В статье обсуждается интеграция MetaTrader 5 с другими программами, такими как Excel, и обмен данными в реальном времени. Для этого предлагается использовать сокеты, позволяющие устанавливать надежные двусторонние соединения (TCP) или более быстрые, но менее надежные (UDP). Приводится пример создания простой клиент-серверной системы с использованием MetaTrader 5 и внешнего кода для серверной части. Это подходит для ситуаций, где требуется передача данных между MetaTrader и другими приложениями, позволяя контролировать торговую платформу извне и использовать внешние данные для принятия решений в торговле.

👉 Читай | VPS | @mql5ru

В статье рассматривается инновационная архитектура торговой системы на базе обучения с подкреплением для MetaTrader 5, ориентированная на самообучение и адаптацию к рыночным условиям. Она использует многоагентную архитектуру, где каждый "мозг" действует как независимый агент с уникальными торговыми стратегиями. Система интегрирует стационарные индикаторы для более устойчивого анализа, что снижает риск переобучения. Важным компонентом является балансировка классов, предотвращающая склонность к однобокому выбору покупок или продаж. Процесс прунинга и коллективное принятие решений обеспечивают адаптацию и устойчивость системы к изменению рыночных условий.

👉 Читай | Сигналы | @mql5ru

В статье рассматривается использование алгоритма Soft Actor-Critic (SAC) для обучения с подкреплением в MetaTrader 5 и Python. Описаны два подхода к реализации буфера воспроизведения данных: ручной и тензорный. Даны рекомендации по выбору подхода в зависимости от масштаба задачи и доступного оборудования. Обсуждаются преимущества ручного подхода в простоте и тензорного — в эффективности работы с GPU. Также рассматриваются сети критики, их роль в оценке Q-значений и поддержка стабильности обучения. Подчёркивается важность сети значений для уменьшения дисперсии и стабилизации обучения. Рассмотрены практические аспекты интеграции и оптимизации этих компонентов.

👉 Читай | VPS | @mql5ru