Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска

Статья содержит детальное описание алгоритма расчета кросс-курсов, визуализацию матрицы дисбалансов и рекомендации по оптимальной настройке параметров MinDiscrepancy и MaxRisk для эффективной торговли. Система автоматически рассчитывает "справедливую стоимость" каждой валютной пары через кросс-курсы, генерируя сигналы на покупку при отрицательных отклонениях, и на продажу — при положительных.

Нейросети в трейдинге: Прогнозирование временных рядов при помощи адаптивного модального разложения (ACEFormer)

Предлагаем познакомиться с архитектурой ACEFormer — современным решением, сочетающим эффективность вероятностного внимания и адаптивное разложение временных рядов. Материал будет полезен тем, кто ищет баланс между вычислительной производительностью и точностью прогноза на финансовых рынках.

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

В сегодняшней статье мы начнем изучать некоторые особые типы данных. Для начала мы определим, что такое строка, и объясним, как использовать некоторые базовые процедуры. Это позволит нам работать с этим типом данных, который может быть интересным, хотя иногда и немного запутанным для новичков. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 7): Анализ команд для автоматизации индикаторов на графиках

В этой статье мы узнаем, как интегрировать команды Telegram с MQL5 для автоматизации добавления индикаторов на торговые графики. Мы рассмотрим процесс анализа пользовательских команд, их выполнение на языке MQL5 и тестирование системы для обеспечения бесперебойной торговли на основе индикаторов.

От начального до среднего уровня: Приоритеты операторов

Это, несомненно, самый сложный вопрос, который можно объяснить исключительно теоретически. Поэтому я советую вам попрактиковаться с материалами, которые будут показаны здесь. Хотя на первый взгляд всё может показаться простым, данный вопрос с операторами можно понять только на практике в сочетании с постоянным изучением.

Скальпинг по потоку ордеров (Order Flow Scalping) с MQL5

Данный советник для MetaTrader 5 реализует стратегию Scalping OrderFlow (стратегия скальпирования потока ордеров) с расширенным управлением рисками. В нем используется множество технических индикаторов для определения торговых возможностей на основе дисбалансов в потоке ордеров. Бэк-тестирование показывает потенциальную прибыльность, но подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации, особенно в области управления рисками и соотношения результатов торговли. Он подходит для опытных трейдеров и требует тщательного тестирования и понимания перед практическим применением.

Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 1): Создаем базовый простой функционал

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

Алгоритм хаотической оптимизации — Chaos optimization algorithm (COA): Продолжение

Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (I)

В статье рассматриваются возможности включения нескольких стратегий в советник с использованием MQL5. Советники предоставляют более широкие возможности, чем индикаторы и скрипты, позволяя применять более сложные подходы к торговле, которые можно адаптировать к изменяющимся рыночным условиям.

Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.

Разработка системы репликации (Часть 66): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (VII)

В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Алгоритм хаотической оптимизации — Chaos optimization algorithm (COA)

Усовершенствованный алгоритм хаотической оптимизации (COA), объединяющий воздействие хаоса с адаптивными механизмами поиска. Алгоритм использует множество хаотических отображений и инерционные компоненты для исследования пространства поиска. Статья раскрывает теоретические основы хаотических методов финансовой оптимизации.

Создание самооптимизирующихся советников на языках MQL5 и Python (Часть II): Настройка глубоких нейронных сетей

Модели машинного обучения имеют различные настраиваемые параметры. В этой серии статей мы рассмотрим, как настроить ИИ-модели в соответствии с конкретным рынком с помощью библиотеки SciPy.

HTTP и Connexus (Часть 2): Понимание архитектуры HTTP и дизайна библиотеки

В настоящей статье рассматриваются основы протокола HTTP, описываются основные методы (GET, POST, PUT, DELETE), коды состояния, а также структура URL-адресов. Кроме того, в ней представлено начало создания библиотеки Connexus с классами CQueryParam и CURL, облегчающими манипулирование URL-адресами и параметрами запросов в HTTP-запросах.

