Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.
В данной статье мы поговорим об алгоритмах использования методов внимания при решении задач обнаружения объектов в облаке точек. Обнаружение объектов в облаках точек имеет важное значение для многих реальных приложений.
Пошаговое руководство по автоматической оптимизации на MQL5 для советников. Мы рассмотрим надежную логику оптимизации, лучшие практики по выбору параметров, а также как реконструировать стратегии с помощью бэк-тестирования. Кроме того, будут рассмотрены методы более высокого уровня, такие как пошаговая форвард-оптимизация, которые улучшат ваш подход к трейдингу.
RSI — популярный импульсный осциллятор, который измеряет темп и размер недавнего изменения цены ценной бумаги для оценки ситуаций переоценки или недооценки ее цены. Эти знания о скорости и масштабах имеют ключевое значение для определения точек разворота. Мы применим этот осциллятор в работе очередного пользовательского класса сигналов и изучим особенности некоторых из его сигналов. Однако начнем мы с того, что подведем итог нашему разговору о полосах Боллинджера.
Стакан цен Depth of Market, несомненно, является очень важным элементом для выполнения быстрых сделок, особенно в алгоритмах высокочастотного трейдинга (HFT). В этой серии статей мы рассмотрим этот тип торговых событий, которые можно получить через брокера на многих торгуемых символах. Начнем с индикатора, в котором можно настроить цветовую палитру, положение и размер гистограммы, отображаемой непосредственно на графике. Мы также рассмотрим, как сгенерировать события BookEvent для тестирования индикатора в определенных условиях. Другие возможные темы для будущих статей - это хранение данных ценовых распределений и способы их использования в тестере стратегий.
В этой статье мы наконец решим проблемы моделирования тиков на одноминутном баре, чтобы те могли сосуществовать с реальными тиками. Таким образом, мы избежим возникновения проблем в будущем. Представленный здесь контент предназначен только для образовательных целей. Ни в коем случае его не следует рассматривать как приложение, предназначенное для чего-то иного, кроме изучения и освоения представленных концепций.
Мы добавим Глубокое обучение к тем трем примерам, которые были опубликованы в предыдущих статьях, и сравним результаты с предыдущими. Цель состоит в том, чтобы научиться каким образом добавлять Глубокое обучение (DL) в другие советники.
В сегодняшней статье мы поговорим о директиве компиляции, широко используемой в различных кодах, которые можно найти в MQL5. Хотя данную директива будет объяснена здесь довольно поверхностно, важно, чтобы вы начали понимать, как ее использовать, поскольку вскоре она станет незаменимой при переходе на более высокий уровень программирования. 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.
В этой статье мы научимся создавать и настраивать объекты графиков в MQL5, используя текущие и исторические данные. Здесь также представлено практическое руководство, с которым вы сможете отображать сделки на графике и использовать другие объекты MQL5 на практике.
В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.
Эта статья раскрывает потенциал Value at Risk (VaR) модели для оптимизации мультивалютного портфеля. Используя мощь Python и функционал MetaTrader 5, мы демонстрируем, как реализовать VaR-анализ для эффективного распределения капитала и управления позициями. От теоретических основ до практической реализации, статья охватывает все аспекты применения одной из наиболее устойчивых систем расчета рисков — VaR — в алгоритмической торговле.
Помните советник Ilan 1.6 Dymanic? Попробуем улучшить его с помощью машинного обучения! Реанимируем старую разработку в статье и добавляем машинное обучение с Q-таблицей. По шагам.
В настоящей статье рассматривается алгоритм отбора признаков, представленный в статье "Выбор локальных признаков для классификации данных» ('Local Feature Selection for Data Classification') Наргеса Арманфарда и соавторов (Narges Armanfard et al.). Алгоритм реализован на Python для построения моделей бинарных классификаторов, которые могут быть интегрированы с приложениями MetaTrader 5 для логического вывода.
Полосы Боллинджера — очень распространенный индикатор конвертов, используемый многими трейдерами для ручного размещения и закрытия сделок. Мы изучим этот индикатор, рассмотрев как можно больше различных сигналов, которые он генерирует, и посмотрим, как их можно использовать в советнике, собранном с помощью Мастера.
Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных.
В этой статье мы интегрируем интерактивные встроенные кнопки в MQL5-советник, что позволяет осуществлять управление в режиме реального времени через Telegram. Каждое нажатие кнопки запускает определенные действия и отправляет ответы обратно пользователю. Мы также создадим функции для эффективной обработки Telegram-сообщений и callback-запросов.
Предлагаем познакомиться с фреймворком HiSSD, который объединяет иерархическое обучение и мультиагентные подходы для создания адаптивных систем. В этой работе мы подробно рассмотрим, как этот инновационный подход помогает выявлять скрытые закономерности на финансовых рынках и оптимизировать стратегии торговли в условиях децентрализации.
В данной статье мы рассмотрим, как использовать операторы RETURN, BREAK и CONTINUE в цикле. Понимание того, что делает каждый из этих операторов в потоке выполнения цикла, очень важно для работы с более сложными приложениями. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Есть ли повторяющиеся паттерны и закономерности на валютном рынке? Я решил создать свою собственную систему анализа паттернов, используя Python и MetaTrader 5. Этакий симбиоз математики и программирования для покорения Форекса.
