Статьи по программированию на языке MQL5

Исследование окружающей среды в задачах обучения с подкреплением является актуальной проблемой. Ранее мы уже рассматривали некоторые подходы. И сегодня я предлагаю познакомиться с ещё одним методом, основанным на максимизации ядерной нормы. Он позволяет агентам выделять состояния среды с высокой степенью новизны и разнообразия.

Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.

В предыдущей статье мы реализовали алгоритм Soft Actor-Critic, но не смогли обучить прибыльную модель. В данной статье мы проведем оптимизацию ранее созданной модели для получения желаемых результатов её работы.

В последних двух статьях рассматривался алгоритм Soft Actor-Critic, который включает энтропийную регуляризацию в функцию вознаграждения. Этот подход позволяет балансировать исследование среды и эксплуатацию модели, но он применим только к стохастическим моделям. В данной статье рассматривается альтернативный подход, который применим как для стохастических, так и для детерминированных моделей.

С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.

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.

В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.

В этой статье будет рассмотрена группа алгоритмов оптимизации, известных как "Эволюционные стратегии" (Evolution Strategies или ES). Они являются одними из самых первых популяционных алгоритмов, использующих принципы эволюции для поиска оптимальных решений. Будут представлены изменения, внесенные в классические варианты ES, а также пересмотрена тестовая функция и методика стенда для алгоритмов.

Раскройте потенциал динамического представления данных в своих торговых стратегиях и утилитах с помощью нашего подробного руководства по созданию перемещаемых графических интерфейсов в MQL5. Погрузитесь в фундаментальные принципы объектно-ориентированного программирования и узнайте, как легко и эффективно разрабатывать и использовать один или несколько перемещаемых графических интерфейсов на одном графике.

В статье описываются четыре метода подключения кода MQL5 к базе данных Postgres и предоставляется пошаговое руководство по настройке среды разработки для одного из них, REST API, с использованием подсистемы Windows для Linux (WSL). Показано демонстрационное приложение для API с соответствующим кодом MQL5 для вставки данных и запросов к соответствующим таблицам, а также демонстрационный советник для использования этих данных.

Мы будем создавать простой хеджирующий советник в качестве основы для нашего более продвинутого советника Grid-Hedge, который будет представлять собой смесь классической сетки и классических стратегий хеджирования. К концу этой статьи вы узнаете, как создать простую стратегию хеджирования, а также что говорят люди о прибыльности этой стратегии.

В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.

В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.

В этой статье мы рассмотрим методы, связанные с анализом временных рядов в частотной области. Также будет уделено внимание пользе изучения спектральных функций временных рядов при построении прогностических моделей. Кроме того, мы обсудим некоторые многообещающие перспективы анализа временных рядов в частотной области с использованием дискретного преобразования Фурье (ДПФ).

Первоначальная цель данной статьи заключается не в охвате всех возможностей ФОРЕКС, а скорее в адаптации системы таким образом, чтобы вы могли совершить хотя бы одну репликацию рынка. Моделирование оставим для другого момента. Однако, если у нас нет тиков, а есть только бары, приложив немного усилий, мы можем смоделировать возможные сделки, которые могли произойти на рынке ФОРЕКС. Так будет до тех пор, пока мы не рассмотрим, как адаптировать тестер. Попытка работать с данными ФОРЕКС внутри системы без их модификации приводит к ошибкам диапазона.

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

Знание того, как вводить данные из Web в советник, не так очевидно, вернее, не так просто, чтобы это можно было сделать без понимания всех возможностей, которые есть в MetaTrader 5.

Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.

В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.

В этой статье мы узнаем, как создать собственный индикатор с использованием MQL5 на основе наших предпочтений, который будет использоваться в MetaTrader 5 для интерпретации графиков или применяться в составе советников.

Подбор группы экземпляров торговых стратегий с целью улучшения результатов при их совместной работы мы прежде оценивали только на том же временном периоде, на котором проводилась оптимизация отдельных экземпляров. Давайте посмотрим, что получится на форвард-периоде.

Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.

В предыдущих работах мы всегда оценивали текущее состояния окружающей среды. При этом динамика изменения показателей, как таковая, всегда оставалась "за кадром". В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, который позволяет оценить непосредственное изменение данных между 2 последовательными состояниями окружающей среды.

Форматы данных, используемые для представления моделей машинного обучения, играют ключевую роль в их эффективности. В последние годы появилось несколько новых типов данных, разработанных специально для работы с моделями глубокого обучения. В данной статье мы обратим внимание на два новых формата данных, которые стали широко применяться в современных моделях.

Хотя это уже третья статья об этом, я должен объяснить для тех, кто еще не понял разницу между фондовым рынком и валютным рынком (ФОРЕКС): большая разница заключается в том, что в ФОРЕКС не существует, точнее, нам не дают информацию о некоторых моментах, которые действительно происходили в ходе торговли.

В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.

В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.

Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.

Трейдерам и разработчикам торговых инструментов очень важно понимать, как хорошо и эффективно обращаться с датами и временем. В статье я покажу, как мы можем обращаться с датами и временем при создании эффективных торговых инструментов.

Существуют методы, которые можно использовать для решения типовых задач. Поняв один раз, как использовать эти методы, можно затем эффективно писать программы и применять концепцию DRY ("Не повторяйся"). В этом контексте очень полезными оказываются шаблоны проектирования, которые могут давать решения хорошо описанных и повторяющихся проблем.