Нейросети в трейдинге: Оптимизация LSTM для целей прогнозирования многомерных временных рядов (DA-CG-LSTM)

Статья знакомит с алгоритмом DA-CG-LSTM, который предлагает новые подходы к анализу временных рядов и их прогнозированию. Из нее вы узнаете, как инновационные механизмы внимания и гибкость модели позволяют улучшить точность прогнозов.

От начального до среднего уровня: Оператор FOR

В этой статье мы рассмотрим самые основные понятия оператора FOR. Всё, что будет здесь показано, нужно хорошо понять и усвоить. В отличие от других операторов, о которых мы говорили ранее, оператор FOR имеет некоторые особенности, которые быстро делают его очень сложным. Так что не позволяйте подобным материалам накапливаться. Приступайте к изучению и практике как можно скорее.

Реализация торговой стратегии на основе полос Боллинджера с помощью MQL5: Пошаговое руководство

Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.

Переосмысливаем классические стратегии в MQL5 (Часть III): Прогнозирование индекса FTSE 100

В данной серии статей мы вернемся к хорошо известным торговым стратегиям, чтобы узнать, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта. В сегодняшней статье мы рассмотрим индекс FTSE 100 и попытаемся спрогнозировать его, используя часть отдельных акций, входящих в состав индекса.

Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

Реализация модели таблицы в MQL5: Применение концепции MVC

В статье рассмотрим процесс разработки модели таблицы на языке MQL5 с использованием архитектурной концепции MVC (Model-View-Controller) для разделения логики данных, представления и управления, что помогает создавать структурированный, гибкий и масштабируемый код. Рассмотрим реализацию классов для построения модели таблицы, включая использование связанных списков для хранения данных.

Классы таблицы и заголовка на базе модели таблицы в MQL5: Применение концепции MVC

Это вторая часть статьи, посвященной реализации модели таблицы в MQL5 с использованием архитектурной парадигмы MVC (Model-View-Controller). В статье рассматривается разработка классов таблицы и её заголовка, основанных на ранее созданной модели таблицы. Разработанные классы станут основой для дальнейшей реализации компонентов представления (View) и управления (Controller), которые будут рассмотрены в следующих статьях.

Как опередить любой рынок (Часть V): Альтернативные данные FRED EURUSD

В статье использованы альтернативные ежедневные данные Федерального резервного банка Сент-Луиса по обобщенному индексу доллара США и набор других макроэкономических показателей для прогнозирования будущего обменного курса EURUSD. К сожалению, хотя данные, по-видимому, имеют почти идеальную корреляцию, нам не удалось получить никаких существенных преимуществ в точности нашей модели, что, наводит нас на мысль, что инвесторам, возможно, лучше использовать обычные рыночные котировки.

Одномерный сингулярный спектральный анализ

Статья рассматривает теоретические и практические аспекты метода сингулярного спектрального анализа (SSA), который представляет собой эффективный метод анализа временных рядов, позволяющий представить сложную структуру ряда в виде разложения на простые компоненты, такие как тренд, сезонные (периодические) колебания и шум.

Нейросети в трейдинге: Иерархическое обучение признаков облака точек

Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.

Нейросети в трейдинге: Актер—Режиссёр—Критик (Окончание)

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.

Совместное использование PSAR, Хейкин-Аши и глубокого обучения для трейдинга

В настоящем проекте исследуется сочетание глубокого обучения и технического анализа для тестирования торговых стратегий на рынке Форекс. Для быстрого экспериментирования используется скрипт на Python, использующий модель ONNX наряду с традиционными индикаторами, такими как PSAR, SMA и RSI, для прогнозирования движения пары EUR/USD. Затем скрипт MetaTrader 5 переносит эту стратегию в реальную среду, используя исторические данные и технический анализ для принятия обоснованных торговых решений. Результаты тестирования на исторических данных свидетельствуют об осторожном, но последовательном подходе, направленном на управление рисками и устойчивый рост, а не на агрессивную погоню за прибылью.

