Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 1): Развертывание оборудования и среды
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 1): Развертывание оборудования и среды
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти мощные модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету"
Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету"
В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.
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.
Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние
Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние
В этой статье мы попытаемся упростить описание концепций, рассматриваемых в этой серии, остановившись только на одном индикаторе - наиболее распространенном и, вероятно, самом легком для понимания. Речь идет о скользящей средней. Также мы рассмотрим значение и возможные применения вертикальных естественных преобразований.
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.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искусственные мультисоциальные поисковые объекты (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искусственные мультисоциальные поисковые объекты (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Продолжение предыдущей статьи как развитие идеи социальных групп. В новой статье исследуется эволюция социальных групп с использованием алгоритмов перемещения и памяти. Результаты помогут понять эволюцию социальных систем и применить их в оптимизации и поиске решений.
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.
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.
Теория категорий в MQL5 (Часть 20): Самовнимание и трансформер
Теория категорий в MQL5 (Часть 20): Самовнимание и трансформер
Немного отвлечемся от наших постоянных тем и рассмотрим часть алгоритма ChatGPT. Есть ли у него какие-то сходства или понятия, заимствованные из естественных преобразований? Попытаемся ответить на эти и другие вопросы, используя наш код в формате класса сигнала.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 2)：Создаем наборы данных с маркерами тренда с помощью Python
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 2)：Создаем наборы данных с маркерами тренда с помощью Python
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!
Выставление ордеров в MQL5
Выставление ордеров в MQL5
При создании любой торговой системы есть задача, которую необходимо эффективно решить. Эта задача заключается в выставлении ордеров либо в их автоматической обработке торговой системой. В статье рассмотрено создание торговой системы с точки зрения эффективного выставления ордеров.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 1)：Создаем набор данных с маркерами тренда с помощью графика советника
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 1)：Создаем набор данных с маркерами тренда с помощью графика советника
В этой серии статей представлены несколько методов маркировки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая маркировка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть V): Взгляд с другой стороны
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть V): Взгляд с другой стороны
В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.
Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды
Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды
Это последняя статья серии, посвященная функторам. В ней мы вновь рассматриваем моноиды как категорию. Моноиды, которые мы уже представили в этой серии, используются здесь для помощи в определении размера позиции вместе с многослойными перцептронами.
Тестируем информативность разных типов скользящих средних
Тестируем информативность разных типов скользящих средних
Мы все знаем важность скользящей средней для многих трейдеров. Существуют разные типы скользящих средних, которые могут быть полезны в торговле. Мы рассмотрим их и проведем простое сравнение, чтобы увидеть, какой из них может показать лучшие результаты.
Нейросети — это просто (Часть 66): Проблематика исследования в офлайн обучении
Нейросети — это просто (Часть 66): Проблематика исследования в офлайн обучении
Обучение моделей в офлайн режиме осуществляется на данных ранее подготовленной обучающей выборки. Это дает нам ряд преимуществ, но при этом информация об окружающей среде сильно сжимается до размеров обучающей выборки. Что, в свою очередь, ограничивает возможности исследования. В данной статье хочу предложить познакомиться с методом, позволяющем наполнить обучающую выборку максимально разнообразными данными.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс
В этой серии статей мы исследуем интеграцию интерактивных графических интерфейсов в перемещаемые торговые панели на MQL5. В третьей части мы используем наработки из предыдущих частей, чтобы превратить статические торговые панели в динамические.
Разработка показателя качества советников
Разработка показателя качества советников
В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).
Торговая техника RSI Deep Three Move
Торговая техника RSI Deep Three Move
В статье представлена техника торговли RSI Deep Three Move в MetaTrader 5. Статья основана на новой серии исследований, демонстрирующих несколько торговых методов, основанных на RSI - техническом индикаторе для измерения силы и импульса ценных бумаг, включая акции, валюты и товары.
Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.
Все, что вам нужно знать о структуре программы MQL5
Все, что вам нужно знать о структуре программы MQL5
Любая программа на любом языке программирования имеет определенную структуру. В этой статье вы изучите основные компоненты структуры программы на MQL5, что может быть очень полезно при создании торговой системы или торгового инструмента для MetaTrader 5.
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Предлагаю Вам познакомиться с ещё одним направлением в области обучения с подкреплением. Оно называется обучением с подкреплением, направленное на достижение целей (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). В этом подходе агент обучается достигать различных целей в определенных сценариях.
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
Вспоминаем старую трендовую стратегию: два стохастических осциллятора, MA и Фибоначчи
Вспоминаем старую трендовую стратегию: два стохастических осциллятора, MA и Фибоначчи
Старые торговые стратегии. В этой статье представлена стратегия отслеживания тренда. Стратегия исключительно техническая и использует несколько индикаторов и инструментов для подачи сигналов и определения целевых уровней. Компоненты стратегии включают в себя: 14-периодный стохастический осциллятор, пятипериодный стохастический осциллятор, скользящую среднюю с периодом 200 и проекцию Фибоначчи (для установки целевых уровней).
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.
Создавать графические панели в MQL5 стало проще
Создавать графические панели в MQL5 стало проще
В этой статье мы предоставим простое и понятное руководство для всех, кто хочет создать один из самых ценных и полезных инструментов в трейдинге — графическую панель, упрощающую выполнение торговых задач. Графические панели позволяют сэкономить время и больше сосредоточиться на самой торговле.
Приобщаемся к объектно-ориентированному программированию в MQL5
Приобщаемся к объектно-ориентированному программированию в MQL5
В статье показано, как создать объектно-ориентированного торгового советника с нуля, начиная с выработки торговой идеи и заканчивая созданием торгового советника на языке MQL5, воплощающего данную идею в жизнь. На мой взгляд, самый верный путь к успеху - это обучение на практике, поэтому в статье рассмотрен практический пример, демонстрирующий, как можно упорядочить свои идеи и приступить к программированию форекс-роботов. Кроме того, мне хотелось пробудить интерес читателей к объектно-ориентированному подходу.
Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?
Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?
Комбинации стратегий могут повысить эффективность торговли. Мы можем комбинировать индикаторы и паттерны, чтобы получать дополнительные подтверждения. Скользящие средние помогают нам подтвердить тренд и следовать ему. Это самые известный технический индикатор, что объясняется его простотой и доказанной эффективностью анализа.