Страница 7 — Статьи по алготрейдингу — Эксперты

Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)

Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть VI): Анализ нескольких таймфреймов

В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких таймфреймов, чтобы оценить, можно ли улучшить эту стратегию с помощью ИИ.

Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих

В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)

Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.

Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов

Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.

Как функции столетней давности могут обновить ваши торговые стратегии

В этой статье речь пойдет о функциях Радемахера и Уолша. Мы исследуем способы применения этих функций для анализа финансовых временных рядов, а также рассмотрим различные варианты их применения в трейдинге.

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)

Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)

Откройте для себя инновационный фреймворк Chimera — двухмерную модель пространства состояний, использующую нейросети для анализа многомерных временных рядов. Этот метод предлагает высокую точность с низкими вычислительными затратами, превосходя традиционные подходы и архитектуры Transformer.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть IV): SP500 и казначейские облигации США

В этой серии статей мы анализируем классические торговые стратегии с использованием современных алгоритмов, чтобы определить, можно ли улучшить стратегию с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В сегодняшней статье мы рассмотрим классический подход к торговле индексом SP500, используя его взаимосвязь с казначейскими облигациями США (US Treasury Notes).

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 3): Совершаем сделки

В этой статье наш советник новостной торговли начнет открывать сделки на основе экономического календаря, хранящегося в нашей базе данных. Кроме того, мы улучшим графику советника, чтобы отображать более актуальную информацию о предстоящих событиях экономического календаря.

Автооптимизация тейк-профитов и параметров индикатора с помощью SMA и EMA

В статье представлен продвинутый советник для торговли на рынке Форекс, сочетающий машинное обучение с техническим анализом. Он предназначен для торговли акциями Apple с использованием адаптивной оптимизации, управления рисками и множества стратегий. Тестирование на исторических данных показывает многообещающие результаты, но также и значительные просадки, что указывает на потенциал для дальнейшего совершенствования.

Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.

Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5

В статье представлен автоматизированный алгоритм на основе пересечений EMA для MetaTrader 5. Подробная информация обо всех аспектах демонстрации советника на языке MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5, от анализа характеристик ценового диапазона до управления рисками.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 2): Отправка сигналов из MQL5 в Telegram

В этой статье мы создадим MQL5-советник, интегрированный с Telegram, который отправляет в мессенджер сигналы пересечения скользящих средних. Мы подробно опишем процесс генерации торговых сигналов на основе пересечений скользящих средних, реализуем необходимый код на языке MQL5 и обеспечим бесперебойную работу интеграции. В результате мы получим систему, которая отправляет торговые оповещения в реальном времени непосредственно в групповой чат Telegram.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram

В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)

Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.

Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 2): Добавление элементов управления и адаптивности

Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt

Фреймворк многозадачного обучения на основе ResNeXt оптимизирует анализ финансовых данных, учитывая их высокую размерность, нелинейность и временные зависимости. Использование групповой свертки и специализированных голов позволяет модели эффективно извлекать ключевые признаки исходных данных.

Реализация советника Deus: Автоматическая торговля с RSI и скользящими средними в MQL5

В статье описываются шаги по внедрению советника Deus на основе индикаторов RSI и скользящей средней для управления автоматической торговлей.

Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Окончание)

Мы продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.

Как интегрировать в советник концепции Smart Money (BOS) в сочетании с индикатором RSI

Концепция Smart Money (Break of Structure) в сочетании с индикатором RSI для принятия обоснованных решений в автоматической торговле на основе структуры рынка.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть III): Прогнозирование более высоких максимумов и более низких минимумов

В статье мы эмпирически проанализируем классические торговые стратегии, чтобы увидеть, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Мы попытаемся предсказать более высокие максимумы и более низкие минимумы, используя модель линейного дискриминантного анализа (Linear Discriminant Analysis).

Создаем динамическую мультисимвольную мультипериодную панель индекса относительной силы (RSI) в MQL5

В статье рассмотрена разработка динамической мультисимвольной мультипериодной панели индикатора RSI в MQL5. Панель призвана предоставлять трейдерам значения RSI в реальном времени по различным символам и таймфреймам. Панель будет оснащена интерактивными кнопками, обновлениями в реальном времени и цветовыми индикаторами, помогающими трейдерам принимать обоснованные решения.

Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (Окончание)

Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.

Введение в MQL5 (Часть 8): Руководство для начинающих по созданию советников (II)

В этой статье рассматриваются частые вопросы, которые начинающие программисты задают на форуме MQL5. Также демонстрируются практические решения. Мы научимся совершать основные действия: покупку и продажу, получение цен свечей, а также управление торговыми аспектами, включая торговые лимиты, периоды и пороговые значения прибыли/убытка. В статье представлены пошаговые инструкции, которые помогут вам лучше понять и реализовать обсуждаемые концепции на MQL5.

Создание советника Daily Drawdown Limiter на языке MQL5

В статье подробно рассматриваются возможности реализации советника на основе торгового алгоритма. Это поможет автоматизировать систему на MQL5 и взять под контроль дневную просадку.

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

Использование JSON Data API в MQL-проектах

Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.

Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (FinCon)

Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.

Разработка советника на основе стратегии прорыва диапазона консолидации на MQL5

В статье описываются шаги по созданию торгового советника, который извлекает выгоду из ценовых прорывов после периодов консолидации. Определяя диапазоны консолидации и устанавливая уровни прорыва, трейдеры могут автоматизировать свои торговые решения на основе этой стратегии. Советник призван обеспечить четкие точки входа и выхода, избегая ложных пробоев.

Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer

При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.

Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов

Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.

Эта статья посвящена ортогональным многочленам. Их применение может стать основой для более точного и эффективного анализа рыночной информации, благодаря чему, трейдер сможет принимать более обоснованные решения.

Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)

Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.

Анализ сентимента (рыночных настроений) и глубокое обучение для торговли советником и тестирование на истории с помощью Python

В этой статье познакомим вас с анализом сентимента и моделями ONNX на языке Python для использования в советнике. Один скрипт запускает обученную модель ONNX из TensorFlow для прогнозов на основе глубокого обучения, а другой извлекает заголовки новостей и дает количественную оценку настроений при помощи ИИ.

Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 1): Создание панели

В статье рассматриваются основные этапы создания и реализации панели графического пользовательского интерфейса (Graphical User Interface, GUI) с помощью языка MetaQuotes Language 5 (MQL5). Пользовательские панели утилит повышают качество взаимодействия с системой при торговле, упрощая типовые задачи и визуализируя важную торговую информацию. Создавая пользовательские панели, трейдеры могут оптимизировать рабочий процесс и сэкономить время при торговых операциях.

Оптимизация портфеля на форексе: Синтез VaR и теории Марковица

Как осуществляется портфельная торговля на Форекс? Как могут быть синтезированы портфельная теория Марковица для оптимизации пропорций портфеля и VaR модель для оптимизации риска портфеля? Создаем код по портфельной теории, где, с одной стороны, получим низкий риск, а с другой — приемлемую долгосрочную доходность.

Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)

Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.

Теория хаоса в трейдинге (Часть 1): Введение, применение на финансовых рынках и индикатор Ляпунова

Можно ли применять теорию хаоса на финансовых рынках? Чем классическая теория Хаоса и хаотические системы отличаются от концепции, предложенной Биллом Вильямсом, рассмотрим в этой статье.

Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (Окончание)

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.