Торговые системы | Статьи по алготрейдингу

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

Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.

Осваиваем рыночную динамику: Создание советника на основе стратегии поддержки и сопротивления

В статье представлено подробное руководство по разработке автоматизированного торгового алгоритма на основе стратегии поддержки и сопротивления. Дана подробная информация по всем аспектам создания советника на MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5 — от анализа поведения ценового диапазона до управления рисками.

Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 4): Настройка стиля отображения для каждой трендовой волны

В статье показаны возможности мощного языка MQL5 для отрисовки различных стилей индикаторов в MetaTrader 5. Мы также рассмотрим скрипты и их использование в нашей модели.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 3): Обнаружение изменений трендов при использовании системы

В этой статье рассматривается, как экономические новости, поведение инвесторов и различные факторы могут влиять на развороты рыночных трендов. Статья включает видео с пояснениями и внедряет MQL5-код в программу для обнаружения разворотов тренда, оповещения и принятия соответствующих мер в зависимости от рыночных условий.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов

В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 1): Для советников и технических индикаторов

Статья рассчитана на начинающих и профессиональных разработчиков MQL5. Она предоставляет фрагмент кода для определения индикаторов, генерирующих сигналы, и их ограничения трендами на более старших таймфреймах. Таким образом, трейдеры могут улучшить свои стратегии, включив в них более широкую перспективу рынка, что приведет к получению потенциально более надежных торговых сигналов.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)

Мы разобьем основной код MQL5 на отдельные фрагменты, чтобы проиллюстрировать интеграцию Telegram и WhatsApp для получения уведомлений о сигналах от индикатора Trend Constraint, который мы создаем в этой серии статей. Статья будет полезна трейдерам, а также начинающим и опытным разработчикам. Сначала мы рассмотрим настройку уведомлений в MetaTrader 5 и пользу их подключения для пользователя. На основе этого разработчики смогут отметить для себя определенные моменты для дальнейшего применения в своих системах.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 14): Адаптивное изменение объёмов в риск-менеджере

Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.

Эта статья посвящена использованию циклов в трейдинге. В ней мы постараемся разобраться, как можно построить торговую стратегию, основываясь на циклических моделях.

Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.

Разработка системы репликации (Часть 52): Всё усложняется (IV)

В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.

Разработка системы репликации (Часть 55): Модуль управления

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.

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)

В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.

Алгоритм арифметической оптимизации (AOA): Путь от AOA к SOA (Simple Optimization Algorithm)

В данной статье мы представляем алгоритм арифметической оптимизации (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), который основывается на простых арифметических операциях: сложении, вычитании, умножении и делении. Эти базовые математические действия служат основой для поиска оптимальных решений в различных задачах.

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)

Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).

Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5

В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.

Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов

Алгоритм атомарного орбитального поиска — Atomic Orbital Search (AOS): Модификация

Во второй части статьи мы продолжим разработку модифицированной версии алгоритма AOS (Atomic Orbital Search), сфокусировавшись на специфических операторах для повышения его эффективности и адаптивности. После анализа основ и механик алгоритма, мы обсудим идеи по улучшению производительности и возможности анализа сложных пространств решений, предлагая новые подходы для расширения его функциональности как инструмента для оптимизации.

Нейросети — это просто (Часть 90): Частотная интерполяция временных рядов (FITS)

При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.

Объемный нейросетевой анализ как ключ к будущим трендам

Статья исследует возможность улучшения прогнозирования цен на основе анализа объема торгов, интегрируя принципы технического анализа с архитектурой LSTM нейронных сетей. Особое внимание уделяется выявлению и интерпретации аномальных объемов, использованию кластеризации и созданию признаков на основе объемов и их определения в контексте машинного обучения.

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 1): Разработка EX5-библиотеки для управления позициями

Мы рассмотрим создание инструментария разработчика для управления позициями с помощью MQL5. В этой статье я покажу, как создать библиотеку функций (ex5), которая будет выполнять как простые, так и сложные операции по управлению позициями, включая автоматическую обработку и сообщение о различных ошибках, возникающих при управлении позициями с помощью MQL5.

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Transformer для прогнозирования временных рядов (LSEAttention)

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.

Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях

Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.

Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)

Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.

Пошаговая инструкция для торговли по стратегии Break of Structure (BoS)

Подробное руководство по разработке автоматизированного торгового алгоритма на основе стратегии Break of Structure (BoS, прорыв структуры). Дана подробная информация по всем аспектам создания советника на MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5 — от анализа ценовых уровней поддержки и сопротивления до управления рисками

Нейросети в трейдинге: Модели направленной диффузии (DDM)

Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.

Нейросети — это просто (Часть 91): Прогнозирование в частотной области (FreDF)

Мы продолжаем рассмотрение темы анализ и прогнозирования временных рядов в частотной области. И в данной статье мы познакомимся с новым методом прогнозирования в частотной области, который может быть добавлен к многим, изученным нами ранее, алгоритмам.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 22): Условные генеративно-состязательные сети (cGAN)

Генеративно-состязательные сети — это пара нейронных сетей, которые обучаются друг на друге для получения более точных результатов. Мы рассмотрим условный тип этих сетей в контексте их возможного применения в прогнозировании финансовых временных рядов в рамках класса сигналов советника.

Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов

Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)

Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 2): Управляем рисками

В этой статье мы добавим наследование в предыдущий и новый код. Для обеспечения эффективности будет внедрена новая структура базы данных. Кроме того, мы создадим класс по управлению рисками для расчета объемов.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 19): Создаём этапы, реализованные на Python

Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.

Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов (Окончание)

В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.

Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть IV): Оптимизация простой сеточной стратегии (I)

В четвертой части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. В этот раз будем совершенствовать советник Simple Hedge. Будем использовать математический анализ и подход грубой силы (brute force) чтобы оптимизировать стратегию. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии и закладывает основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.

Разработка системы репликации (Часть 54): Появление первого модуля

В этой статье мы рассмотрим, как собрать первый из действительно функциональных модулей для использования в системе репликации/моделирования, который также будет иметь общее назначение, чтобы служить и другим целям. Мы говорим о модуле индикатора мыши.

Разработка системы репликации (Часть 49): Все усложняется (I)

В этой статье мы немного усложним ситуацию. Используя то, что было показано в предыдущих статьях, мы начнем открывать доступ к файлу шаблона, чтобы пользователь мог использовать свой собственный шаблон. Однако я буду вносить изменения постепенно, так как также буду дорабатывать индикатор, чтобы снизить нагрузку на MetaTrader 5.

Разработка системы репликации (Часть 53): Всё усложняется (V)

В этой статье мы рассмотрим важную тему, которую мало кто понимает: Пользовательские события. Опасности. Преимущества и ошибки, вызванные такими элементами. Данная тема является ключевой для тех, кто хочет стать профессиональным программистом на MQL5 или любом другом языке. Поэтому мы сосредоточимся на MQL5 и MetaTrader 5.

Высокочастотная арбитражная торговая система на Python с использованием MetaTrader 5

Создаем легальную в глазах брокеров арбитражную систему, которая создает тысячи синтетических цен на рынке Форекс, анализирует их, и успешно торгует в прибыль.

Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов

Контрастный Transformer паттернов осуществляет анализ рыночных ситуаций, как на уровне отдельных свечей, так и целых паттернов. Что способствует повышению качества моделирования рыночных тенденций. А применение контрастного обучения для согласования представлений свечей и паттернов ведет к саморегуляции и повышению точности прогнозов.