Статья является третьей частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы подробно описываем применение принципа разработки через тестирование для реализации обмена пакетами CONNECT/CONNACK. В конце этого шага наш клиент ДОЛЖЕН уметь вести себя соответствующим образом при работе с любыми возможными результатами сервера при попытке подключения.
Каждый трейдер приходит на рынок с целью заработать свой первый миллион долларов. Как это сделать без большого риска и не имея стартового капитала? MQL5 сервисы дают такие возможности разработчикам и трейдерам в любой стране мира.
Рассмотрены функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а также дискретные биномиальное и отрицательное биномиальные распределения, геометрическое, гипергеометрическое и распределение Пуассона. Есть функции расчета теоретических моментов распределений, которые позволяют оценить степень соответствия реального распределения модельному.
В данной статье продемонстрированы некоторые возможности оптимизации, открывающиеся при хотя бы поверхностном учете особенностей "железа", на котором исполняется кернел. Полученные цифры весьма далеки от предельных, но даже они показывают, что при том наборе возможностей, который имеется здесь и сейчас (OpenCL API в реализации разработчиков терминала не позволяет контролировать некоторые важные для оптимизации параметры - - в частности, размер локальной группы), выигрыш в производительности в сравнении с исполнением хостовой программы очень существенен.
Эта статья, 21-я в нашей серии, продолжает рассмотрение естественных преобразований и того, как их можно реализовать с помощью линейного дискриминантного анализа. Как и в предыдущей статье, реализация представлена в формате класса сигнала.
Компьютерная 3D-графика хорошо подходит для анализа больших объемов данных, так как позволяет визуализировать скрытые закономерности. Такие задачи можно решать и напрямую в MQL5 — функции для работы с DireсtX позволяют при желании написать свою трехмерную игру для MetaTrader 5. Начните изучение с рисования простых объемных фигур.
При исследовании и изучении закономерностей важную роль играет визуальное отображение с помощью графиков. В популярных среди научного сообщества языках программирования, таких как R и Python, для визуализации предназначена специальная функция plot. С её помощью можно рисовать линии, точечные распределения и гистограммы для наглядного представления закономерностей. В MQL5 вы можете делать всё то же самое с помощью класса CGraphics.
В статье подробно рассматривается, как создать панель на базе класса CAppDialog и как добавить в нее элементы управления. Описывается структура панели и схема наследования объектов в ней. Продемонстрировано, что нужно для обработки событий и как события раздаются подчинённым элементам управления. Приведены примеры изменения параметров панели: размера, цвета фона.
Вы решили изучить язык программирования торговых стратегий MQL5, но ничего о нем не знаете? Мы постарались взглянуть на MQL5 и терминал MetaTrader 5 глазами новичка и написали эту небольшую вводную статью. Из неё вы сможете получить краткое представление о возможностях самого языка, а также несколько полезных советов по работе с редактором MetaEditor 5 и самим терминалом.
Мониторинг текущего состояния торгового счета подразумевает контроль над открытыми позициями и ордерами. Прежде чем торговый сигнал станет сделкой, он должен быть отправлен из клиентского терминала в виде запроса торговому серверу, где он будет помещен в очередь запросов и ждать своей обработки. Принятие запроса сервером, удаление его по времени истечения или проведение на его основе сделки - все это сопровождается торговыми событиями, о которых сервер сообщает терминалу.
Надежный торговый робот не может быть создан без понимания механизмов работы торговой системы MetaTrader 5. Клиентский терминал получает от торгового сервера информацию о позициях, ордерах и сделках. Чтобы правильно обработать эти данные средствами MQL5 необходимо хорошо представлять как происходит взаимодействие mql5-программы и среды исполнения терминала.
В чем различия между тремя режимами тестирования в MetaTrader 5 и на что обратить внимание? Как происходит тестирование эксперта, торгующего одновременно на нескольких инструментах? Когда и как вычисляются значения индикаторов при тестировании и как обрабатываются события? Как синхронизировать бары с разных инструментов при тестировании в режиме "Только цены открытия"? Статья призвана дать ответы на эти и многие другие вопросы.
В этой статье мы рассмотрим использование трейлинг-стопа в торговле — насколько он полезен и эффективен, и как его можно использовать. Эффективность трейлинг-стопа во многом зависит от волатильности цены и подбора уровня стоп-лосса. Для установки стоп-лосса могут использоваться самые разные подходы.
В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.
Статья является частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы описываем организацию нашего кода, первые заголовочные файлы и классы, а также написание тестов. В эту статью также включены краткие заметки о разработке через тестирование (Test-Driven-Development) и о ее применении в этом проекте.
Мы продолжаем рассматривать функторы и то, как их можно реализовать с помощью искусственных нейронных сетей. Мы временно оставим подход, который включал в себя прогнозирование волатильности, и попытаемся реализовать собственный класс сигналов для установки сигналов входа и выхода из позиции.
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами и т. д.) более чем одной парой символов с одного графика.
Мы уже не раз говорили о важности правильного подбора функции вознаграждения, которую используем для стимулирования желательного поведения Агента, добавляя вознаграждения или штрафы за отдельные действия. Но остается открытым вопрос о дешифровке наших сигналов Агентом. В данной статье мы поговорим о декомпозиции вознаграждения в части передачи отдельных сигналов обучаемому Агенту.
Различных торговых стратегий существует довольно много. С точки зрения диверсификации рисков и повышения устойчивости торговых результатов может оказаться полезным использовать несколько параллельно работающих стратегий. Но если каждая стратегия будет реализована в виде отдельного советника, то управлять их совместной работой на одном торговом счёте становится гораздо сложнее. Для решения этой проблемы желательно реализовать работу разных торговых стратегий в одном советнике.
Немного отвлечемся от наших постоянных тем и рассмотрим часть алгоритма ChatGPT. Есть ли у него какие-то сходства или понятия, заимствованные из естественных преобразований? Попытаемся ответить на эти и другие вопросы, используя наш код в формате класса сигнала.
В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
В этой статье мы исследуем практическую реализацию эластичной чистой регрессии (elastic net regression), чтобы минимизировать переобучение и в то же время автоматически отделять полезные предикторы от тех, которые имеют небольшую прогностическую силу.
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Мы продолжаем рассмотрение естественных преобразований, рассматривая квадратичную индукцию естественности. Небольшие ограничения на реализацию мультивалютности для экспертов, собранных с помощью мастера MQL5, означают, что мы демонстрируем свои возможности по классификации данных с помощью скрипта. В качестве основных областей применения рассматриваются классификация изменений цен и, соответственно, их прогнозирование.
Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.
При создании любой торговой системы есть задача, которую необходимо эффективно решить. Эта задача заключается в выставлении ордеров либо в их автоматической обработке торговой системой. В статье рассмотрено создание торговой системы с точки зрения эффективного выставления ордеров.
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!
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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".
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)!"
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.
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.
