Создать статью
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы
В статье доработаем классы объектов индикаторных буферов для работы в мультисимвольном режиме. Таким образом у нас будет готово всё для создания в своих программах мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Добавим недостающий функционал объектам расчётных буферов, что позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 45): Мультипериодные индикаторные буферы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 45): Мультипериодные индикаторные буферы
В статье начнём доработку объектов-индикаторных буферов и класса коллекции буферов для работы в мультипериодном и мультисимвольном режимах. В данной статье рассмотрим работу объектов-буферов для получения и вывода данных с любого таймфрейма на текущий график текущего символа.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера
С данной статьи начнём делать классы индикаторных буферов для библиотеки DoEasy. Сегодня создадим базовый класс абстрактного буфера, который будет являться основой для создания различных типов классов индикаторных буферов.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 39): Индикаторы на основе библиотеки - подготовка данных и события таймсерий
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 39): Индикаторы на основе библиотеки - подготовка данных и события таймсерий
В статье рассмотрим применение библиотеки DoEasy для создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Подготовим классы библиотеки для работы в составе индикаторов и протестируем правильное создание таймсерий для их использования в качестве источников данных в индикаторах. Организуем создание и отсылку событий таймсерий.
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)
Чтобы завершить этот цикл статей об автоматизации, мы дополним то, что рассмотрели в предыдущей статье. Это определенно показывает, как всё будет сочетаться друг с другом, заставляя советника работать как часы.
Разработка торговой системы на основе индикатора Fibonacci
Разработка торговой системы на основе индикатора Fibonacci
Это продолжение серии статей, в которых мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. Очередным техническим инструментом станет индикатор Фибоначчи. Давайте разберем, как написать программу по сигналам этого индикатора.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)
Если вы думаете, что автоматизированные системы просты, то наверно вы еще не до конца поняли, что нужно для их создания. В данном материале мы поговорим о проблеме, с которой сталкиваются многие советники: неизбирательное исполнение ордеров, и возможное решение этой проблемы.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)
Автоматизированная система без соответствующей безопасности не будет успешной. Однако безопасность не будет обеспечена без хорошего понимания некоторых вещей. В этой статье мы разберемся с тем, почему достижение максимальной безопасности в автоматизированных системах является такой сложной задачей.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)
Хотя создание автоматического советника не является очень сложной задачей, однако без необходимых знаний может быть допущено много ошибок. В этой статье мы рассмотрим, как построить первый уровень автоматизации: он заключается в создании триггера для активации безубытка и трейлинг-стопа.
Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)
Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)
В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.
Разработка торговой системы на основе Индекса облегчения рынка MFI от Билла Вильямса
Разработка торговой системы на основе Индекса облегчения рынка MFI от Билла Вильямса
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой новой статье мы рассмотрим Индекс облегчения рынка (Market Facilitation Index, MFI), разработанный Биллом Вильямсом.
Машинное обучение и Data Science (Часть 11): Наивный байесовский классификатор и теория вероятностей в трейдинге
Машинное обучение и Data Science (Часть 11): Наивный байесовский классификатор и теория вероятностей в трейдинге
Торговлю по вероятностям можно сравнить с ходьбой по канату — она требует точности, баланса и четкого понимания риска. В мире трейдинга вероятность решает все. Именно от нее зависит результат — успех или неудача, прибыль или убыток. Используя возможности вероятности, трейдеры могут принимать более обоснованные решения, эффективнее управлять рисками и достигать своих финансовых целей. Неважно, опытный вы инвестор или начинающий трейдер, понимание вероятности может стать ключом к раскрытию вашего торгового потенциала. В этой статье мы познакомимся с увлекательным миром вероятностного трейдинга и покажем, как вывести игру в торговлю на новый уровень.
Работаем со временем (Часть 2): Функции
Работаем со временем (Часть 2): Функции
Научимся автоматически распознавать смещения времени у брокера и время по Гринвичу. Вместо того, чтобы обращаться к брокеру, который скорее всего даст недостаточно полный ответ (а кто захочет объяснять, куда пропал торговый час?), мы сами посмотрим, по какому времени приходят от них котировки в те недели, когда переводят часы. Но конечно же, это мы будем делать не вручную — пусть за нас работает программа.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 5): Цепи Маркова
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 5): Цепи Маркова
Цепи Маркова — это мощный математический инструмент, который можно использовать для моделирования и прогнозирования данных временных рядов в различных областях, включая финансы. При моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов цепи Маркова часто используются для моделирования эволюции финансовых активов с течением времени, таких как цены акций или обменные курсы. Одними из основных преимуществ моделей цепей Маркова являются их простота и удобство использования.
