Создать статью
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)
Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.
Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов
Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов
Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.
Интеграция MQL5: Python
Интеграция MQL5: Python
Python — известный и популярный язык программирования со множеством функций, особенно в областях финансов, науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Python — мощный инструмент, который может быть полезен и в трейдинге. MQL5 позволяет нам использовать этот мощный язык для эффективного достижения наших целей. В этой статье мы рассмотрим некоторые базовые сведения о Python и расскажем, как его можно интегрировать в MQL5.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 8): Разработка советника (I)
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 8): Разработка советника (I)
В этой статье мы разработаем наш первый советник на MQL5 на основе индикатора, который мы создали в предыдущей статье. Мы рассмотрим все функции, необходимые для автоматизации процесса, включая управление рисками. Это позволит перейти от ручного выполнения сделок к автоматизированным системам.
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)
Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)
Откройте для себя инновационный фреймворк Chimera — двухмерную модель пространства состояний, использующую нейросети для анализа многомерных временных рядов. Этот метод предлагает высокую точность с низкими вычислительными затратами, превосходя традиционные подходы и архитектуры Transformer.
Разработка системы репликации (Часть 59): Новое будущее
Разработка системы репликации (Часть 59): Новое будущее
Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?
Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD
Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD
Многие модели искусственного интеллекта заточены на прогнозирование одного единственного будущего значения. В этой статье мы посмотрим, как использовать модели машинного обучения для прогнозирования множества будущих значений. Такой подход, называемый многошаговым прогнозированием, позволяет предсказывать не только цену закрытия на завтра, но и на послезавтра и так далее. Несомненное преимущество многошагового прогнозирования для трейдеров и аналитиков данных — более широкий спектр информации для возможностей стратегического планирования.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 31): Выбор функции потерь
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 31): Выбор функции потерь
Функция потерь (Loss Function) — это ключевая метрика алгоритмов машинного обучения, которая обеспечивает обратную связь для процесса обучения, количественно определяя, насколько хорошо данный набор параметров работает по сравнению с предполагаемым целевым значением. Мы рассмотрим различные форматы этой функции в пользовательском классе Мастера MQL5.
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов
Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5
Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5
В статье представлен автоматизированный алгоритм на основе пересечений EMA для MetaTrader 5. Подробная информация обо всех аспектах демонстрации советника на языке MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5, от анализа характеристик ценового диапазона до управления рисками.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 2): Отправка сигналов из MQL5 в Telegram
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 2): Отправка сигналов из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим MQL5-советник, интегрированный с Telegram, который отправляет в мессенджер сигналы пересечения скользящих средних. Мы подробно опишем процесс генерации торговых сигналов на основе пересечений скользящих средних, реализуем необходимый код на языке MQL5 и обеспечим бесперебойную работу интеграции. В результате мы получим систему, которая отправляет торговые оповещения в реальном времени непосредственно в групповой чат Telegram.
Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)
Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)
Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.
Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)
Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.
Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 2): Добавление элементов управления и адаптивности
Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 2): Добавление элементов управления и адаптивности
Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.
Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt
Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt
Фреймворк многозадачного обучения на основе ResNeXt оптимизирует анализ финансовых данных, учитывая их высокую размерность, нелинейность и временные зависимости. Использование групповой свертки и специализированных голов позволяет модели эффективно извлекать ключевые признаки исходных данных.
Разработка системы репликации (Часть 58): Возвращаемся к работе над сервисом
Разработка системы репликации (Часть 58): Возвращаемся к работе над сервисом
После перерыва в разработке и улучшении сервиса, используемого для репликации/моделирования, сегодня мы возобновляем над ним работу. Теперь, когда мы отказались от использования таких ресурсов, как глобальные переменные терминала, нам придется полностью реструктурировать некоторые его части. Не волнуйтесь, этот процесс будет подробно объяснен, чтобы каждый мог следить за разработкой нашего сервиса.
Пользовательский индикатор: Отображение сделок входа, выхода и разворота позиции на неттинговых счетах
Пользовательский индикатор: Отображение сделок входа, выхода и разворота позиции на неттинговых счетах
В данной статье мы рассмотрим нестандартный способ создания индикатора в MQL5. Вместо того, чтобы фокусироваться на тренде или графическом паттерне, нашей целью будет управление собственными позициями, включая частичные входы и выходы. Мы будем активно использовать динамические матрицы и некоторые торговые функции, связанные с историей сделок и открытыми позициями, чтобы указать на графике, где осуществились данные сделки.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 30): Пакетная нормализация в машинном обучении
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 30): Пакетная нормализация в машинном обучении
Пакетная нормализация — это предварительная обработка данных перед их передачей в алгоритм машинного обучения, например, в нейронную сеть. При этом всегда следует учитывать тип активации, который будет использоваться алгоритмом. Мы рассмотрим различные подходы, которые можно использовать для извлечения выгоды с помощью советника, собранного в Мастере.
MetaTrader 5 на macOS
MetaTrader 5 на macOS
Мы подготовили специальный установщик торговой платформы MetaTrader 5 для macOS. Это полноценный визард, позволяющий установить приложение как нативное. Он выполняет все необходимые действия: определяет вашу систему, скачивает и устанавливают последнюю версию Wine для нее, настраивает его, а затем устанавливает внутри него MetaTrader. Все происходит в автоматическом режиме, вам нужно лишь дождаться окончания установки, после чего вы можете сразу же приступать к полноценной работе с платформой.
Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Окончание)
Мы продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 1): Расширенный анализ данных и статистическая обработка
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 1): Расширенный анализ данных и статистическая обработка
Интеграция обеспечивает бесперебойный рабочий процесс, при котором необработанные финансовые данные из MQL5 можно импортировать в пакеты обработки данных, такие как Jupyter Lab, для расширенного анализа, включая статистическое тестирование.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (I) - Тонкая настройка
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (I) - Тонкая настройка
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Диалектический поиск — Dialectic Search (DA)
Диалектический поиск — Dialectic Search (DA)
Представляем Диалектический Алгоритм (DA) — новый метод глобальной оптимизации, вдохновленный философской концепцией диалектики. Алгоритм использует уникальное разделение популяции на спекулятивных и практических мыслителей. Тестирование показывает впечатляющую производительность до 98% в задачах малой размерности и общую эффективность 57.95%. Статья объясняет эти показатели и представляет детальное описание алгоритма и результаты экспериментов на различных типах функций.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 16): Влияние разных историй котировок на результаты тестирования
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 16): Влияние разных историй котировок на результаты тестирования
Разрабатываемый советник должен показывать хорошие результаты при торговле у разных брокеров. Но мы пока что для тестов использовали котировки с демо-счёта от MetaQuotes. Посмотрим, готов ли наш советник к работе на торговом счёте с другими котировками по сравнению с теми, которые использовались при тестировании и оптимизации.
Разработка системы репликации (Часть 61): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (II)
Разработка системы репликации (Часть 61): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (II)
В данной статье мы рассмотрим изменения, которые позволят системе репликации/моделирования работать более эффективно и безопасно. Также я не оставлю без внимания тех, кто хочет извлечь максимум пользы из использования классов. Кроме того, рассмотрим специфическую проблему в MQL5, которая снижает производительность кода при работе с классами, и объясним, как ее решить.
Создаем динамическую мультисимвольную мультипериодную панель индекса относительной силы (RSI) в MQL5
Создаем динамическую мультисимвольную мультипериодную панель индекса относительной силы (RSI) в MQL5
В статье рассмотрена разработка динамической мультисимвольной мультипериодной панели индикатора RSI в MQL5. Панель призвана предоставлять трейдерам значения RSI в реальном времени по различным символам и таймфреймам. Панель будет оснащена интерактивными кнопками, обновлениями в реальном времени и цветовыми индикаторами, помогающими трейдерам принимать обоснованные решения.
Методы дискретизации ценовых движений на Python
Методы дискретизации ценовых движений на Python
Мы рассмотрим методы дискретизации цен на Python + MQL5. В этой статье я поделюсь практическим опытом разработки библиотеки на Python, которая реализует целый спектр подходов к формированию баров — от классических Volume и Range bars до более экзотических методов вроде Renko и Kagi.ары, свечи трехлинейного прорыва, рэйндж бары — какова их статистика, как еще можно представить цены дискретно?
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 29): Темпы обучения и многослойные перцептроны
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 29): Темпы обучения и многослойные перцептроны
Мы завершаем рассмотрение чувствительности темпа обучения к производительности советников изучением адаптируемых темпов обучения. Темпы должны быть настроены для каждого параметра в слое в процессе обучения, поэтому нам необходимо оценить потенциальные преимущества по сравнению с ожидаемыми потерями производительности.
Машинное обучение и Data Science — Нейросети (Часть 01): Разбираем нейронные сети с прямой связью
Машинное обучение и Data Science — Нейросети (Часть 01): Разбираем нейронные сети с прямой связью
Многие любят, но немногие понимают все операции, лежащие в основе нейронных сетей. В этой статье я постараюсь простым языком объяснить все, что происходит за закрытыми дверями многоуровневого перцептрона с прямой связью Feed Forward.
Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (Окончание)
Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.
Построение модели ограничения тренда свечей (Часть 7): Улучшаем нашу модель для разработки советника
Построение модели ограничения тренда свечей (Часть 7): Улучшаем нашу модель для разработки советника
В этой статье мы подробно рассмотрим подготовку нашего индикатора для разработки советника. В ходе обсуждения будут рассмотрены дальнейшие усовершенствования текущей версии индикатора с целью повышения его точности и функциональности. Кроме того, мы внедрим новые функции, которые будут отмечать точки выхода, устранив ограничение предыдущей версии, которая определяла только точки входа.
Введение в MQL5 (Часть 8): Руководство для начинающих по созданию советников (II)
Введение в MQL5 (Часть 8): Руководство для начинающих по созданию советников (II)
В этой статье рассматриваются частые вопросы, которые начинающие программисты задают на форуме MQL5. Также демонстрируются практические решения. Мы научимся совершать основные действия: покупку и продажу, получение цен свечей, а также управление торговыми аспектами, включая торговые лимиты, периоды и пороговые значения прибыли/убытка. В статье представлены пошаговые инструкции, которые помогут вам лучше понять и реализовать обсуждаемые концепции на MQL5.
Нейросимвольные системы в алготрейдинге: Объединение символьных правил и нейронных сетей
Нейросимвольные системы в алготрейдинге: Объединение символьных правил и нейронных сетей
Статья рассказывает об опыте разработки гибридной торговой системы, объединяющей классический технический анализ с нейронными сетями. Автор подробно разбирает архитектуру системы — от базового анализа паттернов и структуры нейросети до механизмов принятия торговых решений, делясь реальным кодом и практическими наблюдениями.
Создание советника Daily Drawdown Limiter на языке MQL5
Создание советника Daily Drawdown Limiter на языке MQL5
В статье подробно рассматриваются возможности реализации советника на основе торгового алгоритма. Это поможет автоматизировать систему на MQL5 и взять под контроль дневную просадку.
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
Использование JSON Data API в MQL-проектах
Использование JSON Data API в MQL-проектах
Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.