Обучение классификатора CatBoost на языке Python и экспорт модели в mql5 формат, а также разбор параметров модели и кастомный тестер стратегий. Для подготовки данных и обучения модели используется язык программирования Python и библиотека MetaTrader5.
В статье показана возможность создания моделей машинного обучения с временными фильтрами и раскрыта эффективность такого подхода. Теперь можно исключить человеческий фактор, просто сказав модели: "Хочу, чтобы ты торговала в определенный час определенного дня недели". А поиск закономерностей возложить на плечи алгоритма.
Разработка торгового советника на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 Московской биржи MOEX. Советник будет торговать по сеточной стратегии на терминале MetaTrader 5 на рынках Московской биржи MOEX, которая также включает в себя закрытие позиции по стоп-лоссу или тейк-профиту, удаление отложенных ордеров при наступлении определенных рыночных условий.
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Индекса силы (Force Index) и будем учиться создавать на его основе торговые системы.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов и пишем на их основе системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы узнаем, как разработать торговую систему по индикатору стандартного отклонения.
Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.
Это новая статья из серии, в которой мы изучаем популярные технические индикаторы и учимся создавать на их основе торговые системы. В этой статье будем работать с индикатором Chaikin Oscillator — Осциллятор Чайкина.
Градиентный спуск играет важную роль в обучении нейронных сетей и различных алгоритмов машинного обучения — это быстрый и умный алгоритм. Однако несмотря на его впечатляющую работу, многие специалисты по данным все еще неправильно его понимают. Давайте в этой статье посмотрим, о чем идет речь.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Данная статья будет посвящена индикатору Volumes. Объем как понятие является важным факторов в торговле на финансовых рынках, и поэтому обязательно надо его учитывать. В этой статье узнаем, как разработать торговую систему на основе показателей от индикатора объемов Volumes.
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. Пишем системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы будем изучать индикатор Процентного диапазона Уильямса (Williams' %R).
В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.
В статье рассматриваются три метода, с помощью которых можно повысить качество классификации bagging-ансамблей, и оценивается их эффективность. Проведена оценка того, как влияет оптимизация гиперпараметров нейросетей ELM и параметров постпроцессинга на качество классификации ансамбля.
Мы продолжаем строить ансамбли. Теперь к bagging-ансамблю, созданному ранее, добавим обучаемый объединитель — глубокую нейросеть. Одна нейросеть объединяет 7 лучших выходов ансамбля после обрезки. Вторая принимает на вход все 500 выходов ансамбля, обрезает и объединяет их. Нейросети будем строить с помощью пакета keras/TensorFlow из Python. Кратко рассмотрим возможности пакета. Проведем тестирование и сравним качество классификации bagging и stacking ансамблей.
Рассмотрим методы построения и обучения ансамблей нейросетей со структурой bagging. Определим особенности оптимизации гиперпараметров индивидуальных нейросетевых классификаторов, составляющих ансамбль. Сравним качество оптимизированной нейросети, полученной в предыдущей статье серии, и созданного ансамбля нейросетей. Рассмотрим возможности дальнейшего улучшения качества классификации полученного ансамбля.
В статье рассматриваются новые возможности пакета darch (v.0.12.0). Описаны результаты обучения глубокой нейросети с различными типами данных, структурой и последовательностью обучения. Проанализированы результаты.
В данной статье мы будем разрабатывать графическую систему ордеров вида «посмотрите, что происходит». Следует сказать, что мы не начнем с нуля, а модифицируем существующую систему, добавив еще больше объектов и событий на график торгуемого нами актива.
Это новая статья, продолжающая нашу серию для начинающих MQL5-программистов, в которой мы учимся строить торговые системы с использованием самых популярных индикаторов. На этот раз мы будем изучать индикатор балансового объема On Balance Volume (OBV) — узнаем, как его использовать и как создать торговую систему на его основе.
Это очередная статья из обучающей серии, в которой мы знакомимся с различными индикаторами. В этот раз мы обратимся к другому популярному индикатору — Stochastic Oscillator. Изучим его, рассмотрим стратегии на его основе и создадим торговую систему.
Это первая часть новой системы ордеров. С тех пор, как мы начали создавать документацию данного советника в наших статьях, он претерпел различные изменения и улучшения, сохраняя при этом ту же модель системы ордеров на графике.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Накопления/Распределения (Accumulation/Distribution, A/D). Также мы разработаем торговую систему на языке MQL5 для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.
