В предыдущем материале обсуждался контроль символов в Chart Trade. Использование другого символа часто связано с историей контракта. При разработке системы необходимо обращать внимание на безопасность и надежность. Иногда возникают ошибки, и важно понимать работу системы в целом. Необходимо анализировать причины снижения производительности и устранять пробелы в блок-схеме.
Одной из распространенных проблем является утечка информации из-за слабой инкапсуляции классов. Процедура, не защищенная должным образом, может привести к нежелательному доступу. Например, функция SetBuffer в классе C_Mouse не должна быть видима другим классам, кроме указателя мыши.
Ключевые изменения затрагивают улучшение производительности системы, которая страдает от избыточного чтения индикаторного буфера. Решением стало изоляция этого эффекта через уменьшение чтения или использование альтернативных методов. В...
👉 Читай | Котировки | @mql5ru
Одной из распространенных проблем является утечка информации из-за слабой инкапсуляции классов. Процедура, не защищенная должным образом, может привести к нежелательному доступу. Например, функция SetBuffer в классе C_Mouse не должна быть видима другим классам, кроме указателя мыши.
Ключевые изменения затрагивают улучшение производительности системы, которая страдает от избыточного чтения индикаторного буфера. Решением стало изоляция этого эффекта через уменьшение чтения или использование альтернативных методов. В...
👉 Читай | Котировки | @mql5ru
❤1👀1
Статья раскрывает концепцию SSCNN, разработанную для анализа финансовых временных рядов, объединяя пространственные и временные зависимости в единую модель. Техническое решение базируется на использовании каскада блоков, включая модули для извлечения локальных паттернов и обработки последовательностей. Основной акцент сделан на модуль Attention-based Normalization, улучшающий процесс обучения, стабилизируя его. Архитектура SSCNN адаптируется к меняющейся структуре данных и демонстрирует высокую степень модульности, подходя как для краткосрочного, так и долгосрочного прогнозирования. Этот фреймворк интегрирован в MQL5 как основа для эффективной торговой системы.
👉 Читай | Справка | @mql5ru
👉 Читай | Справка | @mql5ru
👾2❤1
VWAP (Volume Weighted Average Price) является основополагающим индикатором для внутридневного анализа, предоставляющим объективное представление о справедливой стоимости актива. Это пользовательский индикатор, который ежедневно обновляет средневзвешенную по объему цену, учитывая объем торговли и придавая больший вес ценам с высокой активностью. Метод расчета VWAP основывается на кумулятивной сумме произведений цены и объема, деленной на общий объем, начиная с нового торгового дня. На графике он представлен в качестве плавной линии, что существенно облегчает анализ.
Применение Daily VWAP позволяет трейдерам оценивать справедливую внутридневную стоимость. Это способствует определению настроений рынка: выше VWAP указывает на бычьи настроения, ниже – на медвежьи. Также VWAP служит ориентиром для определения стратегических точек входа и выхода, а его использование в качестве помощи в подт...
👉 Читай | Календарь | @mql5ru
Применение Daily VWAP позволяет трейдерам оценивать справедливую внутридневную стоимость. Это способствует определению настроений рынка: выше VWAP указывает на бычьи настроения, ниже – на медвежьи. Также VWAP служит ориентиром для определения стратегических точек входа и выхода, а его использование в качестве помощи в подт...
👉 Читай | Календарь | @mql5ru
❤2
Изучение настроек и параметров индикатора моментума может быть крайне полезным для разработки торговых стратегий. Период моментума составляет стандартные 14 свечей для расчета, что позволяет избежать чрезмерного запаздывания, хотя увеличение периода может сгладить кривую. Период волатильности также составляет 14 свечей, обеспечивая корректную оценку рынка. Масштабный фактор по умолчанию настроен на 100000 для удобочитаемости.
Уровни перекупленности и перепроданности по умолчанию равны 100.0 и -100.0 соответственно. Положительные значения индикатора сигнализируют о бычьем тренде, тогда как отрицательные указывают на медвежий. Индикатор динамически адаптирует расчеты к текущей волатильности, обеспечивая точные и своевременные сигналы о перекупленности и перепроданности. Такой подход помогает своевременно реагировать на потенциальные коррекции или восстановление цен.
👉 Читай | Нейросети | @mql5ru
Уровни перекупленности и перепроданности по умолчанию равны 100.0 и -100.0 соответственно. Положительные значения индикатора сигнализируют о бычьем тренде, тогда как отрицательные указывают на медвежий. Индикатор динамически адаптирует расчеты к текущей волатильности, обеспечивая точные и своевременные сигналы о перекупленности и перепроданности. Такой подход помогает своевременно реагировать на потенциальные коррекции или восстановление цен.
👉 Читай | Нейросети | @mql5ru
❤2
Создание шаблонов функций и процедур в MQL5 требует тщательного подхода. Компилятор создает перегруженные функции автоматически при правильном использовании типов данных. Для успешного применения шаблонов важно предвидеть и избегать проблем с преобразованием типов. Шаблоны позволяют отказаться от необходимости определять каждый тип данных вручную. При использовании разных типов данных, как в коде с использованием целых чисел и чисел с плавающей точкой, ошибки могут возникать при несоответствии типов аргументов. Возможны различные стратегии решения этой проблемы, включая использование явных преобразований типов или ограничение типов на уровне шаблона. Разнообразие подходов позволяет разрабатывать более гибкие решения. Отказ от жесткой привязки к коду и изучение концепций помогают избежать ошибок и оптимизировать процесс программирования.
👉 Читай | Фриланс | @mql5ru
👉 Читай | Фриланс | @mql5ru
❤1👌1
В 2024-2025 годах Mamba, новая архитектура на базе Selective State Space Models, изменит трейдинг. Квантовый сдвиг: от квадратичной сложности Transformer к линейной O(N). Это позволяет анализировать длинные временные ряды, игнорируя шум и акцентируясь на значимых событиях. В MetaTrader 5 модель адаптирована в виде советника ModernAI_Expert.mq5, демонстрирующего чистый AI-подход без традиционных индикаторов. Динамическое управление позицией учитывает уверенность модели, улучшая реакцию на смену рыночных условий. Mamba выводит алгоритмический трейдинг на новый уровень: сочетание высокоэффективной обработки и адаптивности в условиях современных рынков.
👉 Читай | Учебник | @mql5ru
👉 Читай | Учебник | @mql5ru
⚡3❤2👀1
Онлайн-обучение AI-моделей в MetaTrader 5 меняет подход к прогнозированию, обеспечивая адаптацию моделей в реальном времени. Этот метод позволяет AI адаптироваться к новым данным, поддерживая актуальность и точность. Инфраструктура включает Python-клиент для построения моделей и их сохранения в формате ONNX. CatBoost и GRU — примеры используемых моделей. Процесс автоматизирован с помощью Python-библиотеки schedule, что позволяет регулярно обновлять и загружать модели в MetaTrader 5. Результат — динамическая адаптация алгоритмов к изменениям рынка без вмешательства пользователя, с балансом между автоматизацией и контролем.
👉 Читай | Справка | @mql5ru
👉 Читай | Справка | @mql5ru
❤2🏆1