Страница 28 — Статьи по алготрейдингу — руководства и примеры

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 1)：Создаем набор данных с маркерами тренда с помощью графика советника

В этой серии статей представлены несколько методов маркировки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая маркировка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

Нейросети — это просто (Часть 50): Soft Actor-Critic (оптимизация модели)

В предыдущей статье мы реализовали алгоритм Soft Actor-Critic, но не смогли обучить прибыльную модель. В данной статье мы проведем оптимизацию ранее созданной модели для получения желаемых результатов её работы.

Теория категорий в MQL5 (Часть 18): Квадрат естественности

Статья продолжает серию о теории категорий, представляя естественные преобразования, которые являются ключевым элементом теории. Мы рассмотрим сложное на первый взгляд определение, затем углубимся в примеры и способы применения преобразований в прогнозировании волатильности.

Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть V): Взгляд с другой стороны

В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы эволюционных стратегий (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES и (μ+λ)-ES)

В этой статье будет рассмотрена группа алгоритмов оптимизации, известных как "Эволюционные стратегии" (Evolution Strategies или ES). Они являются одними из самых первых популяционных алгоритмов, использующих принципы эволюции для поиска оптимальных решений. Будут представлены изменения, внесенные в классические варианты ES, а также пересмотрена тестовая функция и методика стенда для алгоритмов.

Тесты на перестановку Монте-Карло в MetaTrader 5

В статье рассматриваются тесты на перестановку на основе перетасованных тиковых данных на любом советнике исключительно силами MetaTrader 5.

Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды

Это последняя статья серии, посвященная функторам. В ней мы вновь рассматриваем моноиды как категорию. Моноиды, которые мы уже представили в этой серии, используются здесь для помощи в определении размера позиции вместе с многослойными перцептронами.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Часть II

Первая часть статьи была посвящена известному и популярному алгоритму - имитации отжига, были рассмотрены его достоинства и подробно описаны недостатки. Вторая часть статьи посвящена кардинальному преобразованию алгоритма, его перерождению в новый алгоритм оптимизации "имитации изотропного отжига, SIA".

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм имитации отжига (Simulated Annealing, SA). Часть I

Алгоритм имитации отжига (Simulated Annealing) является метаэвристикой, вдохновленной процессом отжига металлов. В нашей статье проведем тщательный анализ алгоритма и покажем, как многие распространенные представления и мифы, вокруг этого наиболее популярного и широко известного метода оптимизации, могут быть ошибочными и неполными. Анонс второй части статьи: "Встречайте собственный авторский алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"

Популяционные алгоритмы оптимизации: Метод Нелдера-Мида, или метод симплексного поиска (Nelder–Mead method, NM)

Статья представляет полное исследование метода Нелдера-Мида объясняя, как симплекс — пространство параметров функции — изменяется и перестраивается на каждой итерации для достижения оптимального решения, а также описывает способ улучшения этого метода.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 19): Необходимые корректировки

Здесь мы подготовим почву для того, чтобы при необходимости добавления новых функций в код это происходило плавно и легко. Текущий код пока не может охватывать или обрабатывать некоторые моменты, которые будут необходимы для значимого прогресса. Нам нужно, чтобы всё было построено так, чтобы усилия по реализации некоторых вещей были минимальными. Если сделаем всё правильно, мы сможем получить действительно универсальную систему, способную очень легко адаптироваться к любой ситуации, которую необходимо охватить.

Тестируем информативность разных типов скользящих средних

Мы все знаем важность скользящей средней для многих трейдеров. Существуют разные типы скользящих средних, которые могут быть полезны в торговле. Мы рассмотрим их и проведем простое сравнение, чтобы увидеть, какой из них может показать лучшие результаты.

Нейросети — это просто (Часть 66): Проблематика исследования в офлайн обучении

Обучение моделей в офлайн режиме осуществляется на данных ранее подготовленной обучающей выборки. Это дает нам ряд преимуществ, но при этом информация об окружающей среде сильно сжимается до размеров обучающей выборки. Что, в свою очередь, ограничивает возможности исследования. В данной статье хочу предложить познакомиться с методом, позволяющем наполнить обучающую выборку максимально разнообразными данными.

Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс

В этой серии статей мы исследуем интеграцию интерактивных графических интерфейсов в перемещаемые торговые панели на MQL5. В третьей части мы используем наработки из предыдущих частей, чтобы превратить статические торговые панели в динамические.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 17): Тики и еще больше тиков (I)

Здесь мы увидим, как реализовать что-то действительно интересное, но в то же время очень сложное из-за отдельных моментов, которые многих смущают. И самое худшее, что может случиться - это то, что некоторые трейдеры, считающие себя профессионалами, ничего не знают о важности этих понятий на рынке капитала. Да, хотя основное внимание здесь уделяется программированию, но понимание некоторых вопросов, связанных с торговлей на рынках, имеет первостепенное значение для того, что мы собираемся здесь реализовать.

Теория категорий в MQL5 (Часть 15): Функторы с графами

Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5, рассматривая функторы как мост между графами и множеством. Мы вновь обратимся к календарным данным и, несмотря на их ограничения в использовании тестера стратегий, обоснуем использование функторов в прогнозировании волатильности с помощью корреляции.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Дифференциальная эволюция (Differential Evolution, DE)

В этой статье поговорим об алгоритме, который демонстрирует самые противоречивые результаты из всех рассмотренных ранее, алгоритм дифференциальной эволюции (DE).

