Chao Jie Shen / Profil

Je ne suis pas un programmeur professionnel. Et donc, le principe de « passer du simple au complexe » est d’une importance capitale pour moi lorsque je travaille sur l’élaboration d’un système de trading. Qu’est-ce qui est précisément simple pour moi? Tout d’abord, il s’agit de la visualisation du processus de création du système et la logique de son travail. En outre, il s’agit d’un minimum de code manuscrit. Dans cet article, je tenterai de créer et de tester le système de trading, basé sur un package Matlab, puis écrire un Expert Advisor pour MetaTrader 5. Les données historiques de MetaTrader 5 seront utilisées pour le processus de test.

Le processus d'optimisation peut nécessiter des ressources importantes de votre ordinateur ou même des agents de test de MQL5 Cloud Network. Cet article comprend quelques idées simples que j'utilise pour faciliter le travail et améliorer le testeur de stratégie de MetaTrader 5. J'ai eu ces idées dans la documentation, le forum et les articles.

Bonjour cher lecteur ! Dans cet article, je vais essayer de vous expliquer et de vous montrer comment maîtriser facilement et rapidement les principes de création d'Expert Advisors, de travail avec des indicateurs, etc. Il est destiné aux débutants et ne comportera pas d'exemples difficiles ou abstraits.

Cet article résume et systématise les principes de création d'algorithmes et d'éléments de systèmes de trading. L'article considère la conception d'algorithmes experts. À titre d'exemple, la classe CExpertAdvisor est considérée, qui peut être utilisée pour le développement rapide et facile de systèmes de trading.

Cet article vise à présenter des solutions prêtes à l'emploi pour la publication de prévisions à l'aide de MetaTrader 5. Il couvre un éventail d'idées : de l'utilisation de sites Web dédiés pour la publication des relevés MetaTrader à la création de son propre site Web sans pratiquement aucune expérience de programmation Web nécessaire et enfin à l'intégration à un service de micro-blogging de réseau social qui permet à de nombreux lecteurs de rejoindre et de suivre les prévisions. Toutes les solutions présentées ici sont 100% gratuites et peuvent être configurées par toute personne ayant une connaissance de base des services e-mail et ftp. Il n'y a aucun obstacle à utiliser les mêmes techniques pour les services d'hébergement professionnel et de prévision des échanges de trade.

Trouver des règles pour un système de trade et les programmer dans un Expert Advisor est la moitié du travail. D'une certaine manière, vous devez corriger le fonctionnement de l'Expert Advisor au fur et à mesure qu'il accumule les résultats du trading. Cet article décrit l'une des approches qui permet d'améliorer les performances d'un Expert Advisor à travers un feedback qui mesure la pente de la courbe d'équilibre.

Si des programmes de réseau neuronal spécifiques au trading vous semblent coûteux et complexes ou, au contraire, trop simples, essayez NeuroPro. Il est gratuit et contient l'ensemble optimal de fonctionnalités pour les amateurs. Cet article vous expliquera comment l'utiliser en conjonction avec MetaTrader 5.

Le prix du marché est formé à partir d’un équilibre stable entre l’offre et la demande qui, à son tour, dépendent d’une variété de facteurs économiques, politiques et psychologiques. Les différences de nature ainsi que les causes d’influence de ces facteurs rendent difficile la prise en compte directe de tous les composants. Cet article présente une tentative de prédire le prix du marché sur la base d’un modèle de régression élaboré.

Dans cet article, l'auteur parle de calculs évolutifs à l'aide d'un algorithme génétique personnellement élaboré . Il démontre le fonctionnement de l'algorithme, à l'aide d'exemples, et fournit des recommandations pratiques pour son utilisation.

Cet article examine l'application de l'analyse de régression multiple aux statistiques macroéconomiques. Il donne également un aperçu de l'évaluation de l'impact des statistiques sur la fluctuation du taux de change sur la base de l'exemple de la paire de devises EURUSD. Une telle évaluation permet d'automatiser l'analyse fondamentale qui devient accessible même aux traders débutants.

Nous savons maintenant que la fonction de densité de probabilité (PDF) d'un cycle de marché ne rappelle pas une gaussienne mais plutôt une PDF d'une onde sinusoïdale et la plupart des indicateurs supposent que la PDF du cycle de marché est gaussienne ; nous avons besoin d'un moyen de « corriger » cela. La solution consiste à utiliser la transformation de Fisher. La transformation de Fisher change la PDF de n'importe quelle forme d'onde en une forme approximativement gaussienne. Cet article décrit les mathématiques qui sous-tendent la transformation de Fisher et la transformation inverse de Fisher, ainsi que leur application au trading. Un module de signal de trading propriétaire basé sur la transformation inverse de Fisher est présenté et évalué.

