![Разработка торговой системы на основе индикатора Gator Oscillator](https://c.mql5.com/2/51/trading-system-by-Alligator-002_600x314.jpg)
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](https://c.mql5.com/2/0/How_to_choose_an_Expert_Advisor_Twenty_strong_criteria_to_reject_a_trading_bot_600x314.jpg)
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.
![Разработка экспериментальной DLL с поддержкой многопоточности в C++ для MetaTrader 5 на Linux](https://c.mql5.com/2/51/proof-of-concept-dll_600x314.jpg)
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.
![Эксперименты с нейросетями (Часть 4): Шаблоны](https://c.mql5.com/2/52/neural_network_experiments-004_600x314.jpg)
Эксперименты с нейросетями (Часть 4): Шаблоны
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
![Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)](https://c.mql5.com/2/52/Neural_Networks_Made_036_600x314.jpg)
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.
![Нейронные сети обратного распространения ошибки на матрицах MQL5](https://c.mql5.com/2/51/ljsnhuhb0-oo9q-wpjy41jz4-qm54hcjep42jwc1-eptmus-qs-mvfbuysh_600x314.jpg)
Нейронные сети обратного распространения ошибки на матрицах MQL5
Статья описывает теорию и практику применения алгоритма обратного распространения ошибки на MQL5 с помощью матриц. Прилагаются готовые классы и примеры скрипта, индикатора и эксперта.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_008_600x314.jpg)
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.
![Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 5): Цепи Маркова](https://c.mql5.com/2/51/markov_chains_600x314.jpg)
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.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_007_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_006_600x314.jpg)
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.
![Алан Эндрюс и его приемы анализа временных рядов](https://c.mql5.com/2/0/Alan_Andrews_600x314.jpg)
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.
![Пример создания комплекcной торговой стратегии Owl](https://c.mql5.com/2/0/Example_of_creating_a_comprehensive_trading_strategy_600x314.jpg)
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.
![Тестирование и оптимизация стратегий для бинарных опционов в MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/binary-strategy-tester_600x314.jpg)
Тестирование и оптимизация стратегий для бинарных опционов в MetaTrader 5
Проверяем и оптимизируем стратегии для бинарных опционов в MetaTrader 5.
![Моральное ожидание в трейдинге](https://c.mql5.com/2/0/Moral_expectation_600x314.jpg)
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.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)](https://c.mql5.com/2/50/Aprendendo_construindo_005_600x314.jpg)
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 построить советник, работающий автоматически (Часть 04): Ручные триггеры (I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_004_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 04): Ручные триггеры (I)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_003_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции
Сегодня вы научитесь создавать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье мы начали разрабатывать систему ордеров, которой будем пользоваться в автоматическом советнике. Однако мы создали только одну из необходимых функций или процедур.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код](https://c.mql5.com/2/50/Aprendendo-a-construindo_part_II_600x314.jpg)
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.
![Еще раз о системе Мюррея](https://c.mql5.com/2/51/murrey-system_600x314.jpg)
Еще раз о системе Мюррея
Системы графического анализа цен заслуженно популярны у трейдеров. В данной статье я рассказываю о полной системе Мюррея, включающей не только его знаменитые уровни, но и некоторые другие полезные техники оценки текущего положения цены и принятия решения о сделке.
![Как работать с линиями средствами MQL5](https://c.mql5.com/2/50/How_to_deal_with_lines_by_MQL5_600x314.jpg)
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.
![Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 04): Линейный дискриминантный анализ](https://c.mql5.com/2/50/linear_discriminant_analysis_600x314.jpg)
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 04): Линейный дискриминантный анализ
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера в его поисках.
![Разработка торговой системы по индикатору фракталов Fractals](https://c.mql5.com/2/50/learnhow_fractal_600x314.jpg)
Разработка торговой системы по индикатору фракталов Fractals
Перед вами новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Мы изучим еще один технический инструмент — индикатор Fractals, а также разработаем на его основе торговые системы для работы в терминале MetaTrader 5.
![Разработка торгового советника с нуля (Часть 31): Навстречу будущему (IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_011_600x314.jpg)
Разработка торгового советника с нуля (Часть 31): Навстречу будущему (IV)
Мы продолжаем удалять разные вещи внутри советника. Это будет последняя статья в этой серии. Последнее, что будет удалено в данной серии статей - это звуковая система. Это может сбить читателя с толку, если он не следил за этими статьями.
![Разработка торговой системы на основе индикатора Alligator](https://c.mql5.com/2/49/trading-system-by-Alligator_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе индикатора Alligator
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В ней мы будем изучать индикатор Alligator, а также создадим на его основе торговые системы.
![Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)](https://c.mql5.com/2/50/Neural_Networks_Made_035_600x314.jpg)
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.
