Vladimir Skorina / Profil

Cet article décrira les indicateurs adaptatifs avancés et leur implémentation dans MQL5 : Cyber Cycle Adaptatif, Centre de Gravité Adaptatif et RVI Adaptatif. Tous les indicateurs ont été initialement présentés dans "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures" par John F. Ehlers.

L'un des aspects les plus intéressants des cartes de caractéristiques auto-organisatrices (cartes de Kohonen) est qu'elles apprennent à classer les données sans supervision. Dans sa forme de base, il produit une carte de similarité des données d'entrée (regroupement). Les cartes SOM peuvent être utilisées pour la classification et la visualisation de données de grande dimension. Dans cet article, nous examinerons plusieurs applications simples des cartes de Kohonen.

Dans cet article, je vais discuter du développement de l'Expert Advisor, basé sur le livre intitulé « Nouvelles dimensions en trading : Comment tirer profit du chaos dans les changes, les actions et les matières premières » par Bill Williams. La stratégie elle-même est bien connue et son utilisation est encore controversée parmi les traders. L'article examine les signaux système en trading, les spécificités de sa mise en œuvre et les résultats des tests sur les données historiques.

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.

Cet article est la suite logique de mon article Statistical Probability Distributions en MQL5 qui présente les classes pour travailler avec certaines distributions statistiques théoriques. Maintenant que nous disposons d'une base théorique, je suggère que nous procédions directement à des ensembles de données réelles et que nous essayions de faire un usage informatif de cette base.

Dans l'article suivant, je décris un processus d’implémentation de l'indicateur Moving Mini-Max basé sur un article de Z.G.Silagadze « Moving Mini-max : un nouvel indicateur pour l'analyse technique ». L'idée de l'indicateur est basée sur la simulation des phénomènes d'effet tunnel quantique, proposée par G. Gamov dans la théorie de la désintégration alpha.

En plus de la création de réseaux neuronaux, la suite logicielle NeuroSolutions permet de les exporter sous forme de DLL. Cet article décrit le processus de création d'un réseau neuronal, de génération d'une DLL et de connexion à un Expert Advisor pour le trading dans MetaTrader 5.

Cet article décrit les méthodes d'analyse économétriques, l'analyse d'auto-corrélation et l'analyse de variance conditionnelle en particulier. Quel est l'avantage de l'approche décrite ici? L'utilisation des modèles GARCH non linéaires permet de représenter formellement la série analysée du point de vue mathématique et de créer une prévision pour un nombre spécifié d'étapes.

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.

Le but de cet article est d'étudier les possibilités de l'automatisation du trade et de l'analyse, sur la base de quelques idées d'un livre de James Hyerczyk "Pattern, Price & Time: Utilisation de la théorie de Gann dans les systèmes de trading" sous forme d'indicateurs et d'Expert Advisor. Sans prétendre à l'exhaustivité, nous n'étudions ici que le Modèle - la première partie de la théorie de Gann.

La nouvelle version du langage de programmation pour le développement de stratégies de trading, MQL [MQL5], offre des fonctionnalités plus puissantes et efficaces par rapport à la version précédente [MQL4]. L'avantage réside essentiellement dans les fonctionnalités de programmation orientée objet. Cet article examine la possibilité d'utiliser des types de données personnalisés complexes, tels que des nœuds et des listes. Il fournit également un exemple d'utilisation des listes dans la programmation pratique en MQL5.

Maintenant, peu de développeurs se rappellent de la façon d'écrire une DLL simple et des caractéristiques spéciales des différentes liaisons système. À l'aide de plusieurs exemples, je vais tenter de montrer l'ensemble du processus de création de la DLL simple en 10 minutes, ainsi que de discuter de certains détails techniques de notre implémentation de liaison. Je vais montrer étape par étape le processus de la création de DLL dans Visual Studio avec des exemples d'échange de différents types de variables (nombres, tableaux, chaînes, etc.). En outre, je vais vous expliquer comment protéger votre terminal client des plantages dans les DLL personnalisées.

L’article décrit une méthode de création automatisée d’EA de réseau de neurones en utilisant MQL5 Wizard et Hlaiman EA Generator. Il vous montre comment vous pouvez facilement commencer à travailler avec des réseaux de neurones, sans avoir à apprendre tout le corps des informations théoriques et à écrire votre propre code.

L'article examine le mécanisme de création d'un module DLL, en utilisant le langage de programmation populaire d' ObjectPascal, dans un environnement de programmation Delphi. La documentation, fournie dans cet article, est conçue pour cibler principalement les programmeurs débutants, qui travaillent avec des problèmes, qui dépassent les limites du langage de programmation intégré de MQL5, en connectant les modules DLL externes.