Страница 12 — Статьи по алготрейдингу — руководства и примеры

Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (Окончание)

Применение анизотропных диффузионных процессов для кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве, как это предложено в фреймворке HypDIff, способствует сохранению топологических особенностей текущей рыночной ситуации, и повышает качество её анализа. В предыдущей статье мы начали реализацию предложенных подходов средствами MQL5. И сегодня продолжим начатую работу, доведя ее до логического завершения.

Машинное обучение и Data Science (Часть 31): Применение моделей CatBoost в трейдинге

Модели искусственного интеллекта CatBoost приобрели огромную популярность в сообществе машинного обучения благодаря их точности прогнозирования, эффективности и устойчивости к разрозненным и сложным наборам данных. В этой статье речь будет идти о том, как использовать эти модели применительно к рынку Форекс.

Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (HypDiff)

Статья рассматривает способы кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве через анизотропные диффузионные процессы. Это помогает точнее сохранять топологические характеристики текущей рыночной ситуации и повышает качество ее анализа.

Создаем интерактивную MQL5-панель с использованием класса Controls (Часть 2): Добавление отзывчивости кнопок

В этой статье мы преобразуем нашу статическую панель мониторинга MQL5 в интерактивный инструмент, добавив отзывчивость кнопок. Мы рассмотрим, как автоматизировать функционал компонентов графического интерфейса, гарантируя, что они будут правильно реагировать на нажатия пользователя. К концу статьи мы создадим динамический интерфейс, который повышает вовлеченность пользователей и удобство торговли.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 43): Обучение с подкреплением с помощью SARSA

SARSA (State-Action-Reward-State-Action, состояние-действие-вознаграждение-состояние-действие) — еще один алгоритм, который можно использовать при реализации обучения с подкреплением. Рассмотрим, как можно реализовать этот алгоритм в качестве независимой модели (а не просто механизма обучения) в советниках, собранных в Мастере, аналогично тому, как мы это делали в случаях с Q-обучением и DQN.

Торговля по алгоритму: ИИ и его путь к золотым вершинам

В данной статье продемонстрирован подход к созданию торговых стратегий для золота с помощью машинного обучения. Рассматривая предложенный подход к анализу и прогнозированию временных рядов с разных ракурсов, можно определить его преимущества и недостатки по сравнению с другими способами создания торговых систем, основанных исключительно на анализе и прогнозировании финансовых временных рядов.

Ординальное кодирование номинальных переменных

В настоящей статье мы обсудим и продемонстрируем, как преобразовать номинальные предикторы в числовые форматы, подходящие для алгоритмов машинного обучения, используя как Python, так и MQL5.

Детерминированный осциллирующий поиск — Deterministic Oscillatory Search (DOS)

Алгоритм Deterministic Oscillatory Search (DOS) — инновационный метод глобальной оптимизации, сочетающий преимущества градиентных и роевых алгоритмов без использования случайных чисел. Механизм осцилляций и наклонов фитнеса позволяет DOS исследовать сложные пространства поиска детерминированным методом.

Почти все трейдеры приходят на рынок для того, чтобы заработать денег, хотя есть и доля тех, кому важен не сам торговый результат, а участие в процессе, драйв. Впрочем, получить удовольствие от процесса можно не только торгуя вручную, но и занимаясь разработкой автоматических торговых систем. Ведь создание торгового робота может быть таким же интересным занятием, как и чтение хорошего детектива.

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 4): Повышаем производительность

В этой статье будут рассмотрены методы улучшения работы советника в тестере стратегий, будет написан код для разделения времени новостных событий на почасовые категории. Доступ к этим новостным событиям будет осуществляться в течение указанного для них часа. Это гарантирует, что советник может эффективно управлять сделками на основе событий как в условиях высокой, так и низкой волатильности.

Как интегрировать концепцию Smart Money (OB) в сочетании с индикатором Фибоначчи для оптимального входа в сделку

SMC (Order Block) — это ключевые области, где институциональные трейдеры совершают значительные покупки или продажи. После значительного движения цены уровни Фибоначчи помогают определить потенциальный откат от недавнего максимума колебания (swing high) к минимуму колебания (swing low) для определения оптимальной точки входа в сделку.

