Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам.
В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Раскройте свой потенциал! Вас окружают возможности. Узнайте 3 главных секрета, с помощью которых вы начнете изучать MQL5 или перейдете на новый уровень владения этим языком. Погрузимся в обсуждение советов и рекомендаций, в равной степени полезных и начинающим, и профи.
В данной статье мы рассмотрим, как реализовать и решить проблему с указателем мыши при его использовании в сочетании с приложением репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Стакан цен Depth of Market, несомненно, является очень важным элементом для выполнения быстрых сделок, особенно в алгоритмах высокочастотного трейдинга (HFT). В этой серии статей мы рассмотрим этот тип торговых событий, которые можно получить через брокера на многих торгуемых символах. Начнем с индикатора, в котором можно настроить цветовую палитру, положение и размер гистограммы, отображаемой непосредственно на графике. Мы также рассмотрим, как сгенерировать события BookEvent для тестирования индикатора в определенных условиях. Другие возможные темы для будущих статей - это хранение данных ценовых распределений и способы их использования в тестере стратегий.
В этой статье мы наконец решим проблемы моделирования тиков на одноминутном баре, чтобы те могли сосуществовать с реальными тиками. Таким образом, мы избежим возникновения проблем в будущем. Представленный здесь контент предназначен только для образовательных целей. Ни в коем случае его не следует рассматривать как приложение, предназначенное для чего-то иного, кроме изучения и освоения представленных концепций.
В этой статье мы научимся создавать и настраивать объекты графиков в MQL5, используя текущие и исторические данные. Здесь также представлено практическое руководство, с которым вы сможете отображать сделки на графике и использовать другие объекты MQL5 на практике.
Эта статья раскрывает потенциал Value at Risk (VaR) модели для оптимизации мультивалютного портфеля. Используя мощь Python и функционал MetaTrader 5, мы демонстрируем, как реализовать VaR-анализ для эффективного распределения капитала и управления позициями. От теоретических основ до практической реализации, статья охватывает все аспекты применения одной из наиболее устойчивых систем расчета рисков — VaR — в алгоритмической торговле.
Помните советник Ilan 1.6 Dymanic? Попробуем улучшить его с помощью машинного обучения! Реанимируем старую разработку в статье и добавляем машинное обучение с Q-таблицей. По шагам.
Новый авторский алгоритм оптимизации NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2), объединяет принципы роевого интеллекта с нейронным управлением. NOA2 сочетает механику поведения стаи нейробоидов с адаптивной нейронной системой, позволяющей агентам самостоятельно корректировать свое поведение в процессе поиска оптимума. Алгоритм находится на стадии активной разработки и демонстрирует потенциал для решения сложных задач оптимизации.
В статье рассматривается алгоритм табу-поиска — один из первых и наиболее известных методов метаэвристики. Мы подробно разберем, как работает алгоритм, начиная с выбора начального решения и исследования соседних вариантов, с акцентом на использование табу-листа. Статья охватывает ключевые аспекты алгоритма и его особенности.
В этой статье мы рассмотрим, как передавать информацию в режиме реального времени между индикатором и сервисом, а также разберемся, почему могут возникнуть проблемы при изменении таймфрейма и как их решать. В качестве бонуса вы получите доступ к последней версии приложения репликации/моделирования.
Линейные ядра — простейшая матрица, используемая в машинном обучении для линейной регрессии и опорных векторных машин. Ядро Матерна (Matérn) представляет собой более универсальную версию радиальной базисной функции (Radial Basis Function, RBF), которую мы рассматривали в одной из предыдущих статей, и оно отлично подходит для отображения функций, которые не настолько гладкие, как предполагает RBF. Создадим специальный класс сигналов, который использует оба ядра для прогнозирования условий на покупку и продажу.
То, что мы создадим сегодня, будет сложным для понимания. Поэтому в данной статье я расскажу только о начальном этапе. Внимательно прочитайте содержание данной статьи, это важно для того, чтобы перейти к следующему шагу. Цель данного материала - исключительно дидактическая, только для изучения и освоения представленных концепций, без практического применения.
В этой статье мы рассмотрим, как реализовать то, что было показано в предыдущей статье, в сервисе репликации/моделирования. Но, как и во многих других случаях, в жизни обязательно возникают проблемы. И данный случай не стал исключением. Дальше вы узнаете тему следующей статьи из этой серии. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Ранее мы обсуждали советник на основе индикатора, который также работал в паре с независимым скриптом для построения структуры риска и вознаграждения. Сегодня мы обсудим архитектуру MQL5-советника, объединяющего все функции в одной программе.
В данной статье мы рассмотрим, как правильно и эффективно использовать функцию CustomBookAdd. Несмотря на кажущуюся простоту, она имеет множество нюансов. Например, позволяет сообщить указателю мыши, находится ли пользовательский символ на аукционе, торгуется ли он или рынок закрыт. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Новая авторская биоинспирированная метаэвристика оптимизации — NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), объединяющая принципы коллективного интеллекта и нейронных сетей. В отличие от классических методов, алгоритм использует популяцию самообучающихся "нейробоидов", каждый с собственной нейросетью, адаптирующей стратегию поиска в реальном времени. Статья раскрывает архитектуру алгоритма, механизмы самообучения агентов и перспективы применения этого гибридного подхода в сложных задачах оптимизации.
Алгоритм успешного ресторатора (SRA) — инновационный метод оптимизации, вдохновленный принципами управления ресторанным бизнесом. В отличие от традиционных подходов, SRA не отбрасывает слабые решения, а улучшает их, комбинируя с элементами успешных. Алгоритм показывает конкурентоспособные результаты и предлагает свежий взгляд на балансирование между исследованием и эксплуатацией в задачах оптимизации.
