Для написания самообучающегося индикатора сильных уровней и поддержки на MQL5, мы можем использовать различные методы и алгоритмы. В этой статье я расскажу о одном из возможных подходов, который можно использовать для создания такого индикатора. Сначала мы рассмотрим, что такое уровни поддержки и сопротивления. Уровень поддержки - это цена, при достижении которой рынок обычно отклоняется вверх и начинает показывать силу покупателей. Уровень сопротивления, с другой стороны, - это цена, при достижении которой рынок обычно отклоняется вниз и начинает показывать силу продавцов. Важно отметить, что уровни поддержки и сопротивления могут изменяться со временем в зависимости от прошлых и текущих данных цен. В самом простом случае мы можем определить уровни поддержки и сопротивления, исходя из высоты предыдущего колебания цены. Например, если цена рынка достигает нового максимума, а затем начинает падать, мы можем считать это уровнем сопротивления. Если же цена достигает нового минимума, а затем начинает расти, мы можем считать это уровнем поддержки. Однако, простое определение уровней поддержки и сопротивления может оказаться недостаточным, особенно в сложных и быстро меняющихся рыночных условиях. Поэтому мы могли бы использовать машинное обучение для создания более точного и адаптивного индикатора. В качестве примера, давайте рассмотрим использование алгоритма машинного обучения K-ближайших соседей (K-nearest neighbors) для предсказания уровней поддержки и сопротивления на основе исторических данных цен. Этот алгоритм использует ближайшие к нашей точке обучающие примеры для определения класса или значения данной точки. В нашем случае каждый обучающий пример будет представлять собой сочетание цены и типа (поддержка или сопротивление). Для начала мы можем пройти по историческим данным и найти колебания цены, которые соответствуют уровням поддержки и сопротивления. Например, для уровня поддержки мы можем найти цены, при достижении которых рынок начал расти. Для уровня сопротивления мы можем найти цены, при достижении которых рынок начал падать. Затем мы можем использовать алгоритм K-ближайших соседей для предсказания уровней поддержки и сопротивления на основе текущих данных цен. Мы выбираем определенное количество ближайших обучающих примеров и определяем, какой из них преобладает (поддержка или сопротивление), чтобы принять решение о текущем уровне. Мы также можем использовать дополнительные данные, такие как объем торговли или другие технические показатели, чтобы улучшить предсказания уровней поддержки и сопротивления. Однако, важно понимать, что этот подход может не всегда быть 100% точным, поскольку рынки постоянно меняются и эффективно предсказывать их движение сложно. Поэтому следует использовать самообучающийся индикатор сильных уровней и поддержки как одну из многих составляющих при анализе рынка и принятии решений о торговле.