Algorithmic Trading Articles for Handelssysteme

Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть IV): Минимальная функциональность

В данной статье я покажу улучшенную версию брутфорса, основанную на целях поставленных в предыдущей статье, и постараюсь наиболее широко осветить эту тему, используя советники и настройки добытые с помощью данного метода. Также дам сообществу попробовать новую версию программы.

Брутфорс-подход к поиску закономерностей

В данной статье мы будем искать закономерности на рынке, создавать советников на их основе и проверять, как долго эти закономерности сохраняют работоспособность и вообще, сохраняют ли они ее.

Продвинутый ресемплинг и выбор CatBoost моделей брутфорс методом

В данной статье описан один из возможных подходов к трансформации данных для улучшения обобщающей способности модели, а также рассмотрен перебор моделей CatBoost и выбор лучшей из них.

Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности

Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.

Нейросети — это просто (Часть 16): Практическое использование кластеризации

В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.

Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5

Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.

Нейросети — это просто (Часть 13): Пакетная нормализация (Batch Normalization)

В предыдущей статье мы начали рассматривать методы повышения качества обучения нейронной сети. В данной статье предлагаю продолжить эту тему и рассмотреть такой поход, как пакетная нормализация данных.

Нейросети — это просто (Часть 12): Dropout

Продвигаясь дальше в изучении нейронных сетей, наверное, стоит немного уделить внимания методам повышения их сходимости при обучении. Существует несколько таких методов. В этой статье предлагаю рассмотреть один из них — Dropout.

Нейросети — это просто (Часть 11): Вариации на тему GPT

Сегодня, наверное, одной из самых передовых языковых моделей нейросетей является GPT-3, которая в максимальном своем варианте содержит 175 млрд. параметров. Конечно, мы не будем создавать подобного монстра в домашних условиях. Но давайте посмотрим, какие архитектурные решения мы можем использовать в своей работе и какие это нам даст преимущества.

Разработка торговой системы на основе индикатора Force Index

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.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 02): Карты Кохонена

Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

Разработка торговой системы на основе стандартного отклонения

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.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 21): Новая система ордеров (IV)

Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.

Машинное обучение и Data Science (Часть 05): Деревья решений на примере погодных условий для игры в теннис

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.

Разработка торговой системы на основе осциллятора Чайкина

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.

Машинное обучение и Data Science (Часть 06): Градиентный спуск

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.

Разработка торговой системы на основе индикатора объемов Volumes

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.

Разработка торговой системы на основе индикатора Williams PR

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).

Машинное обучение и Data Science (Часть 04): Предсказание биржевого краха

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.

Машинное обучение и Data Science (Часть 03): Матричная регрессия

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.

Машинное обучение и Data Science (Часть 02): Логистическая регрессия

Классификация данных — важнейшая вещь для алготрейдера и программиста. В этой статье мы рассмотрим в подробностях один из классификационных логистических алгоритмов, который может помочь нам определить «да» или «нет», рост или падение, покупки или продажи.

Машинное обучение и Data Science (Часть 01): Линейная регрессия

Пришло время нам, трейдерам, обучить наши системы и научиться самим принимать решения, основываясь на том, что показывают цифры. Не визуальным и не интуитивным путем, которым движется весь мир. Мы пойдем перпендикулярно общему направлению.

Глубокие нейросети (Часть VIII). Повышение качества классификации bagging-ансамблей

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.

Глубокие нейросети (Часть V). Байесовская оптимизация гиперпараметров DNN

В статье рассматриваются возможности байесовской оптимизации гиперпараметров глубоких нейросетей, полученных различными вариантами обучения. Сравнивается качество классификации DNN с оптимальными гиперпараметрами при различных вариантах обучения. Форвард-тестами проверена глубина эффективности оптимальных гиперпараметров DNN. Определены возможные направления улучшения качества классификации.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)

Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 19): Новая система ордеров (II)

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.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 1): Регрессионный анализ

Современный трейдер почти всегда сознательно или бессознательно находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. Этот исследовательский процесс требует много времени и сопряжен с ошибками. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера. Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

Разработка торговой системы на основе индикатора OBV

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.

Разработка торговой системы на основе Стохастика

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.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 18): Новая система ордеров (I)

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.

Разработка торговой системы на основе индикатора Накопления/Распределения - Accumulation/Distribution

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.

Разработка торговой системы на основе индикатора Parabolic SAR

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.

Разработка торговой системы на основе индикатора ATR

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).

Разработка торгового советника с нуля (Часть 14): Добавляем Volume at Price (II)

Сегодня мы добавим несколько ресурсов в наш советник. Эта интересная статья может натолкнуть вас на новые идеи и методы представления информации и в то же время исправить мелкие недочеты в ваших проектах.

Разработка торговой системы на основе индикатора ADX

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.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 13): Время и торговля (II)

Сегодня мы построим вторую часть системы Times & Trade для анализа рынка. В предыдущей статье "Times & Trade (I)" мы рассмотрели альтернативную систему для организации графика, чтобы у нас был индикатор, позволяющий как можно быстрее интерпретировать сделки, совершенные на рынке.

Разработка торговой системы на основе индикатора MACD

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).

Разработка торгового советника с нуля (Часть 12): Время и торговля (I)

Сегодня мы создадим Time & Trade с быстрой интерпретацией для чтения потока ордеров. Это первая часть, в которой мы будем строить эту систему. В следующей статье мы дополним систему недостающей информацией, поскольку нам потребуется добавить в код нашего эксперта несколько новых вещей.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 11): Система кросс-ордеров

Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?

Разработка торговой системы на основе индикатора CCI

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.