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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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).
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.
Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?
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.
В этой статье мы поговорим о полосах Боллинджера (Bollinger Bands) — одном из самых популярных индикаторов в мире трейдинга. Мы обсудим технический анализ, а также научимся разрабатывать системы алгоритмической торговли на основе индикатора Bollinger Bands.
В этой статье мы поговорим об еще одном популярном и часто используемом индикаторе — RSI. Узнаем, как разработать торговую систему на основе показателей от этого индикатора.
Это один из самых мощных индикаторов из существующих. Те, кто торгует и старается иметь определенную степень уверенности, не могут не иметь этот индикатор на своем графике. Хотя чаще всего его используют те, кто торгует, наблюдая за лентой сделок («tape reading»). Также этот индикатор могут использовать и те, кто использует только Price Action.
Как получить доступ к пользовательским индикаторам непосредственно в советнике? Торговый советник будет действительно полезен только в том случае, если в нем можно будет использовать пользовательские индикаторы, иначе это будет просто набор кодов и инструкций.