Это продолжение серии статей, в которых мы учимся строить торговые системы с использованием самых популярных индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Parabolic SAR. Также мы разработаем торговую систему для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.
В этой статье мы изучим новый технический инструмент, который можно использовать в торговле. Это продолжение серии, в которой мы учимся проектировать простые торговые системы. В этот раз мы будем работать с еще одним популярным техническим индикатором — Средний истинный диапазон (Average True Range, ATR).
Эта статья продолжает серию о построении торговых систем с использованием самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе ADX (Average Directional Index, Индекс среднего направленного движения). Мы подробно изучим этот индикатор, чтобы понять, чем он может быть полезен в торговле. Также с помощью простых стратегий мы узнаем, как его использовать. Изучая самую суть вещей, мы можем получить больше информации и использовать это с максимальной выгодой.
В этой статье мы познакомимся с очередным инструментом из нашей серии: мы узнаем, как создать торговую систему на основе одного из самых популярных технических индикаторов — Moving Average Convergence Divergence (MACD).
Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?
В очередной статье из серии, посвященной разработке торговых систем, я представлю индекс товарного канала (CCI), объясню его особенности и поделюсь тем, как создать торговую систему на основе этого индикатора.
В этой статье мы поговорим о полосах Боллинджера (Bollinger Bands) — одном из самых популярных индикаторов в мире трейдинга. Мы обсудим технический анализ, а также научимся разрабатывать системы алгоритмической торговли на основе индикатора Bollinger Bands.
В этой статье мы поговорим об еще одном популярном и часто используемом индикаторе — RSI. Узнаем, как разработать торговую систему на основе показателей от этого индикатора.
Это один из самых мощных индикаторов из существующих. Те, кто торгует и старается иметь определенную степень уверенности, не могут не иметь этот индикатор на своем графике. Хотя чаще всего его используют те, кто торгует, наблюдая за лентой сделок («tape reading»). Также этот индикатор могут использовать и те, кто использует только Price Action.
В этой статье я поделюсь с вами еще одним методом торговли по полосам. На этот раз мы будем работать с индикатором Envelopes (Конверты, Огибающие линии). Научимся создавать стратегии на основе этого индикатора.
Несмотря на то, что многие люди не умеют программировать, они достаточно креативны и имеют отличные идеи, но отсутствие знаний или понимания программирования мешает им сделать некоторые вещи. Давайте посмотрим вместе, как создать Chart Trade, но используя саму платформу MT5, как будто это IDE.
В предыдущей статье я упоминал о важности определения тренда, то есть определения направления движения цены. В этой статье мы поговорим еще об одном важном понятии в трейдинге, которое также существует в виде индикатора — импульсе цен, или индикаторе Momentum. Мы разработаем собственную торговую систему на основе этого индикатора.
В предыдущих статьях я рассказывал, как создать индикатор с несколькими подокнами — такая возможность становится интересной при использовании пользовательских индикаторов. В этот раз мы рассмотрим, как добавить несколько окон в советник.
Статья ставит целью максимально просто и быстро описать основные особенности торговли на форекс, поделиться простыми истинами с новичками. Ну и постараться ответить на наиболее волнующие вопросы в трейдерской среде, а также написать простенький индикатор.
Есть множество различных способов для фильтрации сигналов, генерируемых какой-либо стратегией. Вероятно, простейший из них — это использование скользящей средней. Об этом мы и поговорим в этой статье.
В этой статье мы рассмотрим основы языка программирования MQL. Цель статьи — помочь начинающим программистам разработать собственную систему алгоритмической торговли (торгового советника).
В данной статье я решил осветить всем известную схему Бернулли и показать как можно ее использовать в рамках описания массивов данных связанных с торговлей, для дальнейшего использования на пути создания самостоятельно адаптирующейся торговой системы. Также будем искать более общий алгоритм, частным случаем которой является формула Бернулли и найдем ему применение.
В статье демонстрируется возможности редактора botbrains.app — no-code платформы для разработки торговых роботов. Чтобы создать торгового робота не нужно программировать — просто перетащите нужные блоки на схему, задайте их параметры и установите связи между ними.
Настоящая статья является логическим продолжением предыдущей и написана для освещения выявленных фактов подтверждения ее выводов в течении последующих десяти лет после ее выхода, по части выявленных трех функций динамических переходных процессов, описывающих закономерности изменения рыночной цены.
