Add a new article
Нейросети - это просто
Нейросети - это просто
Каждый раз, когда речь заходит об искусственном интеллекте, в голове всплывают какие-то фантастические образы и кажется, что это очень сложное и непостижимое. Но мы все чаще и чаще слышим об искусственном интеллекте в повседневной жизни. В новостных лентах все чаще пишут о каких-либо достижениях с использованием нейронных сетей. В данной статье хочу показать насколько просто каждый может создать свою нейронную сеть и использовать достижения искусственного интеллекта в трейдинге.
Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети
Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети
В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.
Модель движения цены и ее основные положения (Часть 1): Простейший вариант модели и его приложения
Модель движения цены и ее основные положения (Часть 1): Простейший вариант модели и его приложения
Представлены основы математически строгой теории движения цены и функционирования рынка. Строгой математической теории движения цены до настоящего момента еще не было создано, а имелся только ряд неподкрепленных ни статистикой, ни теорией предположений типа, что после таких-то паттернов цена движется так-то.
Как правильно выбирать советник в Маркете?
Как правильно выбирать советник в Маркете?
В данной статье рассмотрим моменты, на которые следует обращать внимание при покупке советника в первую очередь. А также поищем способы повышения прибыли и, что самое, главное, как потратить деньги с умом и еще заработать на этом. Кроме того, после прочтения вы поймете, что заработать можно даже на простых и бесплатных продуктах.
SQLite: нативная работа с базами данных на SQL в MQL5
SQLite: нативная работа с базами данных на SQL в MQL5
Разработка торговых стратегий связана с обработкой больших объемов данных. Теперь прямо в MQL5 вы можете работать с базами данных с помощью SQL-запросов на основе SQLite. Важным преимуществом данного движка является то, что вся база данных содержится в единственном файле, который находится на компьютере пользователя.
Практическое применение нейросетей в трейдинге. Python (Часть I)
Практическое применение нейросетей в трейдинге. Python (Часть I)
В данной статье мы поэтапно разберем вариант реализации торговой системы на основе программирования глубоких нейронных сетей на Python. Для этого мы используем библиотеку машинного обучения TensorFlow, разработанной компанией Google. А для описания нейронных сетей используем библиотеку Keras.
Практическое применение нейросетей в трейдинге. Переходим к практике
Практическое применение нейросетей в трейдинге. Переходим к практике
В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.
Практическое применение нейросетей в трейдинге (Часть 2). Компьютерное зрение
Практическое применение нейросетей в трейдинге (Часть 2). Компьютерное зрение
Применение компьютерного зрения позволит обучать нейронные сети на визуальном представлении ценового графика и индикаторов. Данный метод позволит нам более свободно оперировать всем комплексом технических индикаторов, так как не требует их цифровой подачи в нейронную сеть.
Параллельная оптимизация методом роя частиц (Particle Swarm Optimization)
Параллельная оптимизация методом роя частиц (Particle Swarm Optimization)
В статье описан способ быстрой оптимизиции методом роя частиц, представлена его реализация на MQL, готовая к применению как в однопоточном режиме внутри эксперта, так и в параллельном многопоточном режиме в качестве надстройки, выполняющейся на локальных агентах тестера.
Матрицы и векторы в MQL5
Матрицы и векторы в MQL5
Специальные типы данных matrix и vector позволяют писать код, приближенный к математической записи. Это избавляет от необходимости создавать вложенные циклы и помнить о правильной индексации массивов, которые участвуют в вычислении. Таким образом повышается надежность и скорость разработки сложных программ.
Математика в трейдинге: Коэффициенты Шарпа и Сортино
Математика в трейдинге: Коэффициенты Шарпа и Сортино
Доходность является самым очевидным показателем, который используют инвесторы и начинающие трейдеры для анализа эффективности торговли. Профессиональные трейдеры пользуются более надежными инструментами для анализа стратегии, среди них — коэффициенты Шарпа и Сортино.
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть III). Оптимизация и новые инструменты
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть III). Оптимизация и новые инструменты
Развитие темы рисования графических объектов на графиках с помощью сочетаниях клавиш. В библиотеку добавлены новые инструменты, в частности, прямая, которая идёт по произвольным вершинам, и набор прямоугольников, позволяющих оценить как уровень, так и время разворота. Также показана возможность оптимизации кода для улучшения быстродействия. Пример реализации переписан в виде индикатора, что даёт возможность устанавливать Shortcuts рядом с другими программами для торговли. Уровень владения кодом — чуть выше начинающего.
