Создать статью
Модель портфельного риска с использованием критерия Келли и моделирования по методу Монте-Карло
Модель портфельного риска с использованием критерия Келли и моделирования по методу Монте-Карло
На протяжении десятилетий трейдеры использовали формулу критерия Келли для определения оптимальной доли капитала, которую можно направить на инвестиции или ставки, чтобы максимизировать долгосрочный рост при минимизации риска разорения. Однако слепое следование критерию Келли, основанному на результатах единственного бэк-тестирования, часто опасно для отдельных трейдеров, поскольку при реальной торговле торговое преимущество со временем тает, а прошлые результаты не являются предиктором будущих результатов. В настоящей статье я представлю реалистичный подход к применению критерия Келли для распределения рисков одного или нескольких советников в MetaTrader 5, основанный на результатах моделирования методом Монте-Карло с помощью Python.
Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (Создание токенов)
Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (Создание токенов)
Предлагаем вам отправиться в захватывающее путешествие по миру адаптивного анализа финансовых временных рядов и узнать, как превратить сложный спектральный разбор и гибкую свёртку в реальные торговые сигналы. Вы увидите, как LightGTS слушает ритм рынка, подстраиваясь под его изменения шагом переменного окна, и как OpenCL-ускорение позволяет превратить вычисления в кратчайший путь к прибыльным решениям.
Алгоритм обратного поиска — Backtracking Search Algorithm (BSA)
Алгоритм обратного поиска — Backtracking Search Algorithm (BSA)
Что если алгоритм оптимизации мог бы помнить свои прошлые путешествия и использовать эту память для поиска лучших решений? BSA делает именно это — балансируя между исследованием нового и возвращением к проверенному. В статье раскрываем секреты алгоритма. Простая идея, минимум параметров и стабильный результат.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 12): Стратегия пробоев на паре EURUSD
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 12): Стратегия пробоев на паре EURUSD
Присоединяйтесь к нам сегодня, поскольку мы ставим перед собой задачу разработать прибыльную торговую стратегию пробоев на MQL5. Мы выбрали пару EURUSD и попытались торговать на ценовых пробоях на часовом таймфрейме. Нашей системе было трудно отличить ложные пробои от начала истинных трендов. Мы снабдили нашу систему фильтрами, предназначенными для минимизации потерь и увеличения прибыли. В конце концов, мы успешно сделали нашу систему прибыльной и менее подверженной ложным пробоям.
Анализ временных разрывов цен в MQL5 (Часть I): Создаем базовый индикатор
Анализ временных разрывов цен в MQL5 (Часть I): Создаем базовый индикатор
Анализ временных разрывов (таймгэпов) помогает трейдеру выявлять потенциальные точки разворота рынка. В статье рассматривается, что такое таймгэп, как его интерпретировать, а также каким образом с его помощью можно обнаружить вливание крупного объема в рынок.
Разработка передовых торговых систем (ПТС): Реализация Order Blocks в индикаторе
Разработка передовых торговых систем (ПТС): Реализация Order Blocks в индикаторе
В этой статье мы узнаем, как создать индикатор, который обнаруживает, рисует и предупреждает о смягчении ордер-блоков (ОВ). Также мы подробно рассмотрим, как идентифицировать эти блоки на графике, устанавливать точные предупреждения и визуализировать их положение с помощью прямоугольников, чтобы лучше понять поведение цены. Данный индикатор станет ключевым инструментом для тех, кто следует концепциям Smart Money Concepts и методологии Inner Circle Trader.
Быстрый тестер торговых стратегий на Python с использованием Numba
Быстрый тестер торговых стратегий на Python с использованием Numba
В статье реализован быстрый тестер стратегий для моделей машинного обучения с применением Numba. По скорости он превосходит тестер стратегий на чистом Python в 50 раз. Автор рекомендует использовать эту библиотеку для ускорения математических расчетов и особенно там, где используются циклы.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 48): Аллигатор Билла Вильямса
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 48): Аллигатор Билла Вильямса
Аллигатор, детище Билла Вильямса, представляет собой универсальный индикатор определения тренда, который дает четкие сигналы и часто сочетается с другими индикаторами. Классы Мастера MQL5 позволяют нам тестировать различные сигналы на основе паттернов, что позволяет нам рассмотреть и этот индикатор.
Подробная информация о торговле на основе объема: Подтверждение тренда
Подробная информация о торговле на основе объема: Подтверждение тренда
Усовершенствованный метод подтверждения тренда сочетает в себе ценовое движение, анализ объема и машинное обучение для выявления подлинных изменений на рынке. Для подтверждения сделки требуются как ценовые пробои, так и скачки объема (на 50% выше среднего), а для дополнительного подтверждения используется нейронная сеть LSTM. Система использует определение размера позиции на основе ATR и динамическое управление рисками, что позволяет ей адаптироваться к различным рыночным условиям и одновременно отфильтровывать ложные сигналы.
