Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

Переосмысливаем классические стратегии (Часть VI): Анализ нескольких таймфреймов

В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких таймфреймов, чтобы оценить, можно ли улучшить эту стратегию с помощью ИИ.

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

Эта статья посвящена рассмотрению двух аспектов. Во-первых, того, как стандартная библиотека может преобразовывать бинарные значения в другие формы представления, такие как восьмеричная, десятичная и шестнадцатеричная. А во-вторых, мы поговорим о том, как можно определить ширину нашего пароля на основе секретной фразы, используя уже полученные знания.

Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих

В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 33): Ядра гауссовского процесса

Ядра гауссовского процесса (Gaussian Process Kernels) — это ковариационная функция нормального распределения, которая может быть использована в прогнозировании. Мы исследуем этот уникальный алгоритм в пользовательском классе сигналов MQL5, чтобы увидеть, можно ли использовать его в качестве основного сигнала входа и выхода.

Торговая стратегия SP500 на языке MQL5 для начинающих

Узнайте, как использовать язык MQL5 для точного прогнозирования индекса S&P 500, добавляя классический технический анализ для обеспечения стабильности и объединяя алгоритмы с проверенными временем принципы для получения надежной информации о рынке.

Нейронная сеть на практике: Зарисовка нейрона

В этой статье мы построим базовый нейрон. И хотя с виду он кажется простым, а многие могут посчитать этот код совершенно тривиальным и бессмысленным, я хочу, чтобы вы получили удовольствие, изучая этот простой набросок нейрона. Не бойтесь изменять код, чтобы лучше его понять.

Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 2): Машинное обучение и предиктивная аналитика

В нашей серии статей об интеграции MQL5 с пакетами обработки данных мы подробно рассматриваем мощное сочетание машинного обучения и предиктивного анализа. Мы изучим, как беспрепятственно объединить MQL5 с популярными библиотеками машинного обучения, чтобы создавать сложные прогностические модели финансовых рынков.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 32): Регуляризация

Регуляризация — это форма штрафования функции потерь пропорционально дискретному весу, применяемому ко всем слоям нейронной сети. Мы оценим значимость некоторых форм регуляризации, протестировав советник, собранный в Мастере.

Оптимизация наследованием крови — Blood inheritance optimization (BIO)

Представляю вашему вниманию мой новый популяционный алгоритм оптимизации BIO (Blood Inheritance Optimization), вдохновленный системой наследования групп крови человека. В этом алгоритме каждое решение имеет свою "группу крови", определяющую способ его эволюции. Как и в природе, группа крови ребенка наследуется по особым правилам, в BIO новые решения получают свои характеристики через систему наследования и мутаций.

Распознавание паттернов с использованием динамической трансформации временной шкалы в MQL5

В этой статье мы обсудим концепцию динамической трансформации временной шкалы (dynamic time warping) как средства выявления прогностических закономерностей в финансовых временных рядах. Мы рассмотрим, как она работает, а также представим ее реализацию на чистом MQL5.

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)

Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.

Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов

Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.

Как функции столетней давности могут обновить ваши торговые стратегии

В этой статье речь пойдет о функциях Радемахера и Уолша. Мы исследуем способы применения этих функций для анализа финансовых временных рядов, а также рассмотрим различные варианты их применения в трейдинге.

Python — известный и популярный язык программирования со множеством функций, особенно в областях финансов, науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Python — мощный инструмент, который может быть полезен и в трейдинге. MQL5 позволяет нам использовать этот мощный язык для эффективного достижения наших целей. В этой статье мы рассмотрим некоторые базовые сведения о Python и расскажем, как его можно интегрировать в MQL5.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 8): Разработка советника (I)

В этой статье мы разработаем наш первый советник на MQL5 на основе индикатора, который мы создали в предыдущей статье. Мы рассмотрим все функции, необходимые для автоматизации процесса, включая управление рисками. Это позволит перейти от ручного выполнения сделок к автоматизированным системам.

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)

Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.

Фибоначчи на Форекс (Часть I): Проверяем отношения цены и времени

Как рынок ходит по отношениям, основанным на числах Фибоначчи? Эта последовательность, где каждое следующее число равно сумме двух предыдущих (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), не только описывает рост популяции кроликов. Рассмотрим гипотезу Пифагора о том, что все в мире подчиняется определенным соотношениям чисел...

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)

Откройте для себя инновационный фреймворк Chimera — двухмерную модель пространства состояний, использующую нейросети для анализа многомерных временных рядов. Этот метод предлагает высокую точность с низкими вычислительными затратами, превосходя традиционные подходы и архитектуры Transformer.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть IV): SP500 и казначейские облигации США

В этой серии статей мы анализируем классические торговые стратегии с использованием современных алгоритмов, чтобы определить, можно ли улучшить стратегию с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В сегодняшней статье мы рассмотрим классический подход к торговле индексом SP500, используя его взаимосвязь с казначейскими облигациями США (US Treasury Notes).

Разработка системы репликации (Часть 67): Совершенствуем индикатор управления

В данной статье мы рассмотрим, чего можно добиться с помощью небольшой доработки кода. Данная доработка направлена на упрощение нашего кода, более активное использование вызовов библиотеки MQL5 и, прежде всего, на то, чтобы сделать его гораздо более стабильным, безопасным и простым для использования в другом коде, который мы будем разрабатывать в будущем.

