradient Boosting (CatBoost) in the development of trading systems. A naive approach MetaTrader 5 için

Training the CatBoost classifier in Python and exporting the model to mql5, as well as parsing the model parameters and a custom strategy tester. The Python language and the MetaTrader 5 library are used for preparing the data and for training the model

Forum

C dili hakkında sorular

void quicksort( double *a, int *idx, int l, int u) { int i, m, idx_temp; double a_temp; if (l >= u) return ; m = l; for (i=l+ 1 ; i<=u; i++) { if (a[i] < a[l]) { ++m; idx_temp = idx[m]; idx[m] = idx[i]; idx[i] = idx_temp;

Enterpolasyon, yaklaşıklık ve diğerleri (paket alglib)

F-th'i keyfi ayarlarla enterpolasyona ihtiyaç vardı, spline'ları seçtim This subroutine builds cubic spline interpolant. INPUT PARAMETERS: X - spline nodes, array[ 0 ..N- 1 ]. Y - function values, array[ 0 ..N- 1 ]. OPTIONAL PARAMETERS: N - points count

Modelin en önemli İSTATİSTİK özelliklerinin analizi ve bunun için bir ticaret yöntemi seçimi.

Diyelim ki grafiğin bir parçası var. Üzerinde anlaşmalar açmanın (tarih üzerinde) en uygun yolunu bulmak gerekir. Nereden alınır, nereden satılır, başka nereden alınır, nereden kapatılır vb. Ancak kalıpların farklı olabileceğini göz önünde bulundurmanız gerekir ve riskleri en aza indirirken herhangi

C# ile WebSocket üzerinden fiyat akışı almak.

Merhaba canım. Çeşitli kaynaklardan (LMAX döviz borsası dahil) fiyat teklifi alma konusunda bir ilgi vardı. Farklı brokerler farklı ECN'lere, likidite sağlayıcılarına bağlı olduğundan, doğrudan ECN'lerin kendisinden teklif almak daha iyidir. Ancak bir sınırlama var - çoğu tedarikçi, biz onlara

Borsada arbitraj, kazmanın bir anlamı var mı?

İlginçtir, belki birisi FORTS'ta farklı brokerlerden alınan tekliflerde bir gecikmeyle karşılaştı? Bu yönde kazmaya değer mi, yoksa her şey uzun zamandır açık mıydı ve aptallıkla uğraşmamalısın? :) Farklı bros bardaklarında herhangi bir farklılık veya gecikme var mı? Tüm bunların borsada çalışma

Yakında onlarla savaşmaktan vazgeçeceğim ...

Bu hatalara neyin neden olabileceğini bilen var mı? StopLevels seviye 20 puan, tüm işlemler geçmelidir. Engelliler ve alıntılar anladı :)

Sinir ağları konusunda danışmanlar, deneyim paylaşımı.

Forumda hazır çözümler ve piyasada ticaret için sinir ağının etkinliği hakkında çok az bilgi var. Sizi burada tartışmaya ve deneyimlerinizi paylaşmaya davet ediyorum. Zaten tartışması olan bir konu varsa, lütfen bağlantı kurun. Buradaki sınıfları, her zamanki çok katmanlı algılayıcıyı kullanıyorum

Grafik Modelleri Tanımak için OpenCV Kullanmak

Korelasyon yöntemi ve benzeri yöntemlerin zaman serilerinin uygunluğunun belirlenmesi ile tam olarak başa çıkmadığını ve bazı durumlarda tamamen yanlış olduğunu herkes bilir. Son zamanlarda, bilgisayarla görme yaygınlaştı. Temel olarak, örneğin fotoğraflardaki yüzler gibi örüntü tanıma için