Yury Kirillov / Perfil

O artigo desenvolve as idéias propostas, na seção anterior, e continua a examiná-las. Além disso, discute questões sobre a alocação da rentabilidade, a construção e o estudo de padrões estatísticos.

Este artigo descreve a construção do R² - critério de otimização personalizado. Esse critério pode ser usado para estimar a qualidade da curva de saldo de uma estratégia e para selecionar as estratégias mais consistentes e lucrativas. O trabalho discute os princípios de sua construção e os métodos estatísticos utilizados na estimativa de propriedades e qualidade desta métrica.

Continuamos a testar padrões e métodos descritos nos artigos sobre negociação de cestas de pares de moedas. Consideraremos, na prática, se é possível usar os padrões de cruzamento entre o gráfico do WPR combinado e o da média móvel.

Este artigo é um guia rápido para as funções da linguagem MQL4, ele o ajudará a migrar seus programas do MQL4 para MQL5. Para cada função do MQL4 (exceto funções de negociação), são apresentadas a implementação do MQL5 e descrição, isso permite a redução do tempo de conversão significativamente. Para conveniência, as funções do MQL4 são divididas em grupos, similar à referência MQL4.

Para o sucesso na negociação, quase sempre são necessários indicadores, cujo objetivo é a separação entre o movimento principal do preço e as flutuações ruidosas. Neste artigo, é examinado um dos filtros digitais mais promissores, o filtro de Kalman. Além disso, são descritos tanto sua construção como uso na prática.

São examinados 7 tipos de médias móveis (MA), é criada uma estratégia de negociação para trabalhar com eles. É levado a cabo o teste e comparação de diferentes MA numa mesma estratégia de negociação, são apresentadas as características comparativas quanto a eficiência de cada média móvel.

O artigo considera o método clássico para a construção de divergências e fornece um método adicional de interpretação de divergência. Uma estratégia de negociação foi desenvolvida com base neste novo método de interpretação. Esta estratégia também é descrita no artigo.

Este artigo considera novas capacidades do pacote darch (v.0.12.0). Contém uma descrição do treinamento de redes neurais profundas com diferentes tipos de dados, diferentes estruturas e sequências de treinamento. Os resultados do treino estão incluídos.

O artigo considera um exemplo de aplicação da lógica difusa para construir um sistema de negociação simples, usando a biblioteca Fuzzy. São propostas melhorias ao sistema através da combinação da lógica difusa, algoritmos genéticos e redes neurais.

Este artigo descreve como usar os métodos da teoria da probabilidade e estatística matemática na análise de sistemas de negociação.