От начального до среднего уровня: Перегрузка
От начального до среднего уровня: Перегрузка
Возможно, эта статья окажется самой запутанной для начинающих программистов. Ведь здесь я покажу, что не всегда в одном и том же коде все функции и процедуры имеют уникальные имена. Да, мы вполне можем использовать функции и процедуры с одинаковым именем — и это называется перегрузкой.
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (Окончание)
SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.
Выявление и классификация фрактальных паттернов посредством машинного обучения
Выявление и классификация фрактальных паттернов посредством машинного обучения
В этой статье мы затронем интригующую тему фрактального анализа и прогнозирования рынков посредством машинного обучения. Это только первые шаги на пути к исследованию многообразных фрактальных структур, которые образуются на графиках финансовых котировок. Мы используем корреляцию для поиска паттернов и алгоритм CatBoost для классификации этих паттернов.
Установка MetaTrader 5 и других приложений от MetaQuotes на HarmonyOS NEXT
Установка MetaTrader 5 и других приложений от MetaQuotes на HarmonyOS NEXT
Приложения от MetaQuotes, включая платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4, можно установить на устройства с операционной системой HarmonyOS NEXT с помощью компонента DroiTong. В статье представлено пошаговое руководство для установки программ на телефон или ноутбук.
Алгоритм эхолокации дельфинов — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
Алгоритм эхолокации дельфинов — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм DEA — метаэвристический метод оптимизации, вдохновленный уникальной способностью дельфинов находить добычу с помощью эхолокации. От математических основ до практической реализации на MQL5, от анализа до сравнения с классическими алгоритмами — детально разберем, почему этот относительно молодой метод заслуживает места в арсенале тех, кто сталкивается с задачами оптимизации.
Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (LightGTS)
Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (LightGTS)
Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.
От Python к MQL5: Путешествие в квантовые торговые системы
От Python к MQL5: Путешествие в квантовые торговые системы
В статье рассматривается разработка квантовой торговой системы - от прототипа на Python к реализации на MQL5 для реальной торговли. Система использует принципы квантовых вычислений, такие как суперпозиция и запутанность, для анализа состояний рынка, хотя она работает на классических компьютерах с использованием квантовых симуляторов. Ключевые особенности включают трехкубитную систему для одновременного анализа восьми состояний рынка, 24-часовые периоды ретроспективного анализа и семь технических индикаторов для анализа рынка. Хотя показатели точности могут показаться скромными, они обеспечивают существенное преимущество в сочетании с правильными стратегиями управления рисками.
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 1): Система Profitunity (Торговый хаос Билла Вильямса)
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 1): Система Profitunity (Торговый хаос Билла Вильямса)
В данной статье мы исследуем систему Profitunity авторства Билла Вильямса, подробно разобрав ее ключевые составляющие и уникальный подход к торговле в хаотичных условиях рынка. Мы продемонстрируем читателям реализацию системы на языке программирования MQL5, делая акцент на автоматизации ключевых индикаторов и сигналов для входа/выхода. Наконец, мы протестируем и оптимизируем стратегию, детально анализируя ее эффективность в различных рыночных сценариях.
Подробная информация о торговле на основе объема: Выход за рамки графиков OHLC
Подробная информация о торговле на основе объема: Выход за рамки графиков OHLC
Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 2): Создание новостной панели
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 2): Создание новостной панели
В этой статье мы создадим практичную новостную панель с использованием экономического календаря MQL5 для улучшения нашей торговой стратегии. Начнем с проектирования макета, уделив особое внимание ключевым элементам, таким как названия событий, важность и время, а затем перейдем к настройке в MQL5. Наконец, мы внедрим систему сортировки для отображения только самых актуальных новостей, предоставляя трейдерам быстрый доступ к важным экономическим событиям.
Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов
Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов
Данная статья посвящена изучению grey-модели — перспективного инструмента, способного расширить возможности трейдера. Мы рассмотрим некоторые варианты применения этой модели для технического анализа и построения торговых стратегий.
Эволюционная стратегия адаптации ковариационной матрицы — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Эволюционная стратегия адаптации ковариационной матрицы — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Исследуем один из самых интересных алгоритмов без градиентной оптимизации, который учится понимать геометрию целевой функции. Рассмотрим классическую реализацию CMA-ES с небольшой модификацией — заменой нормального распределения на степенное. Детальный разбор математики алгоритма, практическая реализация и честный анализ: где CMA-ES непобедим, а где его лучше не применять.
Создание бота для Telegram на языке MQL5
Создание бота для Telegram на языке MQL5
Эта статья — пошаговое руководство по созданию бота для Telegram на языке MQL5. Данный материал будет интересен тем, кто хочет связать торгового робота со своим мобильным устройством. В статье приведены примеры ботов, выполняющие рассылку торговых сигналов, поиск информации на сайте, присылающие информацию о состоянии торгового счета, котировки и скриншоты графиков на ваш смартфон.