Анализ нескольких символов с помощью Python и MQL5 (Часть I): Производители интегральных схем NASDAQ

В статье мы рассмотрим, как использовать ИИ для оптимизации размера позиции и количества ордеров, чтобы максимизировать доходность портфеля. Мы покажем, как алгоритмически определить оптимальный портфель и адаптировать его к вашим ожиданиям по доходности или уровню устойчивости к риску. Мы используем библиотеку SciPy и язык MQL5 для создания оптимального и диверсифицированного портфеля, используя все имеющиеся у нас данные.

От новичка к эксперту: Главное на пути к торговле на MQL5

Раскройте свой потенциал! Вас окружают возможности. Узнайте 3 главных секрета, с помощью которых вы начнете изучать MQL5 или перейдете на новый уровень владения этим языком. Погрузимся в обсуждение советов и рекомендаций, в равной степени полезных и начинающим, и профи.

Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть IV): Стекинг моделей

В статье мы продемонстрируем, как можно создавать торговые приложения на базе ИИ, способные учиться на собственных ошибках. Мы рассмотрим технику, известную как стекинг (stacking), при которой мы используем 2 модели для создания 1 прогноза. Первая модель, как правило, является более слабым обучающимся алгоритмом, а вторая - более мощной моделью, которая обучается на результатах более слабого алгоритма. Наша цель — создать ансамбль моделей, чтобы достичь более высокой точности.

От начального до среднего уровня: Массив (II)

В этой статье мы рассмотрим, что такое динамический массив и массив статический. И есть ли разница между использованием одного или другого. Или они всегда одинаковы? Когда следует использовать один, а когда другой? А как насчет константных массивов? Для чего они существуют, и какому риску я подвергаюсь, если не инициализирую все значения в массиве? Предположим, что они будут равны нулю.

В этой статье мы рассмотрим особенности применения некоторых критериев тренда на практике. А также сделаем попытку разработать несколько новых критериев. Основное внимание будет уделено эффективности применения этих критериев для анализа рыночных данных и трейдинга.

Нейросети в трейдинге: Обнаружение объектов с учетом сцены (HyperDet3D)

Предлагаем вам познакомиться с новым подход обнаружения объектов при помощи гиперсетей. Гиперсети могут генерировать весовые коэффициенты для основной модели, что позволяет учитывать особенности текущего состояния рынка. Такой подход позволяет улучшить точность прогнозирования, адаптируя модель к различным торговым условиям.

Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть V): Основные операторы перенаправления потока команд

В этой статье разбираются основные операторы для изменения потока выполнения: условия, циклы, переключатель. Использование этих операторов добавит создаваемым нами функциям возможность действовать "интеллектуально".

Разработка системы репликации (Часть 65): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (VI)

В данной статье мы рассмотрим, как реализовать и решить проблему с указателем мыши при его использовании в сочетании с приложением репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть III): Улучшение графического интерфейса пользователя (GUI) с помощью визуального оформления (I)

В настоящей статье мы сосредоточимся на визуальном оформлении графического интерфейса пользователя (GUI) нашей торговой панели администратора с использованием MQL5. Мы рассмотрим различные методы и функции, доступные в MQL5, которые позволяют настраивать и оптимизировать интерфейс, обеспечивая его соответствие потребностям трейдеров при сохранении привлекательной эстетики.

Оптимизация коралловых рифов — Coral Reefs Optimization (CRO)

В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) — метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.

Как опередить любой рынок (Часть IV): Индексы волатильности евро и золота CBOE

Мы проанализируем альтернативные данные, собранные Чикагской опционной биржей (Chicago Board of Options Exchange, CBOE), чтобы повысить точность наших глубоких нейронных сетей при прогнозировании символа XAUEUR.

Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков

Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?

От начального до среднего уровня: Оператор SWITCH

В данной статье мы узнаем, как использовать оператор SWITCH в ее самой простой и базовой форме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Определение перекупленности и перепроданности по теории хаоса

Определяем перекупленность и перепроданность рынка по теории хаоса: интеграция принципов теории хаоса, фрактальной геометрии и нейронных сетей для прогнозирования финансовых рынков. Исследование демонстрирует применение показателя Ляпунова, как меры рыночной хаотичности, и динамическую адаптацию торговых сигналов. Методология включает алгоритм генерации фрактального шума, гиперболическую тангенциальную активацию и оптимизацию с моментом.