Add a new article
Моральное ожидание в трейдинге
Моральное ожидание в трейдинге
Эта статья посвящена моральному ожиданию. Мы рассмотрим несколько примеров его применения в трейдинге, и каких результатов можно добиться с его помощью.
Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)
Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)
Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.
Пример создания комплекcной торговой стратегии Owl
Пример создания комплекcной торговой стратегии Owl
Моя стратегия базируется на классических основах трейдинга и доработке индикаторов, широко применяемых на всех видах рынков. Фактически — это уже готовый инструмент, используя который, можно во всей полноте работать по предлагаемой новой прибыльной торговой стратегии.
Нейросети — это просто (Часть 34): Полностью параметризированная квантильная функция
Нейросети — это просто (Часть 34): Полностью параметризированная квантильная функция
Продолжаем изучение алгоритмов распределенного Q-обучения. В предыдущих статьях мы рассмотрели алгоритмы распределенного и квантильного Q-обучения. В первом мы учили вероятности заданных диапазонов значений. Во втором учили диапазоны с заданной вероятностью. И в первом, и во втором алгоритме мы использовали априорные знания одного распределения и учили другое. В данной статье мы рассмотрим алгоритм, позволяющей модели учить оба распределения.
Работа с матрицами, расширение функционала Стандартной библиотеки матриц и векторов
Работа с матрицами, расширение функционала Стандартной библиотеки матриц и векторов
Матрица служит основой алгоритмов машинного обучения и компьютеров в целом из-за ее способности эффективно обрабатывать большие математические операции. В Стандартной библиотеке есть все, что нужно, но мы можем расширить ее, добавив несколько функций в файл utils.
Рецепты MQL5 — Сервисы
Рецепты MQL5 — Сервисы
В статье описаны разносторонние возможности сервисов — таких MQL5-программ, для которых не нужен график привязки. Приводятся отличия сервисов от других MQL5-программ, подчёркиваются нюансы работы разработчика с сервисами. В качестве примеров читателю предложены различные задачи, охватывающие широкий спектр функционала, который может быть реализован в виде cервиса.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)
Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up — SSG)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up — SSG)
Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up, SSG) вдохновлен одним из самых жизнестойких организмов на планете, который является замечательным образцом выживания в самых различных условиях.
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Рецепты MQL5 — База данных макроэкономических событий
Рецепты MQL5 — База данных макроэкономических событий
В статье рассматриваются возможности работы с базами данных на основе движка SQLite. Для удобства и эффективного использования принципов ООП сформирован класс CDatabase. Он в последующем задействуется при создании и управлении базой данных макроэкономических событий. Приводятся примеры использования многих методов класса CDatabase.
Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Продолжаем изучение распределенного Q-обучение. И сегодня мы посмотрим на данный подход с другой стороны. О возможности использования квантильной регрессии в решение вопрос прогнозирования ценовых движений.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. Пока наш советник может работать в любой ситуации, но он ещё не готов к автоматизации, поэтому нам нужно проработать несколько моментов.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искуственная Пчелиная Колония (Artificial Bee Colony - ABC)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искуственная Пчелиная Колония (Artificial Bee Colony - ABC)
Сегодня изучим алгоритм искусственной пчелиной колонии. Дополним наши знания новыми принципами исследования функциональных пространств. В данной статье я расскажу о моей интерпретации классического варианта алгоритма.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации бактериального поиска пищи (Bacterial Foraging Optimization — BFO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации бактериального поиска пищи (Bacterial Foraging Optimization — BFO)
Основа стратегии поиска пищи бактерией E.coli (кишечная палочка) вдохновила ученых на создание алгоритма оптимизации BFO. Алгоритм содержит оригинальные идеи и перспективные подходы к оптимизации и достоин дальнейшего изучения.
Нелинейные индикаторы
Нелинейные индикаторы
В этой статье мы сделаем попытку рассмотреть некоторые способы построения нелинейных индикаторов и их использование в трейдинге. В торговой платформе MetaTrader довольно много индикаторов, которые используют нелинейные подходы.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В конце предыдущей статьи я подумал, что было бы уместно разрешить использование советника вручную хотя бы на время.