Разработка экспериментальной DLL с поддержкой многопоточности в C++ для MetaTrader 5 на Linux
Разработка экспериментальной DLL с поддержкой многопоточности в C++ для MetaTrader 5 на Linux
В статье рассмотрен процесс разработки для платформы MetaTrader 5 исключительно в системе Linux. При этом конечный продукт без проблем работает как в Windows, так и в Linux. Мы познакомимся с Wine и Mingw - важными инструментами кроссплатформенной разработки. В Mingw реализована потоковая передача (POSIX и Win32), что необходимо учитывать при выборе подходящего инструмента. Затем мы создадим DLL для проверки концепции и используем ее в коде MQL5, а также сравним производительность обеих реализаций потоков. Статья призвана стать отправной точкой для ваших собственных экспериментов. После прочтения статьи вы сможете создавать инструменты для MetaTrader в Linux.
Алан Эндрюс и его приемы анализа временных рядов
Алан Эндрюс и его приемы анализа временных рядов
Алан Эндрюс — один из известнейших "просветителей" современного мира в области трейдинга. Его "вилы" включены практически во все современные программы анализа котировок. Но большинство трейдеров не используют и пятой части тех возможностей, что заложены в этом инструменте. А оригинальный курс Эндрюса включает описание не только вил (хотя они всё же главные), но и некоторых других полезных прямых. Эта статья даёт представление о тех изумительных техниках анализа графиков, которым учил Эндрюс в своем оригинальном курсе. Осторожно, много картинок.
Разработка торговой системы на основе индикатора Gator Oscillator
Разработка торговой системы на основе индикатора Gator Oscillator
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Gator Oscillator и создадим торговую систему по простым стратегиям.
Как выбрать торгового советника: Двадцать явных признаков плохого робота
Как выбрать торгового советника: Двадцать явных признаков плохого робота
В этой статье мы попытаемся ответить на вопрос, как выбрать подходящего торгового советника. Какие из них лучше всего подходят для нашего портфеля и как мы можем отсеять большую часть торговых роботов, доступных на рынке? В статье представлены двадцать явных признаков некачественного советника. Статья поможет вам принимать более обоснованные решения и создать коллекцию прибыльных торговых советников.
Моральное ожидание в трейдинге
Моральное ожидание в трейдинге
Эта статья посвящена моральному ожиданию. Мы рассмотрим несколько примеров его применения в трейдинге, и каких результатов можно добиться с его помощью.
Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)
Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)
Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.
Пример создания комплекcной торговой стратегии Owl
Пример создания комплекcной торговой стратегии Owl
Моя стратегия базируется на классических основах трейдинга и доработке индикаторов, широко применяемых на всех видах рынков. Фактически — это уже готовый инструмент, используя который, можно во всей полноте работать по предлагаемой новой прибыльной торговой стратегии.
Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Продолжаем изучение распределенного Q-обучение. И сегодня мы посмотрим на данный подход с другой стороны. О возможности использования квантильной регрессии в решение вопрос прогнозирования ценовых движений.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. Пока наш советник может работать в любой ситуации, но он ещё не готов к автоматизации, поэтому нам нужно проработать несколько моментов.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В конце предыдущей статьи я подумал, что было бы уместно разрешить использование советника вручную хотя бы на время.
Как работать с линиями средствами MQL5
Как работать с линиями средствами MQL5
В этой статье мы поговорим о том, как работать с наиболее важными линиями, такими как линии тренда, поддержка и сопротивление, используя средства языка MQL5.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
В этой статье я покажу вам, как использовать систему обработки событий, для быстрой и лучшей обработки вопросов, связанных с системой ордеров, чтобы советник работал быстрее. Таким образом, ему не придется постоянно искать информацию.
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
В одной из статей данной серии мы с вами уже познакомились с методом Q-обучения. Данный метод усредняет вознаграждения за каждое действие. В 2017 году были представлены сразу 2 работы, в которых большего успеха добиваются при изучении функции распределения вознаграждения. Давайте рассмотрим возможность использования подобной технологии для решения наших задач.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код
Сегодня рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье я вам представил первые шаги, которые необходимо понять перед тем, как приступать к созданию советника, торгующего автоматически. Мы всё это просмотрели там.