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 3): Совершаем сделки

В этой статье наш советник новостной торговли начнет открывать сделки на основе экономического календаря, хранящегося в нашей базе данных. Кроме того, мы улучшим графику советника, чтобы отображать более актуальную информацию о предстоящих событиях экономического календаря.

Разработка системы репликации (Часть 59): Новое будущее

Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?

Алгоритм поиска по кругу — Circle Search Algorithm (CSA)

В статье представлен новый метаэвристический алгоритм оптимизации CSA (Circle Search Algorithm), основанный на геометрических свойствах окружности. Алгоритм использует принцип движения точек по касательным для поиска оптимального решения, сочетая фазы глобального исследования и локальной эксплуатации.

Оптимизация портфеля на языках Python и MQL5

В этой статье рассмотрены передовые методы оптимизации портфеля с использованием языков Python и MQL5 на платформе MetaTrader 5. В ней демонстрируется, как разрабатывать алгоритмы для анализа данных, распределения активов и генерации торговых сигналов, подчеркивая значимость принятия решений на основе данных в современном финансовом менеджменте и снижении рисков.

Автооптимизация тейк-профитов и параметров индикатора с помощью SMA и EMA

В статье представлен продвинутый советник для торговли на рынке Форекс, сочетающий машинное обучение с техническим анализом. Он предназначен для торговли акциями Apple с использованием адаптивной оптимизации, управления рисками и множества стратегий. Тестирование на исторических данных показывает многообещающие результаты, но также и значительные просадки, что указывает на потенциал для дальнейшего совершенствования.

Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD

Многие модели искусственного интеллекта заточены на прогнозирование одного единственного будущего значения. В этой статье мы посмотрим, как использовать модели машинного обучения для прогнозирования множества будущих значений. Такой подход, называемый многошаговым прогнозированием, позволяет предсказывать не только цену закрытия на завтра, но и на послезавтра и так далее. Несомненное преимущество многошагового прогнозирования для трейдеров и аналитиков данных — более широкий спектр информации для возможностей стратегического планирования.

Анализируем двоичный код цен на бирже (Часть II): Преобразуем в BIP39 и пишем GPT модель

Продолжаем попытки дешифровать движения цен... Как насчет лингвистического анализа "словаря рынка", который мы получим, преобразовав бинарный код цены в BIP39? В этой статье мы углубимся в инновационный подход к анализу биржевых данных и рассмотрим, как современные методы обработки естественного языка могут быть применены к языку рынка.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 31): Выбор функции потерь

Функция потерь (Loss Function) — это ключевая метрика алгоритмов машинного обучения, которая обеспечивает обратную связь для процесса обучения, количественно определяя, насколько хорошо данный набор параметров работает по сравнению с предполагаемым целевым значением. Мы рассмотрим различные форматы этой функции в пользовательском классе Мастера MQL5.

Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.

Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5

В статье представлен автоматизированный алгоритм на основе пересечений EMA для MetaTrader 5. Подробная информация обо всех аспектах демонстрации советника на языке MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5, от анализа характеристик ценового диапазона до управления рисками.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 2): Отправка сигналов из MQL5 в Telegram

В этой статье мы создадим MQL5-советник, интегрированный с Telegram, который отправляет в мессенджер сигналы пересечения скользящих средних. Мы подробно опишем процесс генерации торговых сигналов на основе пересечений скользящих средних, реализуем необходимый код на языке MQL5 и обеспечим бесперебойную работу интеграции. В результате мы получим систему, которая отправляет торговые оповещения в реальном времени непосредственно в групповой чат Telegram.

Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)

Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram

В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)

Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.

Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 2): Добавление элементов управления и адаптивности

Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt

Фреймворк многозадачного обучения на основе ResNeXt оптимизирует анализ финансовых данных, учитывая их высокую размерность, нелинейность и временные зависимости. Использование групповой свертки и специализированных голов позволяет модели эффективно извлекать ключевые признаки исходных данных.

Биологический нейрон для прогнозирования финансовых временных рядов

Выстраиваем биологически верную систему нейронов для прогнозирования временных рядов. Внедрение плазмоподобной среды в архитектуру нейронной сети создало своеобразный "коллективный разум", где каждый нейрон влияет на работу системы не только через прямые связи, но и посредством дальнодействующих электромагнитных взаимодействий. Как покажет себя нейронная система моделирования мозга на рынке?

Разработка системы репликации (Часть 58): Возвращаемся к работе над сервисом

После перерыва в разработке и улучшении сервиса, используемого для репликации/моделирования, сегодня мы возобновляем над ним работу. Теперь, когда мы отказались от использования таких ресурсов, как глобальные переменные терминала, нам придется полностью реструктурировать некоторые его части. Не волнуйтесь, этот процесс будет подробно объяснен, чтобы каждый мог следить за разработкой нашего сервиса.

Реализация советника Deus: Автоматическая торговля с RSI и скользящими средними в MQL5

В статье описываются шаги по внедрению советника Deus на основе индикаторов RSI и скользящей средней для управления автоматической торговлей.

Разработка системы репликации (Часть 64): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (V)

В данной статье мы рассмотрим, как исправить две ошибки в коде. Однако я постараюсь объяснить их так, чтобы вы, начинающие программисты, поняли, что не всегда всё происходит так, как вы предполагали. Но это не повод отчаиваться, это возможность учиться. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого иные, кроме изучения представленных концепций.