L'article traite des distributions de probabilité (normale, log-normale, binomiale, logistique, exponentielle, distribution de Cauchy, distribution t de Student, distribution de Laplace, distribution de Poisson, distribution sécante hyperbolique, distribution bêta et gamma) des variables aléatoires utilisées en Statistique Appliquée. Il propose également des classes pour gérer ces distributions.

Dans cet article, nous allons élaborer un outil d’analyse des rapports CFTC. Nous allons résoudre le problème suivant: élaborer un indicateur, qui permet d’utiliser les données du rapport CFTC directement à partir des fichiers de données fournis par la Commission sans traitement intermédiaire et conversion. En outre, il peut être utilisé à différentes fins: pour tracer les données en tant qu’indicateur, pour procéder avec les données dans les autres indicateurs, dans les scripts pour l’analyse automatisée, dans les Expert Advisors pour l’utilisation dans les stratégies de trading.

L'estimation des paramètres statistiques d'une séquence est très importante, car la plupart des modèles et méthodes mathématiques sont axés sur des hypothèses différentes. Par exemple, la normalité de la loi de distribution ou la valeur de dispersion, ou d'autres paramètres. Ainsi, lors de l'analyse et de la prévision de séries chronologiques, nous avons besoin d'un outil simple et pratique qui permette d'estimer rapidement et clairement les principaux paramètres statistiques. L'article décrit brièvement les paramètres statistiques les plus simples d'une séquence aléatoire et plusieurs méthodes de son analyse visuelle. Il propose l’implémentation de ces méthodes en MQL5 et les méthodes de visualisation du résultat des calculs à l'aide de l'application Gnuplot.

Il existe de nombreuses mesures qui permettent de déterminer l’efficacité et la rentabilité d’un système de trading. Cependant, les traders sont toujours prêts à soumettre n’importe quel système à un nouveau crash test. L’article explique comment les statistiques basées sur des mesures d’efficacité peuvent être utilisées pour la plateforme MetaTrader 5. Il contient la classe pour la transformation de l’interprétation des statistiques par les transactions à celle qui ne contredit pas la description donnée dans le livre de S.V. « Statistika dlya traderov » (« Statistiques destinées aux traders »). Bulashev. Il contient également un exemple de fonction personnalisée pour optimisation.

Combien de cœurs avez-vous sur votre ordinateur personnel ? Combien d'ordinateurs pouvez-vous utiliser pour optimiser une stratégie de trading ? Nous montrons ici comment utiliser le réseau cloud MQL5 pour accélérer les calculs en recevant la puissance de calcul à travers le monde d'un simple clic de souris. L'expression « Le temps, c'est de l'argent » devient de plus en plus d'actualité d'année en année, et nous ne pouvons pas nous permettre d'attendre des calculs importants pendant des dizaines d'heures, voire des jours.

MetaTrader 5 nous permet de simuler le trading automatique, au sein d’un testeur de stratégie intégré, en utilisant l’Expert Advisors et le MQL5 language. Ce type de simulation est appelé test d’Expert Advisors, et peut être mis en œuvre en utilisant l’optimisation multithread, ainsi que simultanément sur un certain nombre d’instruments. Afin de fournir un test approfondi, une génération de ticks basée sur l’historique des minutes disponibles doit être effectuée. Cet article fournit une description détaillée de l’algorithme, par lequel les ticks sont générés pour les tests historiques dans le terminal client MetaTrader 5.

Cet article est consacré à une nouvelle direction en perspective dans l’apprentissage automatique - l’apprentissage profond ou, pour être précis, les réseaux de neurones profonds. Il s’agit d’un bref examen des réseaux de neurones de deuxième génération, de l’architecture de leurs connexions et de leurs principaux types, méthodes et règles d’apprentissage et de leurs principaux inconvénients, suivi de l’histoire du développement des réseaux de neurones de troisième génération, de leurs principaux types, particularités et méthodes d’entraînement. Des expériences pratiques sur la construction et l’entraînement d’un réseau neuronal profond initié par les poids d’un autoencodeur empilé avec des données réelles sont menées. Toutes les étapes, de la sélection des données d’entrée à la dérivation métrique, sont discutées en détail.