Создание советника на MQL5 на основе стратегии PIRANHA с использованием Полос Боллинджера

В настоящей статье мы создаем советника (EA) на MQL5 на основе стратегии PIRANHA, использующего Полосы Боллинджера для повышения эффективности торговли. Мы обсуждаем ключевые принципы стратегии, реализацию кода, а также методы тестирования и оптимизации. Эти знания позволят эффективно использовать советник в ваших торговых сценариях

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Окончание)

Эта статья позволит вам увидеть, как Mamba4Cast превращает теорию в рабочий торговый алгоритм и подготовить почву для собственных экспериментов. Не упустите возможность получить полный спектр знаний и вдохновения для развития собственной стратегии.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IV): Безопасность входа в систему

Представьте себе, что злоумышленник проник в систему управления торговли и получил доступ к компьютерам и панели администратора, используемым для передачи ценных сведений миллионам трейдеров по всему миру. Это может привести к катастрофическим последствиям, таким как несанкционированная отправка вводящих в заблуждение сообщений или случайные нажатия на кнопки, запускающие непреднамеренные действия. В этой статье мы рассмотрим меры безопасности в MQL5 и новые функции безопасности, которые мы реализовали в нашей панели администратора для защиты от этих угроз. Совершенствуя наши протоколы безопасности, мы стремимся защитить наши каналы связи и сохранить доверие членов нашего торгового сообщества.

Нейросети в трейдинге: Управляемая сегментация (Окончание)

Продолжаем, начатую в предыдущей статье работу, по построению фреймворка RefMask3D средствами MQL5. Данный фреймворк разработан для всестороннего изучения мультимодального взаимодействия и анализа признаков в облаке точек, с последующей идентификацией целевого объекта на основе описания, предоставленного на естественном языке.

Разработка системы репликации (Часть 69): Настройка времени (II)

Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 3): Разработка EX5-библиотеки для управления отложенными ордерами

Вы узнаете, как разработать и внедрить комплексную библиотеку отложенных EX5-ордеров в ваш код или MQL5-проекты. Мы рассмотрим, как импортировать и реализовать такую библиотеку в составе торговой панели или графического пользовательского интерфейса (GUI). Панель ордеров советника позволит пользователям открывать, отслеживать и удалять отложенные ордера по магическому числу непосредственно из графического интерфейса в окне графика.

Фильтр Калмана для возвратных стратегий на рынке Форекс

Фильтр Калмана представляет собой рекурсивный алгоритм, применяемый в алготрейдинге для оценки истинного состояния финансового временного ряда посредством фильтрации шума из движения цен. Он динамически обновляет прогнозы на основе новых рыночных данных, что делает его ценным для таких адаптивных стратегий, как возвратные. В этой статье впервые представлен фильтр Калмана, а также рассмотрены его расчет и реализация. Кроме того, в качестве примера мы применим этот фильтр к классической возвратной форекс-стратегии. Наконец, проведем различные виды статистического анализа, сравнивая фильтр со скользящей средней на различных валютных парах.

DoEasy. Сервисные функции (Часть 3): Паттерн "Внешний бар"

В статье разработаем паттерн Price Action "Внешний Бар" в библиотеке DoEasy и оптимизируем методы доступа к управлению ценовыми паттернами. Кроме того, проведём работу по исправлению ошибок и недоработок, выявленных при тестировании библиотеки.

Заголовок в Connexus (Часть 3): Освоение использования HTTP-заголовков для запросов

Продолжаем разработку библиотеки Connexus. В этой главе мы исследуем концепцию заголовков в протоколе HTTP, объясняя, что это такое, для чего они предназначены и как их использовать в запросах. Мы рассмотрим основные заголовки, используемые при взаимодействии с API, а также покажем практические примеры того, как настроить их в библиотеке.

Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?

Матричная модель прогнозирования на марковской цепи

Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.

Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 3): Улучшенная визуализация данных

В этой статье мы рассмотрим расширенную визуализацию данных, включая такие функции, как интерактивность, многослойные данные и динамические элементы, позволяющие трейдерам более эффективно изучать тренды, закономерности и корреляции.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть IX): Анализ на нескольких таймфреймах (II)

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим стратегию анализа на нескольких таймфреймах, чтобы узнать, на каком таймфрейме наша модель искусственного интеллекта работает лучше всего. Наш анализ приводит нас к выводу, что месячный и часовой таймфреймы дают модели с относительно низким уровнем ошибок по паре EURUSD. Мы использовали это в своих интересах и создали торговый алгоритм, который делает прогнозы с помощью искусственного интеллекта на месячном таймфрейме и совершает сделки на часовом таймфрейме.

Создаем интерактивную MQL5-панель с использованием класса Controls (Часть 1): Настройка панели

В этой статье мы создадим интерактивную торговую панель с использованием класса Controls в MQL5, предназначенную для оптимизации торговых операций. Панель содержит заголовок, кнопки навигации для торговли, закрытия и информации, а также специализированные кнопки для заключения сделок и управления позициями. К концу статьи у нас будет базовая панель, готовая к дальнейшим улучшениям.

Движение цены: Математические модели и технический анализ

Прогнозирование движений валютных пар является важным фактором успеха в трейдинге. Данная статья посвящена исследованию различных моделей движения цены, анализу их преимуществ и недостатков, а также практическому применению в торговых стратегиях. Мы рассмотрим подходы, позволяющие выявлять скрытые закономерности и повышать точность прогнозов.

