Магазин Приложений

И заключительный момент: хотя он и не включен в эту статью, я объясню код сервиса, который будет использоваться в следующей, поскольку мы будем использовать этот же код в качестве трамплина для того, что мы на самом деле разрабатываем. Так что, наберитесь терпения и ждите следующей статьи, ведь с каждым днем все становится еще интереснее.

Показатель Херста — это мера того, насколько сильно временной ряд автокоррелирует в долгосрочной перспективе. Предполагается, что он отражает долгосрочные свойства временного ряда и поэтому имеет определенный вес в анализе временных рядов даже за пределами экономических/финансовых временных рядов. Однако мы сосредоточимся на его потенциальной пользе для трейдеров, изучив, как этот показатель можно объединить со скользящими средними для формирования потенциально надежного сигнала.

В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию пересечений скользящих средних для оценки ее текущей эффективности. Учитывая, сколько времени прошло с момента ее создания, исследуем потенциальные улучшения, которые ИИ может привнести в эту традиционную торговую стратегию. С помощью методов искусственного интеллекта мы постараемся применить передовые возможнности прогнозирования для потенциальной оптимизации точек входы и выхода из рынка, адаптировать их к меняющимся рыночным условиям и повысить общую эффективность по сравнению с традиционными подходами.

Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.

Алгоритм черной дыры (Black Hole Algorithm, BHA) использует принципы гравитации черных дыр для оптимизации решений. В статье мы рассмотрим, как BHA притягивает лучшие решения, избегая локальных экстремумов, и почему этот алгоритм стал мощным инструментом для решения сложных задач. Узнайте, как простые идеи могут привести к впечатляющим результатам в мире оптимизации.

Разрабатываем модульную торговую систему, объединяющую Python для анализа данных с MQL5 для исполнения сделок. Четыре независимых модуля параллельно следят за разными аспектами рынка: объемами, арбитражем, экономикой и рисками, а для анализа используют RandomForest с 400 деревьями. Особый упор сделан на риск-менеджмент, ведь без грамотного управления рисками даже самые продвинутые торговые алгоритмы бесполезны.

Стратегии, основанные на нескольких таймфреймах, по умолчанию не могут быть протестированы в советниках, собранных с помощью Мастера, из-за архитектуры кода MQL5, используемой в классах сборки. Мы рассмотрим способ обхода этого ограничения для стратегий, которые предполагают использование нескольких таймфреймов на примере квадратичной скользящей средней.

Эта часть серии посвящена интеграции WhatsApp с MetaTrader 5 для получения уведомлений. Мы рассмотрим блок-схему для упрощения понимания и обсудим важность мер безопасности при интеграции. Основная цель индикаторов — упростить анализ за счет автоматизации. Они должны включать методы уведомления для оповещения пользователей при выполнении определенных условий.