![Машинное обучение и Data Science (Часть 07): Полиномиальная регрессия](https://c.mql5.com/2/49/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_07_Polynomial_Regression_600x314.jpg)
Машинное обучение и Data Science (Часть 07): Полиномиальная регрессия
Полиномиальная регрессия — это гибкая модель, предназначенная для эффективного решения задач, с которыми не справляется модель линейной регрессии. В этой статье узнаем, как создавать полиномиальные модели на MQL5 и извлекать из них выгоду.
![Разработка торговой системы на основе Accelerator Oscillator](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Accelerator_Oscillator2_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе Accelerator Oscillator
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Accelerator Oscillator — узнаем, как его использовать и как создавать торговые системы на его основе.
![Разработка торговой системы на основе Awesome Oscillator](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Awesome_Oscillator_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе Awesome Oscillator
Это очередная статья из серии, и в ней мы познакомимся с еще одним полезным техническим инструментом для торговли — индикатором Awesome Oscillator (AO). Узнаем, как разрабатывать торговые системы на основе показателей от этого индикатора.
![Разработка торговой системы на основе Индекса относительной бодрости Relative Vigor Index](https://c.mql5.com/2/49/Learn-how-to-design-a-trading-system-by-Relative-Vigor-Index_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе Индекса относительной бодрости Relative Vigor Index
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этот раз познакомимся с Индексом относительной бодрости (Relative Vigor Index, RVI).
![Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении](https://c.mql5.com/2/50/Neural_Networks_Made_Easy_q-learning_600x314.jpg)
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.
![Разработка торговой системы на основе индикатора DeMarker](https://c.mql5.com/2/49/Learn-how-to-design-a-trading-system-by-DeMarker_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе индикатора DeMarker
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).
![Управление рисками и капиталом с помощью советников](https://c.mql5.com/2/49/risk_and_capital_management_using_exper_advisor_600x314.jpg)
Управление рисками и капиталом с помощью советников
Эта статья о том, чего вы не найдете в отчете о тестировании, чего следует ожидать при использовании советников, как управлять своими деньгами при использовании роботов и как покрыть значительный убыток, чтобы остаться в трейдинге при автоматизированной торговле.
![Разработка торговой системы на основе индикатора VIDYA](https://c.mql5.com/2/49/learn_how_to_design_trading_system_vidya_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе индикатора VIDYA
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. В этой статье мы поговорим об индикаторе Скользящей средней с динамическим периодом усреднения (Variable Index Dynamic Average, VIDYA) и создадим торговую систему по его показателям.
![Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 3): Энтропия Шеннона](https://c.mql5.com/2/49/Regression_Analysis_Cover_600x314.jpg)
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 3): Энтропия Шеннона
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера.
![Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение](https://c.mql5.com/2/50/Neural_networks_are_simple-32_600x314.jpg)
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.
![Магия временных торговых интервалов с инструментом Frames Analyzer](https://c.mql5.com/2/50/Frames_Analyzer_600x314.jpg)
Магия временных торговых интервалов с инструментом Frames Analyzer
Что такое Frames Analyzer? Это подключаемый модуль к любому торговому эксперту для анализа фреймов оптимизации во время оптимизации параметров в тестере стратегий, а также вне тестера посредством чтения MQD-файла или базы данных, которая создаётся сразу после оптимизации параметров. Вы сможете делиться этими результатами оптимизации с другими пользователями, у которых есть инструмент Frames Analyzer, чтобы обсудить полученные результаты оптимизации вместе.
![Машинное обучение и Data Science. Нейросети (Часть 02): архитектура нейронных сетей с прямой связью](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_architectures_design_600x314.jpg)
Машинное обучение и Data Science. Нейросети (Часть 02): архитектура нейронных сетей с прямой связью
В предыдущей статье мы начали изучать нейросети с прямой связью, однако остались неразобранными некоторые моменты. Один из них — проектирование архитектуры. Поэтому в этой статье мы рассмотрим, как спроектировать гибкую нейронную сеть с учетом входных данных, количества скрытых слоев и узлов для каждой сети.
![Разработка торговой системы на основе индекса силы быков Bulls Power](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_bulls_power_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе индекса силы быков Bulls Power
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 Индексе силы быков Bulls Power и создадим торговую систему по его показателям.
![Разработка торговой системы на основе индекса силы медведей Bears Power](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_bears_power_600x314.jpg)
Разработка торговой системы на основе индекса силы медведей Bears Power
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 Индексе силы медведей Bears Power и создадим торговую систему по его показателям.
![Нейросети — это просто (Часть 31): Эволюционные алгоритмы](https://c.mql5.com/2/50/Neural_Networks_are_Simple-_Part_31_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 31): Эволюционные алгоритмы
В предыдущей статье мы начали изучение безградиентных методов оптимизации. И познакомились с генетическим алгоритмом. Сегодня мы продолжаем начатую тему. И рассмотрим ещё один класс эволюционных алгоритмов.