“京田真纪”是我的互联网别名。我的爱好是在外汇市场Quantopian中进行算法交易。
职业
信息技术顾问
・在系统开发，建议，需求定义，概念/详细设计，构建/测试和维护的所有过程中积累了经验。
・从2002年9月起分配到咨询农场的CRM部门。参与了SFA / CRM系统的建议和设计/开发。
・为政府，化学制品制造商，精密仪器制造商，通信业务和金融业务从事项目。
营业额
・积累了企业销售，现有客户和潜在客户以及新产品开发方面的经验。
・建立销售工具的知识数据库。
内部IT系统部
・内部IT系统的计划，开发，运营和维护
https://youtu.be/gu8uTTURudA
本文详细介绍在 MetaTrader 4 策略测试程序中测试和优化 Expert Advisor 的过程。 此类信息的重要性以及对此出版物的需求不容低估。 很多仅刚刚入门 MetaTrader 4 交易平台的用户对使用 Expert Advisor 时需要做些什么以及应当如何做还只有很模糊的认识。 本文为所有这些问题提供了简单而清晰的解答，并通过具体的示例提供了稍微更加专业的方法来处理这些问题。
本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。
https://www.mql5.com/en/code/15505
本文介绍的是使用编程方法追踪MetaTrader 4客户终端中的事件, 它的目标读者是对终端的操作和MQL4编程具有基本知识和技能的人员.
https://www.mql5.com/en/forum/149767
大部分自动化交易系统开发员会使用某种形式的交易信号过滤。 在本文中，我们将探索带通滤波和 Expert Advisor 离散滤波器的创造和实施，以提高自动交易系统的特性。
本文描述利用 Kohonen 映射进行操作的技术。本主题对那些在他们的项目中运用 Kohonen 映射进行市场研究时遇到困难的 MQL4/MQL5 初级程序员和经验丰富的程序员都有益处。
本文探讨了通过分析单独组件的效能来评估复杂交易系统的效益。任何分析，不论是基于指标的图形化分析还是其他，都是在金融市场上成功交易的关键组成部分，在一定程度上，本文也是一项在联合应用程序中对其中几个简单独立的交易系统进行的研究，分析了它们的有效性和可用性。
本文举例说明在交易中以 MQL4 手段运用模糊逻辑。以及描述如何使用 MQL4 版本的 FuzzyNet 函数库开发指标和智能交易系统。
本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。