Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В статье рассматриваются вопросы оценки статистических показателей управляющих в сервисе "СИГНАЛЫ". На суд читателя предложены несколько дополнительных параметров, которые помогут осветить результаты торговли по сигналу немного с иной стороны, чем в традиционных подходах. Рассмотрены такие понятия, как правильное управление и идеальная сделка. Также разбираются вопросы оптимального выбора из полученных результатов и компиляции портфеля из нескольких источников сигналов.

Статья посвящена новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.

Статья знакомит читателя с моделями экспоненциального сглаживания, использующимися при краткосрочном прогнозировании временных рядов. Помимо этого затрагиваются вопросы, связанные с оптимизацией и оценкой результатов прогнозирования, приведены несколько примеров в виде скриптов и индикаторов. Статья будет полезной при первом знакомстве с принципами прогнозирования на базе моделей экспоненциального сглаживания.

Построение графиков японских свечей и анализ свечных моделей — удивительное направление технического анализа. Преимущество японских свечей в том, что они представляют данные таким образом, что появляется возможность увидеть динамику внутри данных. В данной статье мы рассмотрим типы свечей, классификацию свечных моделей и напишем индикатор, распознающий свечные паттерны.

Рассмотрены 7 видов скользящих средних (MA), разработана торговая стратегия по работе с ними. Выполнено тестирование и сравнение различных МА на одной торговой стратегии, дана сравнительная характеристика эффективности применения той или иной скользящей средней.

Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.

В статье обсуждаются принципы портфельной торговли и особенности применения к валютному рынку. Рассматриваются несколько простых математических моделей для формирования портфеля. Приводятся примеры практической реализации портфельной торговли в MetaTrader 4: портфельный индикатор и советник для полуавтоматической торговли. Описываются элементы торговых стратегий, их достоинства и "подводные камни".

В статье показано как применять нейронные сети в программах на MQL, используя свободно распространяемую библиотеку FANN.На примере стратегии с использованием индикатора MACD построен эксперт, использующий нейросетевую фильтрацию сделок, которая привела к улучшению характеристик торговой системы.

В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.

Каждый трейдер в своей работе использует те или иные статистические выкладки, даже если он сторонник фундаментального анализа. Эта статья познакомит вас с основами статистики, с ее базовыми элементами, а так же расскажет о ее важности для принятия решений.

В техническом анализе широко используются индикаторы, которые преобразовывают исходные котировки в "более ясную" форму, по которой трейдер проводит анализ и дает прогноз движения цен на рынке. Очевидно, что без ответа на вопросы о допустимости преобразования исходных котировок, а также доверия к полученному результату, бессмысленно использовать индикаторы и, тем более, строить на их основе торговые системы. В данной статье показывается, что для такого вывода имеются серьезные основания.

Руководство по построению стратегии бинарных опционов и ее тестированию в Тестере Стратегий MetaTrader 4 с использованием утилиты Binary-Options-Strategy-Tester из Маркета на MQL5.com.

В этой статье я хотел бы показать пример, какой может быть программа для трейдера, а также, каких результатов можно достичь за 9 месяцев, начав изучать MQL5 с нуля. Ещё этот пример показывает, насколько программа для трейдера может быть многофункциональной и информативной, занимая при этом минимум пространства на ценовом графике. Также будет продемонстрировано, какими красочными, яркими и интуитивно-понятными для пользователей могут быть информационно-торговые панели. Это и многое-многое другое...

Статья является продолжением предыдущих статей по глубоким нейросетям и выбору предикторов. В ней мы рассмотрим особенность нейросети, инициируемой Stacked RBM, а также её реализации в пакете "darch".

Если специализированные нейросетевые программы для трейдинга вам кажутся дорогими и сложными (или наоборот - примитивными), то попробуйте NeuroPro - она на русском языке, бесплатна и содержит оптимальный набор возможностей для любителей. О том, как использовать ее с MetaTrader 5, вы узнаете из этой статьи.

Мониторинг торгового счета — это подробный отчет по всем совершенным сделкам. Вся торговая статистика собирается автоматически и предоставляется вам в виде понятных диаграмм и графиков.

Рыночный профиль был разработан Питером Стидлмайером (Peter Steidlmayer), который предложил использовать альтернативное представление информации как о горизонтальном, так и о вертикальном движении рынка, что дает полностью отличный набор моделей. Он предположил, что у рынка существует основной рыночный пульс, или фундаментальная модель, которая называется цикл равновесия и неравновесия (cycle of equilibrium and disequilibrium). В данной статье я сделаю попытку дать общие понятия об упрощенной модели Рыночного профиля (Market Profile) – Ценовой Гистограмме (Price Histogram) и расскажу, как реализовал данный инструмент на MQL5.

В статье подробно изложен смысл показателя Херста, интерпретация его значений, алгоритм вычисления. Приведены результаты анализа некоторых сегментов финансовых рынков и представлен метод работы с программными продуктами MetaTrader 5, реализующими идею фрактального анализа.

Статья призвана познакомить читателя с преобразованием Бокса-Кокса (Box-Cox Transformation). В статье кратко затрагиваются вопросы, связанные с его использованием и приводятся примеры, позволяющие оценить эффективность данного преобразования по отношению к случайным последовательностям и реальным котировкам.

Торговля на финансовых рынках связана с целым комплексом рисков, которые должны учитываться в алгоритмах торговых систем. Снижение таких рисков — важнейшая задача для получения прибыли при трейдинге.