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Базовые модули модели)

Продолжаем знакомство с фреймворком Mamba4Cast. И сегодня мы погрузимся в практическую реализацию предложенных подходов. Mamba4Cast создавался не для долгого прогрева на каждом новом временном ряде, а для мгновенного включения в работу. Благодаря идее Zero‑Shot Forecasting модель способна сразу выдавать качественные прогнозы на реальных данных без дообучения и тонкой настройки гиперпараметров.

От новичка до эксперта: Совместная отладка на MQL5

Политика «решения проблем» может создать четкую программу для овладения сложными навыками, такими как программирование на MQL5. Такой подход позволяет сконцентрироваться на решении проблем, одновременно развивая свои навыки. Чем больше проблем вы решаете, тем более продвинутый опыт передается в ваш мозг. Лично я считаю, что отладка - это самый эффективный способ освоить программирование. Сегодня мы рассмотрим процесс очистки кода и обсудим лучшие методы преобразования запутанной программы в ясную и функциональную. Прочтите эту статью и откройте для себя ценную информацию.

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (II) - Настройка LoRA

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 42): Осциллятор ADX

ADX — еще один относительно популярный технический индикатор, используемый некоторыми трейдерами для оценки силы преобладающего тренда. Действуя как комбинация двух других индикаторов, он представляет собой осциллятор, паттерны которого мы исследуем в этой статье с помощью Мастера MQL5 и его вспомогательных классов.

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Mamba4Cast)

В этой статье мы знакомимся с фреймворком Mamba4Cast и подробно рассматриваем один из его ключевых компонентов — позиционное кодирование на основе временных меток. Показано, как формируется временной эмбеддинг с учётом календарной структуры данных.

Разработка системы репликации (Часть 68): Настройка времени (I)

Сегодня мы продолжим работу над тем, чтобы заставить указатель мыши сообщать нам об оставшемся времени бара в периоды низкой ликвидности. Хотя на первый взгляд кажется, что всё просто, на самом деле эта задача гораздо сложнее. Это связано с некоторыми препятствиями, которые нам придется преодолеть. Поэтому важно, чтобы вы хорошо усвоили материал из первой части данной серии, чтобы понять следующие части.

Как создать торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets

Создайте торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets! Вы узнаете, как синхронизировать свои торговые данные с помощью HTTP POST и извлекать их с помощью HTTP-запросов. Наконец, у вас будет торговый журнал, который поможет эффективно отслеживать ваши сделки.

Машинное обучение и Data Science (Часть 30): Тандем из сверточных (CNN) и рекуррентных (RNN) нейросетей для прогнозирования фондового рынка

В этой статье мы рассмотрим динамическую интеграцию сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для задач прогнозирования фондового рынка. Для этого соединим способность CNN извлекать закономерности и эффективность RNN в обработке последовательных данных. Давайте посмотрим, как такая мощная комбинация может повысить точность и эффективность торговых алгоритмов.

Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений

Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.

Алгоритм верблюда — Camel Algorithm (CA)

Алгоритм верблюда, разработанный в 2016 году, моделирует поведение верблюдов в пустыне для решения оптимизационных задач, учитывая факторы температуры, запасов и выносливости. В данной работе представлена еще его модифицированная версия (CAm) с ключевыми улучшениями: применение гауссова распределения при генерации решений и оптимизация параметров эффекта оазиса.

Машинное обучение и Data Science (Часть 27): Сверточные нейросети (CNN) в торговых роботах для MetaTrader 5

Сверточные нейронные сети (CNN) используются для обнаружения закономерностей в изображениях и видео. При этом их применение намного шире. В этой статье мы рассмотрим применимость сверточных нейросетей для выявления ценных закономерностей на финансовых рынках и генерации торговых сигналов для торговых роботов в MetaTrader 5. Поговорим о том, как можно использовать этот метод глубокого машинного обучения для принятия обоснованных торговых решений.

Нейросети в трейдинге: Безмасочный подход к прогнозированию ценового движения

В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.

Критерий независимости Гильберта-Шмидта (HSIC)

В статье рассматривается непараметрический статистический тест HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) предназначенный для выявления линейных и нелинейных зависимостей в данных. Предложены реализации двух алгоритмов вычисления HSIC на языке MQL5: точного перестановочного теста и гамма-аппроксимации. Эффективность метода демонстрируется на синтетических данных, моделирующих нелинейную связь признаков и целевой переменной.

От начального до среднего уровня: Массивы и строки (II)

В этой статье я покажу, что хотя мы всё еще находимся на очень базовой стадии программирования, мы уже можем реализовать несколько интересных приложений. В данном случае мы создадим довольно простой генератор паролей. Таким образом мы сможем применить некоторые концепции, которые объяснялись до этого. Кроме того, мы рассмотрим, как можно разработать решения для некоторых конкретных проблем.