Add a new article
Разработка системы репликации (Часть 47): Проект Chart Trade (VI)
Разработка системы репликации (Часть 47): Проект Chart Trade (VI)
Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)
Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 18): Поиск нейронной архитектуры с использованием собственных векторов
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 18): Поиск нейронной архитектуры с использованием собственных векторов
Поиск нейронной архитектуры (Neural Architecture Search), автоматизированный подход к определению идеальных настроек нейронной сети, может стать преимуществом при наличии большого количества вариантов и больших наборов тестовых данных. Здесь мы рассмотрим, как этот подход можно сделать еще более эффективным с помощью парных собственных векторов (Eigen Vectors).
Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.
Решение проблем интеграции ONNX
Решение проблем интеграции ONNX
ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.
Статистический арбитраж с прогнозами
Статистический арбитраж с прогнозами
Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.
Алгоритм выбора признаков с использованием энергетического обучения на чистом MQL5
Алгоритм выбора признаков с использованием энергетического обучения на чистом MQL5
Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).
Торговля на разрывах справедливой стоимости (FVG)/дисбалансах шаг за шагом: Подход Smart Money
Торговля на разрывах справедливой стоимости (FVG)/дисбалансах шаг за шагом: Подход Smart Money
Пошаговое руководство по созданию и реализации автоматизированного торгового алгоритма на основе разрывов справедливой стоимости (Fair Value Gap, FVG) на языке MQL5. Подробное руководство может быть полезно как новичкам, так и опытным трейдерам.
Разработка системы репликации (Часть 46): Проект Chart Trade (V)
Разработка системы репликации (Часть 46): Проект Chart Trade (V)
Устали тратить время на поиск того самого файла, который необходим для работы вашего приложения? Как насчет того, чтобы включить все в исполняемый файл? Так вы больше не будете тратить время на поиск необходимого. Знаю, что многие пользуются именно такой формой распространения и хранения вещей, но есть гораздо более подходящий способ. По крайней мере, что касается распространения исполняемых файлов и их хранения. Метод, который будет здесь представлен, может оказаться очень полезным, так как в качестве отличного помощника вы сможете использовать сам MetaTrader 5, а также MQL5. И это не так уж трудно и сложно для понимания.
Пользовательские индикаторы (Часть 1): Пошаговое руководство по разработке простых индикаторов на MQL5
Пользовательские индикаторы (Часть 1): Пошаговое руководство по разработке простых индикаторов на MQL5
В этой статье рассказывается о том, как писать пользовательские индикаторы на языке MQL5. Это вводная часть, в которой вы познакомитесь с основами создания простых пользовательских индикаторов. В ней продемонстрирован практический подход к программированию различных пользовательских индикаторов. Материал предназначен для тех, кто еще в начал пути по изучению программирования на MQL5.
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.
Простые решения для удобной работы с индикаторами
Простые решения для удобной работы с индикаторами
В этой статье расскажу, как сделать простенькую панельку для изменения настроек индикатора прямо с графика, и какие изменения нужно внести в индикатор, чтобы подключить эту панель. Статья рассчитана исключительно на тех, кто только начал знакомиться с языком MQL5.
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)
В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 17): Мультивалютная торговля
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 17): Мультивалютная торговля
По умолчанию торговля несколькими валютами недоступна при сборке советника с помощью Мастера. Мы рассмотрим два возможных приема, к которым могут прибегнуть трейдеры, желающие проверить свои идеи на нескольких символах одновременно.
Метод группового учета аргументов: реализация комбинаторного алгоритма на MQL5
Метод группового учета аргументов: реализация комбинаторного алгоритма на MQL5
В этой статье мы продолжаем изучение семейства алгоритмов группового учета аргументов. Реализуем средствами MQL5 комбинаторный алгоритм, а также его усовершенствованную версию — комбинаторный селективный алгоритм.
Создаем и оптимизируем торговую систему на основе волатильности с индикатором Чайкина
Создаем и оптимизируем торговую систему на основе волатильности с индикатором Чайкина
В этой статье мы поговорим об индикаторе волатильности Чайкина (Chaikin Volatility, CHV). Разберемся, что делает этот индикатор, как и в каких условиях его можно использовать и как создать пользовательский индикатор волатильности. Проанализируем несколько простых стратегий и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)
В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 16): Метод главных компонент с собственными векторами
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 16): Метод главных компонент с собственными векторами
В статье рассматривается метод главных компонент — метод снижения размерности при анализе данных, а также то, как его можно реализовать с использованием собственных значений и векторов. Как всегда, мы попытаемся разработать прототип класса сигналов советника, который можно будет использовать в Мастере MQL5.
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)
Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
Модель глубокого обучения GRU на Python с использованием ONNX в советнике, GRU vs LSTM
Модель глубокого обучения GRU на Python с использованием ONNX в советнике, GRU vs LSTM
Статья посвящена разработке модели глубокого обучения GRU ONNX на Python. В практической части мы реализуем эту модель в торговом советнике, а затем сравним работу модели GRU с LSTM (долгой краткосрочной памятью).
Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet)
Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet)
Прямой анализ облака точек позволяет избежать излишнего увеличения объема данных и повышает эффективность моделей в задачах классификации и сегментации. Подобные подходы демонстрируют высокую производительность и устойчивость к возмущениям в исходных данных.
Графики индекса доллара и индекса евро — пример сервиса в MetaTrader 5
Графики индекса доллара и индекса евро — пример сервиса в MetaTrader 5
На примере программы-сервиса рассмотрим создание и обновление графиков индекса доллара (USDX) и индекса евро (EURX). При запуске сервиса будем проверять наличие нужного синтетического инструмента, создавать его при его отсутствии и размещать в окне Обзор рынка. Далее будет создана история синтетического инструмента — минутная и тиковая, и будет открыт график созданного инструмента.