В статье сделана попытка совместить теорию с практикой на поприще алготрейдинга. Большинство разговоров на тему создания Торговых Систем связано с использованием исторических ценовых баров и различных индикаторов на них. Это то самое истоптанное поле, которое мы трогать не будем. Бары — это совсем искусственная сущность, поэтому возьмем что-то ближе к прото-информации — ценовые тики.

Статья посвящена созданию программного инструмента, позволяющего производить оценку неизвестной плотности вероятности. Для реализации был выбран метод ядерной оценки плотности (Kernel Density Estimation). Статья содержит исходные коды программной реализации данного метода, примеры его использования и иллюстрации.

В статье будут рассмотрены основные принципы, заложенные в эволюционных алгоритмах, их разновидности и особенности. На примере простого эксперта с помощью экспериментов покажем, что может дать нашей торговой системе использование оптимизации. Рассмотрим программные пакеты, реализующие генетические, эволюционные и другие виды оптимизации и приведем примеры применения при оптимизации набора предикторов и оптимизации параметров торговой системы.

Статья призвана познакомить читателя с методом эмпирической модовой декомпозиции. Данный метод является частью преобразования Гильберта-Хуанга и предназначен для анализа нелинейных нестационарных процессов. К статье приложен вариант программной реализации этого метода и кратко рассматриваются его особенности. Приведены простейшие примеры использования рассматриваемого метода.

В данной статье предлагаются примеры применения теории нечетких множеств в трейдинге средствами MQL4. Описывается разработка индикатора и советника с использованием библиотеки FuzzyNet для MQL4.

В статье будут рассмотрены особенности выбора, предподготовки и оценки входных переменных (предикторов) для использования в моделях машинного обучения. Будут рассмотрены новые подходы и возможности по глубокому анализу предикторов, их влияние на возможное переобучение моделей. От результата этого этапа работы во многом зависит общий результат использования моделей. Будут рассмотрены два пакета, предлагающие новый и оригинальный подход к выбору предикторов.

Нечеткая логика расширяет привычные нам границы математической логики и теории множеств. В статье раскрыты основные принципы этой теории, а также описаны две системы нечеткого логического вывода типа Мамдани и Сугено. Приведены примеры реализации нечетких моделей на основе этих двух систем средствами библиотеки FuzzyNet для MQL5.

Зоны перекупленности/перепроданности характеризуют определённое состояние рынка, отличающееся ослаблением динамики цен финансовых инструментов. Причём такое негативное изменение динамики наиболее выражено в заключительной стадии развития тренда любого масштаба. А так как величина прибыли при трейдинге напрямую зависит от возможности охвата максимальной амплитуды тренда, то точность выявления таких зон является важнейшей задачей при торговле любым финансовым инструментом.

Данная статья рассчитана на программистов, проявившим интерес к использованию SQL в своих проектах. В статье читателям представляется функциональность SQLite, а также рассматриваются ее преимущества. Статья не требует знание функций SQLite, но минимальные знания SQL приветствуются.

Статья описывает новый подход в вопросах хеджирования позиций и ставит точку в спорах между пользователями платформ MetaTrader 4 и MetaTrader 5 в этом вопросе. На примере простых схем и диаграмм, общедоступным языком рассказывается об алгоритмах, которые делают такое хеджирование надежным. Статья посвящена описанию новой панели - HedgeTerminal, которая, по сути, является полноценным торговым терминалом внутри самого терминала MetaTrader 5. С ее помощью, благодаря предлагаемой виртуализации торговли, можно управлять своими торговыми позициями так, как это принято в MetaTrader 4.

В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

Работа с данными в наше время требует обширного инструментария и зачастую не ограничивается "песочницей" какого-то отдельного приложения. Существуют специализированные общепризнанные языки программирования для обработки и анализа данных, статистики и машинного обучения. Лидером в этой области является язык Python. В статье описан пример связи MetaTrader 5 и Python при помощи сокетов, а также получение котировок через API терминала.

Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.

В статье приводится проверка статистических свойств системы управления капиталом Лябушера, являющейся менее агрессивной разновидностью Мартингейла и предполагающей повышение ставок не в 2 раза, а на определенную величину.

В данной статье я расскажу, как создать приложение для отбора лучших проходов оптимизаций по нескольким возможным вариантам. Данное приложение умеет фильтровать и сортировать оптимизационные результаты по множеству коэффициентов. Проходы оптимизации записываются в базу данных, поэтому вы всегда можете отобрать новые параметры робота без необходимости переоптимизирования. Вдобавок ко всему это позволяет увидеть все проходов оптимизации на едином графике, рассчитывать параметрические VaR коэффициенты и строить график нормального распределения проходов и результатов торговли конкретного выделенного варианта сочетания коэффициентов. Также строятся графики некоторых из рассчитываемых коэффициентов в динамике, начиная с момента старта оптимизации (или с выбранной даты до другой выбранной даты).

При торговле по различным стратегиям зачастую требуется определить, трендовый сейчас рынок или флетовый. С этой целью разрабатывается множество индикаторов. Но как определить, справится ли индикатор с поставленной задачей? Как выяснить средний диапазон состояний флета и тренда для определения наших стопов и целей? В настоящей статье предлагается использовать для этого тестер стратегий, тем самым продемонстрировав, что он годится не только для оптимизации роботов под определенные нужды. В качестве тестового индикатора используем давно известный нам ADX.

В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.