Страница 14 — Статьи по алготрейдингу — Торговые системы

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.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 7): Подбор группы с учётом форвард-периода

Подбор группы экземпляров торговых стратегий с целью улучшения результатов при их совместной работы мы прежде оценивали только на том же временном периоде, на котором проводилась оптимизация отдельных экземпляров. Давайте посмотрим, что получится на форвард-периоде.

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов

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. В этой статье мы будем использовать сигналы двух индикаторов - полосы Боллинджера (Bollinger Bands®) на канале Кельтнера.

Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера

В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.

Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе

Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 6): Автоматизируем подбор группы экземпляров

После оптимизации торговой стратегии мы получаем наборы параметров, на основе которых можно создать несколько экземпляров торговых стратегий, объединённых в одном советнике. Раньше мы делали это вручную, а теперь попробуем автоматизировать этот процесс

Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением

В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.

Эксперименты с нейросетями (Часть 7): Передаем индикаторы

Примеры передачи индикаторов в перцептрон. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник, результаты его оптимизации и форвард тестирования.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 5): Переменный размер позиций

В предыдущих частях разрабатываемый советник имел возможность использовать только фиксированный размер позиций для торговли. Это допустимо для тестирования, но нежелательно при торговле на реальном счёте. Давайте обеспечим возможность торговли с переменным размером позиций.

Шаблоны проектирования в MQL5 (Часть 2): Структурные шаблоны

В этой статье мы продолжим изучать шаблоны проектирования, которые позволяют разработчикам создавать расширяемые и надежные приложений не только на MQL5, но и на других языках программирования. В этот раз мы поговорим о другом типе — о структурных шаблонах. Будем учиться проектировать системы, используя имеющиеся классы для формирования более крупных структур.

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 3): Префиксы/суффиксы символов и торговая сессия

Я получил комментарии от нескольких коллег-трейдеров о том, как использовать рассматриваемый мной мультивалютный советник у брокеров, использующих префиксы и/или суффиксы с именами символов, а также о том, как реализовать в советнике торговые часовые пояса или торговые сессии.

Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)

Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.