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть II). Рисование разметки
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть II). Рисование разметки
Статья продолжает цикл, в котором я показываю, как создавал удобную для меня библиотеку для ручной разметки графиков с помощью сочетаний клавиш. Разметка происходит прямыми линиями и их комбинациями. В этой части рассказано непосредственно о самом рисовании с помощью функций, описанных в первой части. Библиотеку можно подключить к любому эксперту или индикатору, существенно облегчив себе задачи разметки. Данное решение НЕ ИСПОЛЬЗУЕТ внешних dll, все команды реализованы с помощью встроенных средств языка MQL.
Машинное обучение в торговых системах на сетке и мартингейле. Есть ли рыба?
Машинное обучение в торговых системах на сетке и мартингейле. Есть ли рыба?
Данная статья познакомит читателя с техникой машинного обучения для торговли сеткой и мартингейлом. К моему удивлению, такой подход по каким-то причинам совершенно не затронут в глобальной сети. Прочитав статью, вы сможете создавать своих собственных ботов.
Индикаторы с интерактивным управлением на графике
Индикаторы с интерактивным управлением на графике
Новый взгляд на интерфейс индикаторов. Главное — удобство. Перепробовав за долгие годы десятки различных торговых стратегий, а также протестировав сотни различных индикаторов, я сделал для себя некоторые выводы, которыми хочу с вами поделиться в этой статье.
Уроки по DirectX (Часть I): Рисуем первый треугольник
Уроки по DirectX (Часть I): Рисуем первый треугольник
Это вводная статья по DirectX, которая описывает особенности работы с API. Помогает разобраться с порядком инициализации его компонентов. Приводит пример написания скрипта на MQL, выводящего треугольник с помощью DirectX.
Пользовательские символы: основы применения на практике
Пользовательские символы: основы применения на практике
Статья посвящена программной генерации пользовательских символов, с помощью которых демонстрируется несколько популярных способов отображения котировок. Предложен вариант малоинвазивной адаптации советников для торговли реальным символом с графика производного пользовательского символа. Исходные коды MQL прилагаются.
Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть I): Основы
Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть I): Основы
В данной серии статей будем искать практическое применение теории вероятностей для описания процесса торговли и ценообразования. В первой статье мы познакомимся с основами комбинаторики и теории вероятностей, и разберем первый пример применения фракталов в рамках теории вероятности.
Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть V): Анализ кривых
Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть V): Анализ кривых
В данной статье я решил провести исследование на тему сведения множественных состояний к двойным. Основная цель — это анализ и полезные выводы, которые могут помочь в дальнейшей разработке масштабируемых торговых алгоритмов на базе теории вероятностей. Конечно, не обошлось и без математики, но учитывая опыт предыдущих статей, вижу, что более общая информация гораздо полезнее деталей.
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Python и R
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Python и R
В статье приведен код и описаны основные этапы процесса машинного обучения на конкретном примере. Для получения моделей не потребуется знание таких языков программирования, как Python или R, знание языка MQL5 будут востребованы неглубокие, впрочем, как и в наличии у автора этой статьи, поэтому смею надеяться, что данная статья послужит хорошим руководством для широкого круга заинтересованных лиц, желающих экспериментальным путем оценить возможности машинного обучения и внедрить их в свои разработки.
Что можно сделать с помощью скользящих средних
Что можно сделать с помощью скользящих средних
В данной статье мне захотелось собрать некоторые способы применения индикатора "Скользящая средняя". Практически к каждому способу, если требуется анализ кривых, сделаны индикаторы, визуализирующие полезную идею. В большинстве случаев идеи подсмотрены у других авторов, однако, собранные все вместе, они помогут точнее видеть основные направления и — надеюсь — принимать более правильные торговые решения. Уровень знания языка MQL5 — начальный.
Визуальная оценка результатов оптимизации
Визуальная оценка результатов оптимизации
Разговор в этой статье пойдёт о том, как построить графики всех проходов оптимизации и подобрать оптимальный пользовательский критерий. А также о том, как, имея минимальные знания в MQL5 и большое желание, используя статьи сайта и комментарии на форуме, написать то, что хочется.
Полезные и экзотические приемы для автоматической торговли
Полезные и экзотические приемы для автоматической торговли
В данной статье я покажу несколько очень интересных и полезных приемов для автоматической торговли. Часть из этих приемов возможно кому-то знакома, кому-то — нет, но я постараюсь привести самые интересные методы и объяснить почему стоит ими пользоваться. Самое главное, покажу на практике, что они могут. Напишем советники и проверим все описанные приемы на истории котировок.
Советы профессионального программиста (Часть III): Логирование. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq
Советы профессионального программиста (Часть III): Логирование. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq
Реализация класса Logger для унификации (структурирования) сообщений, выводимых в журнал эксперта. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq. Наблюдение за сообщениями в онлайн режиме.
