Создать статью
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 4): Треугольная скользящая средняя — Сигналы индикатора
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 4): Треугольная скользящая средняя — Сигналы индикатора
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно треугольную скользящую среднюю на одном или нескольких таймфреймах.
Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений
Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений
С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.
Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника
Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника
Мы будем создавать простой хеджирующий советник в качестве основы для нашего более продвинутого советника Grid-Hedge, который будет представлять собой смесь классической сетки и классических стратегий хеджирования. К концу этой статьи вы узнаете, как создать простую стратегию хеджирования, а также что говорят люди о прибыльности этой стратегии.
Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики
Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики
Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.
Нейросети — это просто (Часть 67): Использование прошлого опыта для решения новых задач
Нейросети — это просто (Часть 67): Использование прошлого опыта для решения новых задач
В данной статье мы продолжим разговор о методах сбора данных в обучающую выборку. Очевидно, что в процессе обучения необходимо постоянное взаимодействие с окружающей средой. Но ситуации бывают разные.
Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)
Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)
В результате тестов, проведенных в предыдущих статьях, мы пришли к выводу, что оптимальность обученной стратегии во многом зависит от используемой обучаемой выборки. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с довольно простым и эффективном методе выбора траекторий для обучения моделей.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. В этой статье мы будем использовать сигналы двух индикаторов - полосы Боллинджера (Bollinger Bands®) на канале Кельтнера.
С чего начать при создании торгового робота для Московской биржи MOEX
С чего начать при создании торгового робота для Московской биржи MOEX
Многие трейдеры на Московской бирже хотели бы автоматизировать свои торговые алгоритмы, но не знают с чего начать. Язык MQL5 предлагает не только огромный набор торговых функций, но и готовые классы, которые максимально облегчают первые шаги в алготрейдинге.
Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением
Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением
В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 5): Переменный размер позиций
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 5): Переменный размер позиций
В предыдущих частях разрабатываемый советник имел возможность использовать только фиксированный размер позиций для торговли. Это допустимо для тестирования, но нежелательно при торговле на реальном счёте. Давайте обеспечим возможность торговли с переменным размером позиций.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 3): Префиксы/суффиксы символов и торговая сессия
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 3): Префиксы/суффиксы символов и торговая сессия
Я получил комментарии от нескольких коллег-трейдеров о том, как использовать рассматриваемый мной мультивалютный советник у брокеров, использующих префиксы и/или суффиксы с именами символов, а также о том, как реализовать в советнике торговые часовые пояса или торговые сессии.
Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.
Нейросети — это просто (Часть 59): Дихотомия контроля (Dichotomy of Control — DoC)
Нейросети — это просто (Часть 59): Дихотомия контроля (Dichotomy of Control — DoC)
В предыдущей статье мы познакомились с Трансформером решений. Но сложная стохастическая среда валютного рынка не позволила в полной мере раскрыть потенциал представленного метода. Сегодня я хочу представить Вам алгоритм, который направлен на повышение производительности алгоритмов в стохастических средах.
Нейросети — это просто (Часть 51): Актор-критик, управляемый поведением (BAC)
Нейросети — это просто (Часть 51): Актор-критик, управляемый поведением (BAC)
В последних двух статьях рассматривался алгоритм Soft Actor-Critic, который включает энтропийную регуляризацию в функцию вознаграждения. Этот подход позволяет балансировать исследование среды и эксплуатацию модели, но он применим только к стохастическим моделям. В данной статье рассматривается альтернативный подход, который применим как для стохастических, так и для детерминированных моделей.
Нейросети — это просто (Часть 29): Алгоритм актор-критик с преимуществом (Advantage actor-critic)
Нейросети — это просто (Часть 29): Алгоритм актор-критик с преимуществом (Advantage actor-critic)
В предыдущих статьях данной серии мы познакомились с 2-мя алгоритмами обучения с подкреплением. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками. Как часто бывает в таких случаях, появляется идея совместить оба метода в некий алгоритм, который бы вобрал в себя лучшее из двух. И тем самым компенсировать недостатки каждого из них. О таком методе мы и поговорим в этой статье.
Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)
Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения с подкреплением в решении задач непрерывного пространства действий. И в данной статье предлагаю познакомиться с алгоритмом Soft Аctor-Critic (SAC). Основное преимущество SAC заключается в способности находить оптимальные политики, которые не только максимизируют ожидаемую награду, но и имеют максимальную энтропию (разнообразие) действий.
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния
Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.
Мультибот в MetaTrader (Часть II): улучшенный динамический шаблон
Мультибот в MetaTrader (Часть II): улучшенный динамический шаблон
Развивая тему предыдущей статьи про мультибота, я решил создать более гибкий и функциональный шаблон, который обладает большими возможностями и может эффективно применяться как во фрилансе, так и использоваться в виде базы для разработки мультивалютных и мультипериодных советников с возможностью интеграции с внешними решениями.
Нейросети — это просто (Часть 58): Трансформер решений (Decision Transformer—DT)
Нейросети — это просто (Часть 58): Трансформер решений (Decision Transformer—DT)
Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.
Оптимизация и тестирование торговых стратегий (Часть 1): Взгляд на "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang", и "Statistics SAR"
Оптимизация и тестирование торговых стратегий (Часть 1): Взгляд на "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang", и "Statistics SAR"
Так как я постоянно занимаюсь, разработкой разного рода торговых систем сегодня хочу поделиться с Вами несколькими из них по стратегиям "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang" и "Statistics SAR". Данные стратегии были найдены на просторах интернета.
Альтернативные показатели риска и доходности в MQL5
Альтернативные показатели риска и доходности в MQL5
В этой статье мы представим реализацию нескольких показателей доходности и риска, рассматриваемых как альтернативы коэффициенту Шарпа, и исследуем гипотетические кривые капитала для анализа их характеристик.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 2): Сигналы индикатора - мультитаймфреймовый Parabolic SAR
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 2): Сигналы индикатора - мультитаймфреймовый Parabolic SAR
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно Parabolic SAR или iSAR на нескольких таймфреймах, начиная с PERIOD_M15 и заканчивая PERIOD_D1.
Нейросети — это просто (Часть 56): Использование ядерной нормы для стимулирования исследования
Нейросети — это просто (Часть 56): Использование ядерной нормы для стимулирования исследования
Исследование окружающей среды в задачах обучения с подкреплением является актуальной проблемой. Ранее мы уже рассматривали некоторые подходы. И сегодня я предлагаю познакомиться с ещё одним методом, основанным на максимизации ядерной нормы. Он позволяет агентам выделять состояния среды с высокой степенью новизны и разнообразия.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 2): Переход к виртуальным позициям торговых стратегий
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 2): Переход к виртуальным позициям торговых стратегий
Продолжим разработку мультивалютного советника с несколькими параллельно работающими стратегиями. Попробуем перенести всю работу, связанную с открытием рыночных позиций с уровня стратегий на уровень эксперта, управляющего стратегиями. Сами стратегии будут торговать только виртуально, не открывая рыночных позиций.
Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)
Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)
Контрастное обучение (Contrastive learning) - это метод обучения представлению без учителя. Его целью является обучение модели выделять сходства и различия в наборах данных. В данной статье мы поговорим об использовании подходов контрастного обучения для исследования различных навыков Актера.
Как создать 3D-графику на DirectX в MetaTrader 5
Как создать 3D-графику на DirectX в MetaTrader 5
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.
Основы тестирования в MetaTrader 5
Основы тестирования в MetaTrader 5
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.
Трейлинг-стоп в трейдинге
Трейлинг-стоп в трейдинге
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.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 1): Сигналы на основе ADX в сочетании с Parabolic SAR
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 1): Сигналы на основе ADX в сочетании с Parabolic SAR
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.
Нейросети — это просто (Часть 53): Декомпозиция вознаграждения
Нейросети — это просто (Часть 53): Декомпозиция вознаграждения
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.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 1): Совместная работа нескольких торговых стратегий
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 1): Совместная работа нескольких торговых стратегий
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.