Эксперты | Статьи по алготрейдингу

Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих

В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!

Расширенные переменные и типы данных в MQL5

Переменные и типы данных — очень важные темы не только в программировании на MQL5, но и в любом языке программирования. Переменные и типы данных MQL5 можно разделить на простые и расширенные. Здесь мы рассмотрим расширенные переменные и типы данных. Простые мы изучали в предыдущей статье.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 15): Готовим советник к реальной торговле

Постепенно приближаясь к получению готового советника, необходимо уделить внимание вопросам, которые являются второстепенными на этапе тестирования торговой стратегии, но становятся важными при переходе к реальной торговле.

Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)

Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.

Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом GTGAN, который был представлен в январе 2024 года для решения сложных задач по созданию архитектурного макета с ограничениями на граф.

Введение в MQL5 (Часть 3): Изучаем основные элементы MQL5

В этой статье мы продолжаем изучать основы программирования на MQL5. Мы рассмотрим массивы, пользовательские функции, препроцессоры и обработку событий. Для наглядности каждый шаг всех объяснений будет сопровождаться кодом. Эта серия статей закладывает основу для изучения MQL5, уделяя особое внимание объяснению каждой строки кода.

Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть III): Оптимизация простой хеджирующей стратегии (I)

В третьей части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. Теперь мы займемся совершенствованием советника Simple Hedge с помощью математического анализа и подхода грубой силы (brute force) с целью оптимального использования стратегии. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии, закладывая основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.

Парадигмы программирования (Часть 2): Объектно-ориентированный подход к разработке советника на основе ценовой динамики

В этой статье мы поговорим о парадигме объектно-ориентированного программирования и ее применении в коде MQL5. Это вторая статья в серии. В ней мы познакомимся с особенностями объектно-ориентированного программирования и рассмотрим практические примеры. В прошлый раз мы написали советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Сейчас мы преобразуем его процедурный код в объектно-ориентированный.

Нейросети — это просто (Часть 79): Агрегирование запросов в контексте состояния (FAQ)

В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.

Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов

Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.

Нейросети — это просто (Часть 96): Многоуровневое извлечение признаков (MSFformer)

Эффективное извлечение и объединение долгосрочных зависимостей и краткосрочных характеристик остаются важной задачей в анализе временных рядов. Правильное их понимание и интеграция необходимы для создания точных и надежных предсказательных моделей.

Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer

Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.

Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)

В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.

Введение в MQL5 (Часть 4): Структуры, классы и функции времени

В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.

Нейросети — это просто (Часть 73): АвтоБоты прогнозирования ценового движения

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 09): Сочетание кластеризации k-средних с фрактальными волнами

Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.

Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)

В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 12): Полином Ньютона

Полином Ньютона, который создает квадратные уравнения из набора нескольких точек, представляет собой архаичный, но интересный подход к рассмотрению временных рядов. В этой статье мы попытаемся изучить, какие аспекты этого подхода могут быть полезны трейдерам, а также устранить его ограничения.

Нейросети — это просто (Часть 75): Повышение производительности моделей прогнозирования траекторий

Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.

Нейросети — это просто (Часть 74): Адаптивное прогнозирование траекторий

Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 13): Автоматизация второго этапа — отбор в группы

Первый этап автоматизированного процесса оптимизации у нас уже реализован. Для разных символов и таймфреймов мы проводим оптимизацию по нескольким критериям и сохраняем информацию о результатах каждого прохода в базе данных. Теперь займёмся отбором лучших групп наборов параметров из найденных на первом этапе.

Нейросети — это просто (Часть 94): Оптимизация последовательности исходных данных

При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.

Разработка и тестирование торговых систем на основе Канала Кельтнера

В этой статье мы рассмотрим торговые системы, использующие очень важную концепцию финансового рынка — волатильность. Мы изучим торговую систему, основанную на канала Кельтнера (Keltner Channel), включая ее реализацию в коде и тестирование на различных активах.

Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума

Качество прогнозирование будущих состояний играет важную роль в метода Goal-Conditioned Predictive Coding, с которым мы познакомились в предыдущей статье. В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, способным значительно повысить качество прогнозирования в стохастических средах, к которым можно отнести и финансовые рынки.

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 4): Декомпозиция интерпретируемости с использованием разметки данных

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!

Введение в MQL5 (Часть 2): Предопределенные переменные, общие функции и операторы потока управления

В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.