Как прокачаться в машинном обучении (Machine Learning)
Как прокачаться в машинном обучении (Machine Learning)
Представляем вашему вниманию подборку материалов, которые будут полезны трейдеру для повышения своих знаний в алготрейдинге. Время простых алгоритмов уходит в прошлое, сейчас сложно добиться успехов без использования машинного обучения и нейронных сетей.
Градиентный бустинг в задачах трансдуктивного и активного машинного обучения
Градиентный бустинг в задачах трансдуктивного и активного машинного обучения
В данной статье вы познакомитесь с методами активного машинного обучения на реальных данных, узнаете какие плюсы и минусы они имеют. Возможно, эти методы займут свое место в вашем арсенале моделей машинного обучения. Термин трансдукции был введен Владимиром Наумовичем Вапником, изобретателем машины опорных векторов или SVM (support vector machine).
Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
Обучение классификатора CatBoost на языке Python и экспорт модели в mql5 формат, а также разбор параметров модели и кастомный тестер стратегий. Для подготовки данных и обучения модели используется язык программирования Python и библиотека MetaTrader5.
Поиск сезонных закономерностей на валютном рынке с помощью алгоритма CatBoost
Поиск сезонных закономерностей на валютном рынке с помощью алгоритма CatBoost
В статье показана возможность создания моделей машинного обучения с временными фильтрами и раскрыта эффективность такого подхода. Теперь можно исключить человеческий фактор, просто сказав модели: "Хочу, чтобы ты торговала в определенный час определенного дня недели". А поиск закономерностей возложить на плечи алгоритма.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 7): Стыковка логической части автооптимизатора с графикой и управление графикой из программы
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 7): Стыковка логической части автооптимизатора с графикой и управление графикой из программы
Данная статья является предпоследней и описывает стыковку графической части программы автооптимизатора с его логической частью. В ней рассматривается процесс запуска и оптимизации, начиная от нажатия кнопки до переадресации менеджеру оптимизаций.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 6): Логическая часть автооптимизатора и его структура
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 6): Логическая часть автооптимизатора и его структура
Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 5): Обзор проекта автооптимизатора, а также создание графического интерфейса
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 5): Обзор проекта автооптимизатора, а также создание графического интерфейса
Продолжаем описание скользящей оптимизации в терминале MetaTrader 5. Рассмотрев в прошлых статьях методы формирования отчета оптимизации и способ его фильтрации, мы перешли к описанию внутренней структуры приложения, отвечающего за сам процесс оптимизации. Автооптимизатор, выполненный как приложение на C#, имеет собственный графический интерфейс. Именно созданию данного графического интерфейса и посвящена текущая статья.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 4): Программа для управления оптимизацией (автооптимизатор)
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 4): Программа для управления оптимизацией (автооптимизатор)
Основная цель данной статьи - описание механизма работы с получившимся приложением и его возможностей. Таким образом, статья фактически является инструкцией по использованию данного приложения, в которой рассказывается обо всех возможных подводных камнях и нюансах его настройки.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 3): Способ адаптации робота к автооптимизатору
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 3): Способ адаптации робота к автооптимизатору
Третья статья служит неким мостом между двумя предыдущими, в ней освещается механизм взаимодействия с DLL, написанной в первой статье, и объектами для выгрузки из второй статьи. Показывается процесс создания обертки для класса, который импортируется из DLL и формирует XML-файл с историей торгов, а также способ взаимодействии с данной оберткой.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 2): Механизм создания отчета оптимизации для любого робота
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 2): Механизм создания отчета оптимизации для любого робота
Если прошлая статья повествовала о создании DLL-библиотеки, которая будет использоваться в нашем автооптимизаторе и в роботе, то продолжение будет целиком посвящено языку MQL5.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 1): Механизм работы с отчетами оптимизации
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 1): Механизм работы с отчетами оптимизации
Первая часть статьи посвящена созданию инструментария для работы с отчетностью оптимизации, ее импорта из терминала, а также процессам фильтрации и сортировки полученных данных. MetaTrader 5 позволяет выгружать отчет проходов оптимизаций, но хотелось бы иметь возможность добавления в отчет собственных данных.
Биржевая сеточная торговля лимитными ордерами на полном автомате на Московской бирже MOEX
Биржевая сеточная торговля лимитными ордерами на полном автомате на Московской бирже MOEX
Разработка торгового советника на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 Московской биржи MOEX. Советник будет торговать по сеточной стратегии на терминале MetaTrader 5 на рынках Московской биржи MOEX, которая также включает в себя закрытие позиции по стоп-лоссу или тейк-профиту, удаление отложенных ордеров при наступлении определенных рыночных условий.
Почти конструктор для создания советника
Почти конструктор для создания советника
Предлагаю свой набор торговых функций в виде готового советника. Представленный способ позволяет получать множество торговых стратегий простым добавлением индикаторов и изменением входных параметров.