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)
Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.
Определение справедливых курсов валют по ППС с помощью данных МВФ
Определение справедливых курсов валют по ППС с помощью данных МВФ
Создание системы анализа валютных курсов на основе паритета покупательной способности (ППС) на Python. Автор разработал алгоритм с 5 методами расчета справедливых курсов, используя данные МВФ. Практическое руководство по фундаментальному анализу валют, обработке экономических данных и интеграции с торговыми системами. Полный код в open source.
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены
На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.
Наблюдатель Connexus (Часть 8): Добавление Request Observer (Наблюдатель запросов)
Наблюдатель Connexus (Часть 8): Добавление Request Observer (Наблюдатель запросов)
В этой заключительной части нашей серии библиотеки Connexus мы рассмотрели реализацию паттерна Наблюдатель, а также основные рефакторинги в путях к файлам и именах методов. В этой серии представлена вся разработка Connexus, предназначенная для упрощения HTTP-взаимодействия в сложных приложениях.
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)
Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.
Анализ влияния погоды на валюты аграрных стран с использованием Python
Анализ влияния погоды на валюты аграрных стран с использованием Python
Как связана погода и валютный рынок? В классической экономической теории долгое время не признавали влияние таких факторов на поведение рынка. Но все изменилось. Давайте попробуем найти связи в состоянии погоды и положения аграрных валют на рынке.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 46): Ишимоку
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 46): Ишимоку
Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.
От начального до среднего уровня: Определения (II)
От начального до среднего уровня: Определения (II)
В этой статье мы продолжим знакомство с директивой #define, но на этот раз мы сосредоточимся на второй форме ее использования, то есть на создании макросов. Поскольку данная тема может быть немного сложной, мы решили использовать приложение, которое мы изучаем уже некоторое время. Надеюсь, вам понравится сегодняшняя статья.
Разработка системы репликации (Часть 77): Новый Chart Trade (IV)
Разработка системы репликации (Часть 77): Новый Chart Trade (IV)
В этой статье мы расскажем о некоторых деталях и мерах предосторожности, которые следует учитывать при создании протокола связи. Это довольно простые и понятные вещи, так что мы не будем слишком углубляться в эту статью. Но чтобы понять, что произойдет у получателя, нужно разобраться в содержании статьи.
Стратегия орла — Eagle Strategy (ES)
Стратегия орла — Eagle Strategy (ES)
Eagle Strategy — алгоритм, имитирующий двухфазную охотничью стратегию орла: глобальный поиск через полеты Леви методом Мантенья, чередуется с интенсивной локальной эксплуатацией светлячкового алгоритма, математически обоснованный подход к балансу между исследованием и эксплуатацией, а также биоинспирированная концепция, объединяющая два природных феномена в единый вычислительный метод.
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 5): Совершаем сделки (II)
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 5): Совершаем сделки (II)
В этой статье мы детально рассмотрим класс управления сделками, включив в него ордера buy stop и sell stop для торговли новостными событиями, а также введем ограничение срока действия этих ордеров, чтобы предотвратить переносы торговли на следующий день. В советник будет встроена функция проскальзывания, которая попытается предотвратить или минимизировать возможное проскальзывание, которое может возникнуть при использовании стоп-ордеров в торговле, особенно во время выхода новостей.
Клиент в Connexus (Часть 7): Добавление клиентского уровня
Клиент в Connexus (Часть 7): Добавление клиентского уровня
В настоящей статье мы продолжаем разработку библиотеки Connexus. В настоящей главе мы создаем класс CHttpClient, отвечающий за отправку запроса и получение ордера. Мы также рассматриваем концепцию моков (mocks), отделяя библиотеку от функции WebRequest, что обеспечивает большую гибкость для пользователей.
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов)
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов)
Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 1): Введение в GAN и синтетические данные в сфере финансового моделирования
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 1): Введение в GAN и синтетические данные в сфере финансового моделирования
Настоящая статья знакомит трейдеров с Генеративно-состязательными сетями (GAN) для генерации Синтетических финансовых данных, устраняя ограничения данных в процессе обучения модели. В ней рассматриваются основы GAN, реализация кода на python и MQL5, а также практическое применение в финансовой сфере, позволяющее трейдерам повысить точность и надежность моделей с помощью синтетических данных.
Поэтапный отбор признаков на MQL5
Поэтапный отбор признаков на MQL5
В этой статье мы представляем модифицированную версию поэтапного отбора признаков, реализованную в MQL5. Настоящий подход основан на методах, описанных Тимоти Мастерсом (Timothy Masters) в работе "Современных алгоритмах интеллектуального анализа данных на C++" и "CUDA C".