В статье рассматривается совершенствование автоматизации в подборе алгоритмов для MetaTrader 5. Изначально процесс основан на ручном анализе, но авторы предлагают более эффективный метод с использованием кластеризации, чтобы улучшить результаты торгов и ускорить процесс оптимизации. Кластеризация выполняется через Python и библиотеку scikit-learn (K-Means), однако интеграция Python в MQL5 требует дополнительных шагов. Предложенные решения включают запуск программ на Python из MQL5 с помощью системных функций или с использованием веб-запросов. Это обеспечивает большую гибкость и упрощает создание комплексных автоматических процессов для улучшения торговых стратегий.
Читать далее...
Читать далее...