Статьи и техническая библиотека по автоматическому трейдингу - страница 8

Опубликована статья Визуализации сделок на графике (Часть 2): Графическая отрисовка информации : Пишем с нуля скрипт, который сделает удобным выгрузку принт-скринов сделок для анализа торговых входов. На одном графике будет удобно отображаться вся необходимая информация по отдельной сделке с

Опубликована статья Балансировка риска при одновременной торговле нескольких торговых инструментов : Данная статья позволит новичку с нуля написать реализацию скрипта для балансировки рисков при одновременной торговле нескольких торговых инструментов, а опытным пользователям возможно даст новые идеи

Опубликована статья Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть VI): Циклическая оптимизация : В этой статье я покажу первую часть доработок, которые позволили мне не только замкнуть всю цепочку автоматизации для торговли в MetaTrader 4 и 5, но и сделать что-то гораздо интереснее. Отныне данное

Опубликована статья Как просматривать сделки прямо на графике и не утонуть в торговой истории : В статье создадим простой инстурмент для удобного просмотра позиций и сделок прямо на графике с навигацией клавишами. Это позволит трейдерам виузально изучать отдельные сделки и получать всю информацию о

MultiTester: Множественные прогоны/оптимизации в Тестере. Автор: fxsaber

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 19): Совершенствуем AI-модели с помощью AdaBoost : Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику

Опубликована статья Элементы корреляционного анализа в MQL5: Критерий независимости хи-квадрат Пирсона и корреляционное отношение : В статье рассматриваются классические инструменты корреляционного анализа. Даются краткие теоретические основы, а также практическая реализация критерия независимости

Опубликована статья Делаем информационную панель для отображения данных в индикаторах и советниках : В статье рассмотрим создание класса информационной панели для использования её в индикаторах и советниках. Это вводная статья в небольшой серии статей с шаблонами подключения и использования

Опубликована статья Наиболее известные модификации алгоритма искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACSm) : В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация

Опубликована статья Введение в MQL5 (Часть 3): Изучаем основные элементы MQL5 : В этой статье мы продолжаем изучать основы программирования на MQL5. Мы рассмотрим массивы, пользовательские функции, препроцессоры и обработку событий. Для наглядности каждый шаг всех объяснений будет сопровождаться

Опубликована статья Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных : Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования

Опубликована статья Разработка и тестирование торговых систем на основе Канала Кельтнера : В этой статье мы рассмотрим торговые системы, использующие очень важную концепцию финансового рынка — волатильность. Мы изучим торговую систему, основанную на канала Кельтнера (Keltner Channel), включая ее

Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 73): АвтоБоты прогнозирования ценового движения : Мы продолжаем рассмотрения алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”. Эффективное прогнозирования

MTF Candle for MT5 : Данный индикатор является адаптацией оригинального индикатора M-Candles, написанного изначально на Metatrader4. Мной был переписан для Metatrader5. Author: Ivan Ontuzhev

Hoop master 2: Работа отложенными Buy stop и Sell stop ордерами. Мартингейл. Автор: Vladimir Karputov

Опубликована статья Алгоритм искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACS) : Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и

Опубликована статья Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5 : В этой статье мы рассмторим, как можно использовать обобщенный показатель Херста (Generalized Hurst Exponent) и тест коэффициента дисперсии (Variance Ratio) для анализа поведения ценовых рядов в

Опубликована статья Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть II): Создание простого сеточного советника : В статье рассматривается классическая сеточная стратегия, подробно описана ее автоматизация с помощью советника на MQL5 и проанализированы первоначальные результаты тестирования на

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 18): Сравниваем эффективность TruncatedSVD и NMF в работе со сложными рыночными данными : Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба

Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 28): Policy gradient алгоритм : Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого

Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 27): Глубокое Q-обучение (DQN) : Продолжаем изучение обучения с подкреплением. И в этой статье мы познакомимся с методом глубокого Q-обучения. Использование данного метода позволило команде DeepMind создать модель, способную превзойти человека при

Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях : Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является

Опубликована статья Введение в MQL5 (Часть 2): Предопределенные переменные, общие функции и операторы потока управления : В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их

Опубликована статья Визуализации сделок на графике (Часть 1): Выбор периода для анализа : Пишем с нуля скрипт, который сделает удобным выгрузку принт-скринов сделок для анализа торговых входов. На одном графике будет удобно отображаться вся необходимая информация по отдельной сделке с возможностью

Опубликована статья Комбинаторно-симметричная перекрестная проверка в MQL5 : В статье показана реализация комбинаторно-симметричной перекрестной проверки на чистом MQL5 для измерения степени подгонки после оптимизации стратегии с использованием медленного полного алгоритма тестера стратегий. Иногда

Опубликована статья Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 12): Риск-менеджер как для проп-трейдинговых компаний : В разрабатываемом советнике у нас уже заложен определённый механизм контроля просадки. Но он имеет вероятностную природу, так как основывается на результатах тестирования на

Здравствуйте, коллеги! Появилась идея : реализовать функционал статистики цитируемости статей авторов. Какую проблему это решает, что улучшает : зачастую авторам не приходит уведомление, что их статью кто-то цитирует в своей статье. Уведомления приходят только в обсуждениях к статье, а цитаты тоже

Angle и Speed : Индикатор показывает угол или среднюю скорость изменения цены. Автор: Aleksandr Slavskii

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 11): Числовые стены : Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости

Опубликована статья Python, ONNX и MetaTrader 5: Создаем модель RandomForest с предварительной обработкой данных RobustScaler и PolynomialFeatures : В этой статье мы создадим модель случайного леса на языке Python, обучим модель и сохраним ее в виде конвейера ONNX с препроцессингом данных. Модель мы