Универсальная формула оптимизации (GOF) при реализации режима Custom Max с ограничениями
Универсальная формула оптимизации (GOF) при реализации режима Custom Max с ограничениями
В статье представлен способ реализации задач оптимизации с несколькими целями и ограничениями при выборе режима Custom Max в настройках терминала MetaTrader 5. Например, задача оптимизации может быть следующей: максимизировать фактор прибыли, чистую прибыль и фактор восстановления таким образом, чтобы просадка была менее 10%, количество последовательных убытков было менее 5, а количество сделок в неделю было более 5.
Разработка системы репликации (Часть 44): Проект Chart Trade (III)
Разработка системы репликации (Часть 44): Проект Chart Trade (III)
В предыдущей статье я объяснил, как можно управлять данными шаблона для их использования в OBJ_CHART. Там я лишь обозначил тему, не вдаваясь в подробности, поскольку в той версии работа была выполнена очень упрощенным способом. Это сделано для того, чтобы облегчить объяснение содержания, ведь несмотря на кажущуюся простоту многих вещей, некоторые из них не столь очевидны, а без понимания самой простой и основной части, вы не сможете по-настоящему разобраться в том, что мы делаем.
Разработка системы репликации (Часть 45): Проект Chart Trade (IV)
Разработка системы репликации (Часть 45): Проект Chart Trade (IV)
Главное в этой статье — представление и объяснение класса C_ChartFloatingRAD. У нас есть индикатор Chart Trade, который работает довольно интересным образом. Как вы могли заметить, у нас на графике все еще достаточно небольшое количество объектов, и тем не менее, мы получили ожидаемое функционирование. Значения, присутствующие в индикаторе, можно редактировать. Вопрос в том, как это возможно? В этой статье все начнет проясняться.
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (финал)
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (финал)
Статья является последней частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT 5.0. Хотя библиотека еще не готова к использованию, в этой части мы будем использовать наш клиент для обновления пользовательского символа с помощью тиков (или цен), полученных от другого брокера. В конце статьи вы найдете дополнительную информацию о текущем состоянии библиотеки и узнаете о том, чего не хватает для ее полного соответствия протоколу MQTT 5.0, о возможном плане действий и о том, как следить за развитием библиотеки и вносить в нее свой вклад.
Введение в MQL5 (Часть 6): Функции для работы с массивами для начинающих (II)
Введение в MQL5 (Часть 6): Функции для работы с массивами для начинающих (II)
Продолжим изучение возможностей языка программирования MQL5. В этой статье, предназначенной для начинающих, мы продолжим изучать функции для работы массивами, перейдя к более сложным концепциям, которые обязательно пригодятся при разработке эффективных торговых стратегий. В этот раз познакомимся с функциями ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse и ArraySort. Функции массивы знать обязательно, если вы хотите достичь высокого уровня в области алготрейдинга. Это очередная глава на пути к мастерству.
Как составить Техническое Задание для заказа торгового робота
Как составить Техническое Задание для заказа торгового робота
Вы разработали торговую стратегию и торгуете по ней? Если правила вашей системы хорошо формализуются в программные алгоритмы, то лучше вместо себя поставить торговать робота. Робот не спит, не ест и не подвержен человеческим слабостям. В этой статье мы покажем, как составить Техническое Задание для заказа торгового робота во Фрилансе.
Факторизация матриц: основы
Факторизация матриц: основы
Поскольку цель здесь дидактическая, мы будем действовать максимально просто. То есть мы будем реализовывать только то, что нам необходимо: умножение матриц. Вы сегодня увидите, что этого достаточно для симуляции умножения матрицы на скаляр. Самая существенная трудность, с которой многие сталкиваются при реализации кода с использованием матричной факторизации, заключается в следующем: в отличие от скалярной факторизации, где почти во всех случаях порядок факторов не меняет результат, при использовании матриц это не так.
Алгоритм миграции животных — Animal Migration Optimization (AMO)
Алгоритм миграции животных — Animal Migration Optimization (AMO)
Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 17): Дальнейшая подготовка к реальной торговле
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 17): Дальнейшая подготовка к реальной торговле
Сейчас наш советник использует базу данных для получения строк инициализации одиночных экземпляров торговых стратегий. Однако база данных является достаточно объёмной и содержит много информации, ненужной при реальной работе советника. Попробуем обеспечить работоспособность советника без обязательного подключения к базе данных.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 15): Метод опорных векторов с полиномом Ньютона
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 15): Метод опорных векторов с полиномом Ньютона
Метод опорных векторов (Support Vector Machines) классифицирует данные на основе предопределенных классов, исследуя эффекты увеличения их размерности. Это метод обучения с учителем, который довольно сложен, учитывая его потенциальную возможность работы с многомерными данными. В этой статье мы рассмотрим, как эффективнее реализовать базовую версию двумерных данных с помощью полинома Ньютона при классификации ценовых действий.
Нейронная сеть на практике: Секущая прямая
Нейронная сеть на практике: Секущая прямая
Как уже объяснялось в теоретической части, при работе с нейронными сетями нам необходимо использовать линейные регрессии и производные. Но почему? Причина заключается в том, что линейная регрессия - одна из самых простых существующих формул. По сути, линейная регрессия - это просто аффинная функция. Однако, когда мы говорим о нейронных сетях, нас не интересуют эффекты прямой линейной регрессии. Нас интересует уравнение, которое порождает данную прямую. Созданная прямая не имеет большого значения. Но знаете ли вы, какое главное уравнение мы должны понять? Если нет, то я вам рекомендую прочесть эту статью, чтобы начать разбираться в этом.