243
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
No data30 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '24
September '24
+243
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 25 September | 0 | |||
| 24 September | 0 | |||
| 23 September | 0 | |||
| 22 September | 0 |
Channel Posts
| 2 | https://arxiv.org/abs/2102.03054 | 323 |
| 3 | https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-desktop | 323 |
| 4 | https://arxiv.org/abs/2407.02279 | 281 |
| 5 | Sanctions bot | 471 |
| 6 | Беcплатная версия "Sanctions bot". Бот обучен на истории с 2010 по 2020 год. Более поздняя история - новые данные, не участвовавшие в обучении. Валютная пара EURGBP, таймфрейм от М1 до H1 (обучался на H1). Можно оптимизировать параметры и посмотреть как работают разные сеты.
Free version of "Sanctions bot". The bot was trained on history from 2010 to 2020. More recent history - new data not involved in training. Currency pair EURGBP, timeframe from M1 to H1 (trained on H1). You can optimize the parameters and see how different sets work. | 440 |
| 7 | Сделал бота, на основе своих последних исследований. Приглашаю поучаствовать в тестировании. Зарядил небольшую плату за него, поскольку плата за статьи не окупает время и трудозатраты. Если будет интерес и поддержка со стороны сообщества, напишу и опубликую статьи по новому методу.
Также вы можете заказать подобного бота для себя или для продаж в маркете. Условия можно обсудить.
I made a bot based on my latest research. I invite you to participate in testing. I charged a small fee for it, since the fee for the articles does not justify the time and labor costs. If there is interest and support from the community, I will write and publish articles on the new method.
You can also order a similar bot for yourself or for sales in the market. Conditions can be discussed.
https://www.mql5.com/en/market/product/79210 | 429 |
| 8 | Написал новую статью про кластеризацию. На этих выходных загружу модели в кодобазу.
https://www.mql5.com/ru/articles/14548 | 567 |
| 9 | The first article about causal inference has been translated into English. 1 year later 🙂
https://www.mql5.com/en/articles/11147 | 539 |
| 10 | An interesting topic "Multi-task learning" which can be useful for multicurrency machine learning models.
Интересная тема «Многозадачное обучение», которая может быть полезна для мультивалютных моделей машинного обучения.
https://www.ruder.io/multi-task/ | 486 |
| 11 | Вышла очередная статья по причинно-следственному выводу. Материала еще достаточно много, буду заливать по мере возмоности.
Another article on causal inference has been published. There is still quite a lot of material, I will upload it as soon as possible.
https://www.mql5.com/ru/articles/14360 | 474 |
| 12 | Создал заготовку бота, к которому можно будет подключать модели из статей. Потом буду добавлять разные модели к архиву бота.
I created a bot template to which you can connect models from articles. Then I will add different models to the bot archive.
https://www.mql5.com/ru/code/48482 | 414 |
| 13 | Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?
https://www.youtube.com/watch?v=w8Y7hY05z7k | 420 |
| 14 | Подготавливаю очередную статью (пока только на русском), английская версия будет после перевода компанией Metaquotes. После этого опубликую несколько бесплатных ботов по этому материалу для тех, кто не любит программировать 🙂
I’m preparing another article (only in Russian for now), the English version will be available after translation by Metaquotes. After that, I will publish several free bots on this material for those who do not like programming 🙂 | 406 |
| 15 | Easy way to install "small" LLM's on your PC:
https://lmstudio.ai | 400 |
| 16 | I am currently researching causal inference approaches for trading problems. The current topic is sample matching. This can be useful for finding market inefficiencies. A classic example of matching is Propensity score theorem from Rosenbaum and Rubin: https://academic.oup.com/biomet/article/70/1/41/240879
Since this is old approach with many drawbacks, which actually don’t recommend to use from many researches, some authors offer modern approaches of matching that would be nice to know. For example «Almost Matching Exactly Lab»: https://almost-matching-exactly.github.io | 486 |
| 17 | Продолжение на тему причинно-следственного вывода:
https://www.mql5.com/ru/articles/13957 | 529 |
| 18 | Новая статья на сайте:
https://www.mql5.com/ru/articles/11147 | 646 |