Как работать с линиями средствами MQL5
Как работать с линиями средствами MQL5
В этой статье мы поговорим о том, как работать с наиболее важными линиями, такими как линии тренда, поддержка и сопротивление, используя средства языка MQL5.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
В этой статье я покажу вам, как использовать систему обработки событий, для быстрой и лучшей обработки вопросов, связанных с системой ордеров, чтобы советник работал быстрее. Таким образом, ему не придется постоянно искать информацию.
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
В одной из статей данной серии мы с вами уже познакомились с методом Q-обучения. Данный метод усредняет вознаграждения за каждое действие. В 2017 году были представлены сразу 2 работы, в которых большего успеха добиваются при изучении функции распределения вознаграждения. Давайте рассмотрим возможность использования подобной технологии для решения наших задач.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код
Сегодня рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье я вам представил первые шаги, которые необходимо понять перед тем, как приступать к созданию советника, торгующего автоматически. Мы всё это просмотрели там.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
Как стать поставщиком сигналов для MetaTrader 4 и MetaTrader 5
Как стать поставщиком сигналов для MetaTrader 4 и MetaTrader 5
Хотите раздавать свои торговые сигналы и получать за это деньги? Зарегистрируйтесь на сайте MQL5.com в качестве продавца, укажите свой торговый счет и предложите трейдерам подписку на копирование ваших сделок.
Бегущая строка котировок: улучшенная версия
Бегущая строка котировок: улучшенная версия
Как вам идея оживить базовую версию панели? Первое, что мы сделаем — реализуем возможность добавить на панель изображение, например, логотип актива или любой другой рисунок, чтобы пользователь смог легко и быстро определить, что это за торговый инструмент.
Бегущая строка котировок: базовая версия
Бегущая строка котировок: базовая версия
Здесь я покажу, как создать в терминале бегущую строку, которая обычно используется для отображения котировок на бирже. Создавать такую строку мы будем только при помощи MQL5, не используя никакое другое внешнее программирование.
Магия временных торговых интервалов с инструментом Frames Analyzer
Магия временных торговых интервалов с инструментом Frames Analyzer
Что такое Frames Analyzer? Это подключаемый модуль к любому торговому эксперту для анализа фреймов оптимизации во время оптимизации параметров в тестере стратегий, а также вне тестера посредством чтения MQD-файла или базы данных, которая создаётся сразу после оптимизации параметров. Вы сможете делиться этими результатами оптимизации с другими пользователями, у которых есть инструмент Frames Analyzer, чтобы обсудить полученные результаты оптимизации вместе.
DoEasy. Элементы управления (Часть 24): Вспомогательный WinForms-объект "Подсказка"
DoEasy. Элементы управления (Часть 24): Вспомогательный WinForms-объект "Подсказка"
В статье переработаем логику указания базового и главного объекта для всех WinForms-объектов библиотеки, разработаем новый базовый объект "Подсказка" и несколько его производных классов для указания возможного направления перемещения разделительной линии.
Разработка торговой системы по индикатору фракталов Fractals
Разработка торговой системы по индикатору фракталов Fractals
Перед вами новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Мы изучим еще один технический инструмент — индикатор Fractals, а также разработаем на его основе торговые системы для работы в терминале MetaTrader 5.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции
Сегодня вы научитесь создавать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье мы начали разрабатывать систему ордеров, которой будем пользоваться в автоматическом советнике. Однако мы создали только одну из необходимых функций или процедур.
DoEasy. Элементы управления (Часть 29): Вспомогательный элемент управления "ScrollBar"
DoEasy. Элементы управления (Часть 29): Вспомогательный элемент управления "ScrollBar"
В статье начнём разработку элемента вспомогательного управления ScrollBar и его производных объектов — вертикальной и горизонтальной полос прокрутки. ScrollBar (полоса прокрутки) используется для прокручивания содержимого формы, если оно выходит за пределы контейнера. Полосы прокрутки обычно расположены снизу и справа формы. Горизонтальная, расположенная снизу, служит для прокрутки содержимого влево-вправо, а вертикальная — для прокрутки вверх-вниз.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO)
Рассмотрим один из новейших современных алгоритмов оптимизации "Стаи серых волков". Оригинальное поведение на тестовых функциях делает этот алгоритм одним из самых интересных среди рассмотренных ранее. Один из лидеров для применения в обучении нейронных сетей, гладких функций с многими переменными.