Торговые системы | Статьи по алготрейдингу

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.

Машинное обучение и Data Science (Часть 19): Совершенствуем AI-модели с помощью AdaBoost

Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.

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.

Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5

В этой статье мы рассмторим, как можно использовать обобщенный показатель Херста (Generalized Hurst Exponent) и тест коэффициента дисперсии (Variance Ratio) для анализа поведения ценовых рядов в MQL5.

Визуализации сделок на графике (Часть 1): Выбор периода для анализа

Пишем с нуля скрипт, который сделает удобным выгрузку принт-скринов сделок для анализа торговых входов. На одном графике будет удобно отображаться вся необходимая информация по отдельной сделке с возможностью прорисовывания разных таймфреймов.

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 08): Перцептроны

Перцептроны, сети с одним скрытым слоем, могут стать хорошим подспорьем для тех, кто знаком с основами автоматической торговли и хочет окунуться в нейронные сети. Мы шаг за шагом рассмотрим, как их можно реализовать в сборке классов сигналов, которая является частью классов Мастера MQL5 для советников.

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.

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 6): Два индикатора RSI пересекают линии друг друга

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который использует два индикатора RSI с пересекающимися линиями - быстрый RSI, который пересекается с медленным.

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.

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?

Разработка системы репликации (Часть 38): Прокладываем путь (II)

Многие люди, которые считают себя программистами на MQL5, не обладают базовыми знаниями, которые мы изложим в этой статье. Многие считают MQL5 ограниченным инструментом, однако всё дело в недостатке знаний. Так что если вы чего-то не знаете, не стыдитесь этого. Лучше пусть вам будет стыдно за то, что вы не спросили. Простое принуждение MetaTrader 5 к запрету дублирования индикатора никоим образом не обеспечивает двустороннюю связь между индикатором и советником. Мы еще очень далеки от этого, но тот факт, что индикатор не дублируется на графике, дает нам некоторое утешение.

Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих

В статье мы объединим финансовый анализ с алгоритмической торговлей, а также посмотрим, как можно подружить R и MetaTrader 5. Эта статья — руководство по объединению аналитической гибкости R с огромными торговыми возможностями MetaTrader 5.

Разработка системы репликации (Часть 37): Прокладываем путь (I)

В этой статье мы начнем делать то, что хотелось сделать гораздо раньше. Однако из-за отсутствия "твердой почвы" я не чувствовал себя уверенно, чтобы представить вопрос публично. Теперь у меня есть основа для того, чтобы делать то, что мы начнем сейчас. Неплохо бы максимально сосредоточиться на понимании содержания этой статьи, и я говорю это не для того, чтобы вы просто это прочитали. Я хочу подчеркнуть, что если вы не поймете данную статью, то можете полностью отказаться от надежды понять содержание следующих статей.

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 4): Треугольная скользящая средняя — Сигналы индикатора

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 треугольную скользящую среднюю на одном или нескольких таймфреймах.

Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений

С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.

Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)

Одна из вещей, которая может усложнить нашу жизнь как программистов, - это предположения. В этой статье я покажу вам, как опасно делать предположения: как в части программирования на MQL5, где принимается, что у курса будет определенная величина, так и при использовании MetaTrader 5, где принимается, что разные серверы работают одинаково.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 9): Сбор результатов оптимизации одиночных экземпляров торговой стратегии

Наметим основные этапы по разработке нашего советника. Одним из первых будет проведение оптимизации одиночного экземпляра разработанной торговой стратегии. Попробуем собрать в одном месте всю необходимую информацию о проходах тестера при оптимизации.

Разработка системы репликации (Часть 34): Система ордеров (III)

В этой статье мы завершим первый этап конструкции. Несмотря на то, что это выполняется довольно быстро, я расскажу о деталях, которые не обсуждались ранее. Но здесь я объясню некоторые моменты, которые многие не понимают. Например, знаете ли вы, почему вам приходится нажимать клавишу Shift или Ctrl на клавиатуре?

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар

По мере продвижения мы использовали в одном советнике всё больше и больше одновременно работающих экземпляров торговых стратегий. Попробуем выяснить до какого количества экземпляров мы можем дойти прежде, чем столкнёмся ограничениями ресурсов.

Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.

Количественный анализ на MQL5: реализуем перспективный алгоритм

Разбираем вопрос, что такое количественный анализ, как его применяют крупные игроки, создадим один из алгоритмов количественного анализа на языке MQL5.

Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 4): Поведенческие шаблоны 2

Статья завершает серию о шаблонах проектирования в области программного обеспечения. Я уже упоминал, что существуют три типа шаблонов проектирования - порождающие, структурные и поведенческие. Мы доработаем оставшиеся паттерны поведенческого типа, которые помогут задать способ взаимодействия между объектами таким образом, чтобы сделать наш код чистым.

Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 3): Поведенческие шаблоны 1

В новая статье серии, посвященной шаблонам проектирования, мы рассмотрим поведенческие шаблоны, чтобы понять, как эффективно создавать методы взаимодействия между созданными объектами. Спроектировав эти шаблоны поведения, мы сможем понять, как создавать многоразовое, расширяемое и тестируемое программное обеспечение.

Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов

В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.

Шаблоны проектирования в MQL5 (Часть I): Порождающие шаблоны (Creational Patterns)

Существуют методы, которые можно использовать для решения типовых задач. Поняв один раз, как использовать эти методы, можно затем эффективно писать программы и применять концепцию DRY ("Не повторяйся"). В этом контексте очень полезными оказываются шаблоны проектирования, которые могут давать решения хорошо описанных и повторяющихся проблем.

Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника

Мы будем создавать простой хеджирующий советник в качестве основы для нашего более продвинутого советника Grid-Hedge, который будет представлять собой смесь классической сетки и классических стратегий хеджирования. К концу этой статьи вы узнаете, как создать простую стратегию хеджирования, а также что говорят люди о прибыльности этой стратегии.

Комбинаторно-симметричная перекрестная проверка в MQL5

В статье показана реализация комбинаторно-симметричной перекрестной проверки на чистом MQL5 для измерения степени подгонки после оптимизации стратегии с использованием медленного полного алгоритма тестера стратегий.

Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений

В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.

Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики

Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.

Нейросети — это просто (Часть 67): Использование прошлого опыта для решения новых задач

В данной статье мы продолжим разговор о методах сбора данных в обучающую выборку. Очевидно, что в процессе обучения необходимо постоянное взаимодействие с окружающей средой. Но ситуации бывают разные.

Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)

В результате тестов, проведенных в предыдущих статьях, мы пришли к выводу, что оптимальность обученной стратегии во многом зависит от используемой обучаемой выборки. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с довольно простым и эффективном методе выбора траекторий для обучения моделей.