Нейросети — это просто (Часть 71): Прогнозирование будущих состояний с учетом поставленных целей (GCPC)

В предыдущих работах мы познакомились с методом Decision Transformer и несколькими производными от него алгоритмами. Мы экспериментировали с различными методами постановки цели. В процессе экспериментов мы работали с различными способами постановки целей, однако изучение моделью уже пройденной траектории всегда оставалось вне нашего внимания. В данной статье я хочу познакомить Вас с методом, который заполняет этот пробел.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 12): Риск-менеджер как для проп-трейдинговых компаний

В разрабатываемом советнике у нас уже заложен определённый механизм контроля просадки. Но он имеет вероятностную природу, так как основывается на результатах тестирования на исторических ценовых данных. Поэтому просадка, хотя и с небольшой вероятностью, может иногда превышать максимальные ожидаемые значения. Попробуем добавить механизм, обеспечивающий гарантированное соблюдение заданного уровня просадки.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 11): Числовые стены

Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы в MQL5.

Пишем первую модель стеклянного ящика (Glass Box) на Python и MQL5

Модели машинного обучения трудно интерпретировать, и понимание того, почему модели не совпадают с нашими ожиданиями, может очень сильно помочь в конечном итоге достичь нужного результата от использования таких современных методов. Без всестороннего понимания внутренней работы модели может быть сложно найти ошибки, которые ухудшают производительность. При этом можно тратить время на создание функций, которые не влияют на качество прогноза. В итоге, какой бы хорошей ни была модель, мы упускаем все ее основные преимущества из-за собственных ошибок. К счастью, существует сложное, но при этом хорошо разработанное решение, которое позволяет ясно увидеть, что происходит под капотом модели.

Нейросети — это просто (Часть 70): Улучшение политики с использованием операторов в закрытой форме (CFPI)

В этой статье мы предлагаем познакомиться с алгоритмом, который использует операторы улучшения политики в закрытой форме для оптимизации действий Агента в офлайн режиме.

Нейросети — это просто (Часть 69): Ограничение политики поведения на основе плотности офлайн данных (SPOT)

В оффлайн обучении мы используем фиксированный набор данных, что ограничивает покрытие разнообразия окружающей среды. В процессе обучения наш Агент может генерировать действия вне этого набора. При отсутствии обратной связи от окружающей среды корректность оценок таких действий вызывает вопросы. Поддержание политики Агента в пределах обучающей выборки становится важным аспектом для обеспечения надежности обучения. Об этом мы и поговорим в данной статье.

Разработка и тестирование торговых систем Aroon

В этой статье мы узнаем, как построить торговую систему Aroon, изучив основы индикаторов и необходимые шаги для создания торговой системы на основе индикатора Aroon. После создания этой торговой системы мы проверим, может ли она быть прибыльной или требует дополнительной оптимизации.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 11): Начало автоматизации процесса оптимизации

Для получения хорошего советника нам надо подобрать для него множество хороших наборов параметров экземпляров торговых стратегий. Это можно делать вручную, запуская оптимизацию на разных символах, и затем отбирая лучшие результаты. Но лучше поручить эту работу программе и заняться более продуктивной деятельностью.

Прогнозирование на основе глубокого обучения и открытие ордеров с помощью пакета MetaTrader 5 python и файла модели ONNX

Проект предполагает использование Python для прогнозирования на финансовых рынках на основе глубокого обучения. Мы изучим тонкости тестирования производительности модели с использованием таких ключевых показателей, как средняя абсолютная ошибка (MAE), средняя квадратичная ошибка (MSE) и R-квадрат (R2), а также научимся объединять это всё в исполняемом файле. Мы также создадим файл модели ONNX и советник.

Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть II): Создание простого сеточного советника

В статье рассматривается классическая сеточная стратегия, подробно описана ее автоматизация с помощью советника на MQL5 и проанализированы первоначальные результаты тестирования на истории. Также подчеркивается необходимость в долгом удержании позиций и рассматривается возможность оптимизации ключевых параметров (таких как расстояние, тейк-профит и размеры лотов) в будущих частях. Целью этой серии статей является повышение эффективности торговой стратегии и ее адаптируемости к различным рыночным условиям.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 10): Создание объектов из строки

План разработки советника предусматривает несколько этапов с сохранением промежуточных результатов в базе данных. Заново достать их оттуда можно только в виде строк или чисел, а не объектов. Поэтому нам нужен способ воссоздания в советнике нужных объектов из строк, прочитанных из базы данных.

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 6)：Применение и тестирование советника с помощью ONNX

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!

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 10): Нетрадиционная RBM

Ограниченные машины Больцмана (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) представляют собой на базовом уровне двухслойную нейронную сеть, способную выполнять неконтролируемую классификацию посредством уменьшения размерности. Мы используем ее основные принципы и посмотрим что случится, если мы перепроектируем и обучим ее нестандартно. Сможем ли мы получить полезный фильтр сигналов?

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 5)：Применение и тестирование советника с помощью Socket

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!