Мы уже давно работаем только над индикаторами, но теперь пришло время снова заставить сервис работать, и мы видим, как строится график на основе предоставленных данных. Однако, поскольку не всё так просто, придется быть внимательным, чтобы понять то, что ждет нас впереди.
Метод BOA, вдохновленный классической игрой в бильярд, моделирует процесс поиска оптимальных решений, как игру с шарами, стремящимися попасть в лузы, олицетворяющие наилучшие результаты. В данной статье мы рассмотрим основы работы BOA, его математическую модель и эффективность в решении различных оптимизационных задач.
Представляю вашему вниманию мой новый популяционный алгоритм оптимизации BIO (Blood Inheritance Optimization), вдохновленный системой наследования групп крови человека. В этом алгоритме каждое решение имеет свою "группу крови", определяющую способ его эволюции. Как и в природе, группа крови ребенка наследуется по особым правилам, в BIO новые решения получают свои характеристики через систему наследования и мутаций.
В этой статье мы разработаем наш первый советник на MQL5 на основе индикатора, который мы создали в предыдущей статье. Мы рассмотрим все функции, необходимые для автоматизации процесса, включая управление рисками. Это позволит перейти от ручного выполнения сделок к автоматизированным системам.
В данной статье мы рассмотрим, чего можно добиться с помощью небольшой доработки кода. Данная доработка направлена на упрощение нашего кода, более активное использование вызовов библиотеки MQL5 и, прежде всего, на то, чтобы сделать его гораздо более стабильным, безопасным и простым для использования в другом коде, который мы будем разрабатывать в будущем.
Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?
В статье представлен новый метаэвристический алгоритм оптимизации CSA (Circle Search Algorithm), основанный на геометрических свойствах окружности. Алгоритм использует принцип движения точек по касательным для поиска оптимального решения, сочетая фазы глобального исследования и локальной эксплуатации.
После перерыва в разработке и улучшении сервиса, используемого для репликации/моделирования, сегодня мы возобновляем над ним работу. Теперь, когда мы отказались от использования таких ресурсов, как глобальные переменные терминала, нам придется полностью реструктурировать некоторые его части. Не волнуйтесь, этот процесс будет подробно объяснен, чтобы каждый мог следить за разработкой нашего сервиса.
В данной статье мы рассмотрим, как исправить две ошибки в коде. Однако я постараюсь объяснить их так, чтобы вы, начинающие программисты, поняли, что не всегда всё происходит так, как вы предполагали. Но это не повод отчаиваться, это возможность учиться. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого иные, кроме изучения представленных концепций.
В данной статье мы рассмотрим нестандартный способ создания индикатора в MQL5. Вместо того, чтобы фокусироваться на тренде или графическом паттерне, нашей целью будет управление собственными позициями, включая частичные входы и выходы. Мы будем активно использовать динамические матрицы и некоторые торговые функции, связанные с историей сделок и открытыми позициями, чтобы указать на графике, где осуществились данные сделки.
Разрабатываемый советник должен показывать хорошие результаты при торговле у разных брокеров. Но мы пока что для тестов использовали котировки с демо-счёта от MetaQuotes. Посмотрим, готов ли наш советник к работе на торговом счёте с другими котировками по сравнению с теми, которые использовались при тестировании и оптимизации.
В данной статье мы начнем решать проблему переизбытка тиков, которые могут влиять на работу приложения при использовании реальных данных. Данный переизбыток часто мешает правильному отсчету времени, необходимому для построения минутного бара в соответствующем окне.
В данной статье мы рассмотрим изменения, которые позволят системе репликации/моделирования работать более эффективно и безопасно. Также я не оставлю без внимания тех, кто хочет извлечь максимум пользы из использования классов. Кроме того, рассмотрим специфическую проблему в MQL5, которая снижает производительность кода при работе с классами, и объясним, как ее решить.
Несмотря на то, что модули уже взаимодействуют друг с другом должным образом, при попытке использовать указатель мыши в сервисе репликации, возникает ошибка. Нам нужно исправить это прежде, чем переходить к следующему этапу. Кроме того, была исправлена проблема в коде индикатора мыши. Таким образом, эта версия наконец-то стала стабильной и правильно доработанной.
И заключительный момент: хотя он и не включен в эту статью, я объясню код сервиса, который будет использоваться в следующей, поскольку мы будем использовать этот же код в качестве трамплина для того, что мы на самом деле разрабатываем. Так что, наберитесь терпения и ждите следующей статьи, ведь с каждым днем все становится еще интереснее.
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.
Существует несколько типов алгоритмов самостоятельной оптимизации торговых стратегий и параметров. Эти алгоритмы используются для автоматического улучшения торговых стратегий на основе исторических и текущих рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим один из них на примерах реализаций на Python и MQL5.
Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) — ещё один алгоритм машинного обучения, который, как правило, специализируется на разложении многомерных наборов данных на ключевые составные части. Мы рассмотрим принцип его работы и исследуем возможное применение для трейдеров в очередном классе сигналов Мастера MQL5.
Эта статья посвящена использованию циклов в трейдинге. В ней мы постараемся разобраться, как можно построить торговую стратегию, основываясь на циклических моделях.
В этой статье мы реализуем индикатор управления, чтобы его можно было интегрировать в разрабатываемую систему обмена сообщениями. Несмотря на то, что это не очень сложно, необходимо понять некоторые детали инициализации этого модуля. Представленный здесь материал предназначен исключительно для учебных целей. Ни в коем случае он не должен рассматриваться как приложение, целью которого не является изучение и освоение показанных концепций.