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации спиральной динамики (Spiral Dynamics Optimization, SDO)

В статье представлен алгоритм оптимизации, основанный на закономерностях построения спиральных траекторий в природе, таких как раковины моллюсков - алгоритм оптимизации спиральной динамики, SDO. Алгоритм, предложенный авторами, был мной основательно переосмыслен и модифицирован, в статье будет рассмотрено, почему эти изменения были необходимы.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 15): Появление СИМУЛЯТОРА (V) - СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ

В этой статье мы завершим разработку симулятора для нашей системы. Основной целью здесь будет настройка алгоритма, рассмотренного в предыдущей статье. Этот алгоритм направлен на создание движения СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ. Поэтому, для понимания сегодняшнего материала, необходимо понять содержание предыдущих статей. Если вы не следили за развитием симулятора, советую посмотреть эту последовательность с самого начала. В противном случае вы можете запутаться в том, что будет здесь объяснено.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 14): Появление СИМУЛЯТОРА (IV)

В этой статье мы продолжим этап разработки симулятора. Однако сейчас мы увидим, как эффективно создать движение типа «СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ». Этот тип движения весьма интригующий, поскольку служит основой всего, что происходит на рынке капитала. Кроме того, мы начнем понимать некоторые концепции, основополагающие для тех, кто проводит анализ рынка.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 13): Появление СИМУЛЯТОРА (III)

Здесь мы немного упростим несколько элементов, связанных с работой в следующей статье. Я также объясню, как можно визуализировать то, что генерирует симулятор с точки зрения случайности.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 12): Появление СИМУЛЯТОРА (II)

Разработка симулятора может оказаться гораздо интереснее, чем кажется. Сегодня мы сделаем еще несколько шагов в этом направлении, потому что всё становится интереснее.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 11): Появление СИМУЛЯТОРА (I)

Для того, чтобы использовать данные, формирующие бары, мы должны отказаться от репликации и заняться разработкой симулятора. Мы будем использовать 1-минутные бары именно потому, что они предлагают минимальный уровень сложности.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 22): ФОРЕКС (III)

Хотя это уже третья статья об этом, я должен объяснить для тех, кто еще не понял разницу между фондовым рынком и валютным рынком (ФОРЕКС): большая разница заключается в том, что в ФОРЕКС не существует, точнее, нам не дают информацию о некоторых моментах, которые действительно происходили в ходе торговли.

Разработка показателя качества советников

В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).

В статье представлена техника торговли RSI Deep Three Move в MetaTrader 5. Статья основана на новой серии исследований, демонстрирующих несколько торговых методов, основанных на RSI - техническом индикаторе для измерения силы и импульса ценных бумаг, включая акции, валюты и товары.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 20): ФОРЕКС (I)

Первоначальная цель данной статьи заключается не в охвате всех возможностей ФОРЕКС, а скорее в адаптации системы таким образом, чтобы вы могли совершить хотя бы одну репликацию рынка. Моделирование оставим для другого момента. Однако, если у нас нет тиков, а есть только бары, приложив немного усилий, мы можем смоделировать возможные сделки, которые могли произойти на рынке ФОРЕКС. Так будет до тех пор, пока мы не рассмотрим, как адаптировать тестер. Попытка работать с данными ФОРЕКС внутри системы без их модификации приводит к ошибкам диапазона.

Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат

В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.

Стоп-лосс и тейк-профит, дружелюбные к трейдеру

Стоп-лосс и тейк-профит могут оказать значительное влияние на результаты трейдинга. В этой статье мы рассмотрим несколько способов поиска оптимальных значений стоп-приказов.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 18): Тики и еще больше тиков (II)

В данном случае предельно ясно, что метрики очень далеки от идеального времени создания 1-минутного бара. Так что это первое, что мы действительно исправим. Исправить проблему синхронизации не сложно. Каким бы невероятным это ни казалось, на самом деле всё довольно просто. Однако мы не внесли исправление в предыдущую статью, потому что целью было объяснить, как перенести в окно Обзора рынка тиковые данные, которые использовались для создания 1-минутных баров на графике.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 16): Новая система классов

Нам нужно лучше организовать свою работу. Код растёт, и если этого не сделать сейчас, потом это станет невозможным. Давайте разделять и властвовать. То, что MQL5 позволяет нам использовать классы, поможет нам в этой задаче, но для этого нам нужно иметь некоторые знания о некоторых моментах, связанных с классами. Наверное, новичков больше всего смущает наследование. В этой статье мы рассмотрим практичным и простым способом, как использовать данные механизмы.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 10): Только реальные данные для репликации

Здесь мы рассмотрим, как более надежные данные (торгуемые тики) можно использовать в системе репликации, не беспокоясь о том, скорректированы они или нет.

Регрессионные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX

В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.

Квантование в машинном обучении (Часть 2): Предобработка данных, отбор таблиц, обучение моделий CatBoost

В настоящей статье речь пойдёт о практическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены методы отбора квантовых таблиц и предобработки данных. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.

Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях

В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.

Квантование в машинном обучении (Часть 1): Теория, пример кода, разбор реализации в CatBoost

В настоящей статье речь пойдёт о теоретическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены реализованные методы квантования в CatBoost. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)

В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.

Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)

Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.

Все, что вам нужно знать о структуре программы MQL5

Любая программа на любом языке программирования имеет определенную структуру. В этой статье вы изучите основные компоненты структуры программы на MQL5, что может быть очень полезно при создании торговой системы или торгового инструмента для MetaTrader 5.