Настоящая статья является началом серии разработок для библиотеки под названием “Connexus”, предназначенной для облегчения выполнения HTTP-запросов с помощью MQL5. Цель настоящего проекта - предоставить конечному пользователю такую возможность и показать, как использовать эту вспомогательную библиотеку. Я намеревался сделать его как можно более простым, чтобы облегчить изучение и обеспечить возможность для будущих разработок.
В настоящей статье улучшим оперативность работы панели администратора, созданную нами ранее. Кроме того, мы рассмотрим важность быстрого обмена сообщениями в контексте торговых сигналов.
Новый авторский алгоритм оптимизации NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2), объединяет принципы роевого интеллекта с нейронным управлением. NOA2 сочетает механику поведения стаи нейробоидов с адаптивной нейронной системой, позволяющей агентам самостоятельно корректировать свое поведение в процессе поиска оптимума. Алгоритм находится на стадии активной разработки и демонстрирует потенциал для решения сложных задач оптимизации.
В этой статье мы начнем создавать нечто простое и скромное: нейрон. Мы запрограммируем его с помощью очень небольшого кода на MQL5. Нейрон прекрасно работал в тех тестах, которые я проводил. Вернемся немного назад в этой серии статей о нейронных сетях, чтобы понять, о чем я говорю.
Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.
Настоящий советник, получивший название SMOC (что, вероятно, означает оптимальное управление стохастической моделью (Stochastic Model Optimal Control), является простым примером передовой алгоритмической торговой системы для MetaTrader 5. Он использует комбинацию технических индикаторов, прогностического контроля моделей и динамического управления рисками для принятия торговых решений. Советник включает в себя адаптивные параметры, определение размера позиции на основе волатильности и анализ трендов для оптимизации его работы в изменяющихся рыночных условиях.
В данной статье предложен оригинальный подход к разработке трендовых стратегий. Вы узнаете, как можно делать разметку обучающих примеров и обучать на них классификаторы. На выходе получатся готовые торговые системы, работающие под управлением терминала MetaTrader 5.
В этой статье мы создадим несколько классов для облегчения взаимодействия в реальном времени между MQL5 и Telegram. Мы займемся извлечением команд из Telegram, их декодированием и интерпретацией, а также отправкой соответствующих ответов. Под конец мы протестируем эти взаимодействия и убедимся в их правильной работе в торговой среде.
В данной серии статей мы исследуем популярные торговые стратегии и попытаемся улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы вновь рассмотрим классическую торговую стратегию, построенную на взаимосвязи между фондовым рынком и рынком облигаций.
Одним из методов технического анализа является волновой анализ. В этой статье мы рассмотрим волны несколько необычного вида — треугольные и пилообразные. На основе этих волн можно построить несколько технических индикаторов, с помощью которых можно анализировать движение цены на рынке.
Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.
Создаем адаптивный самообучающийся торговый советник на основе машинного обучения DQN, с многомерным причинно-следственным выводом, который будет успешно торговать одновременно на 7 валютных парах, причем агенты разных пар будут обмениваться друг с другом информацией.
В этой серии статей мы обсуждаем создание советников, способных автономно подстраиваться под динамичные рыночные условия. В сегодняшней статье мы попытаемся настроить глубокую нейронную сеть для синтетических рынков Deriv.
В статье рассматривается алгоритм табу-поиска — один из первых и наиболее известных методов метаэвристики. Мы подробно разберем, как работает алгоритм, начиная с выбора начального решения и исследования соседних вариантов, с акцентом на использование табу-листа. Статья охватывает ключевые аспекты алгоритма и его особенности.
Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.
В данной серии статей мы вновь рассматриваем хорошо известные стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. Присоединяйтесь к нам в сегодняшней дискуссии, и мы проверим, существует ли надежная взаимосвязь между драгоценными металлами и валютами.
В этой статье обсудим, как можно применить статистические причинно-следственные связи при определении прогностических переменных. Мы рассмотрим связь между причинностью и энтропией переноса, а также представим код на MQL5 для обнаружения направленных переносов информации между двумя переменными.
Понимание поведения агентов важно в разных областях, но большинство методов фокусируются на одной задаче (понимание, удаление шума, прогнозирование), что снижает их эффективность в реальных сценариях. В данной статье я предлагаю познакомиться с моделью, которая способна адаптироваться к решению различных задач.
В этой статье мы рассмотрим, как передавать информацию в режиме реального времени между индикатором и сервисом, а также разберемся, почему могут возникнуть проблемы при изменении таймфрейма и как их решать. В качестве бонуса вы получите доступ к последней версии приложения репликации/моделирования.
В этой статье представлен алгоритм оптимизации центральной силы (CFO), вдохновленный законами гравитации. Исследуется, как принципы физического притяжения могут решать оптимизационные задачи, где "более тяжелые" решения притягивают менее успешные аналоги.
В статье попробуем рассмотреть движения синтетических валют на связке Python + MQL5 и понять, насколько реален арбитраж на Форекс сегодня. А также: готовый код Python для анализа синтетических валют и подробней о том, что такое синтетические валюты на Форекс.
