
Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet)
Прямой анализ облака точек позволяет избежать излишнего увеличения объема данных и повышает эффективность моделей в задачах классификации и сегментации. Подобные подходы демонстрируют высокую производительность и устойчивость к возмущениям в исходных данных.

Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)
Чтобы завершить этот цикл статей об автоматизации, мы дополним то, что рассмотрели в предыдущей статье. Это определенно показывает, как всё будет сочетаться друг с другом, заставляя советника работать как часы.

Реализация расширенного теста Дики-Фуллера в MQL5
В статье показаны реализация расширенного теста Дики-Фуллера и его применение для проведения коинтеграционных тестов с использованием метода Энгла-Грейнджера.

Биржевые данные без посредников: подключаем MetaTrader 5 к MOEX через ISS API
В статье предложено решение для интеграции MetaTrader 5 с веб-сервисом MOEX ISS. Прилагаются утилиты для автоматической генерации исходных кодов на основе справочника API и индекса основных элементов сервиса.

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 3):Пример использования разметки данных
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

DoEasy. Элементы управления (Часть 30): Оживляем элемент управления "ScrollBar"
В статье продолжим разрабатывать элемент управления ScrollBar и начнём делать функционал взаимодействия с мышкой. Помимо этого расширим списки флагов состояния и событий мышки.

Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer.

Разработка торговой системы на основе индикатора OBV
Это новая статья, продолжающая нашу серию для начинающих MQL5-программистов, в которой мы учимся строить торговые системы с использованием самых популярных индикаторов. На этот раз мы будем изучать индикатор балансового объема On Balance Volume (OBV) — узнаем, как его использовать и как создать торговую систему на его основе.

Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.

Разработка пользовательского канала Дончиана с помощью MQL5
Существует множество технических инструментов, которые можно использовать для визуализации ценового канала. Одним из таких инструментов является канал Дончиана (Donchian Channel). В этой статье мы узнаем, как создать канал Дончиана и как использовать его в качестве пользовательского индикатора в составе советника.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Тасующий алгоритм прыгающих лягушек (Shuffled Frog-Leaping, SFL)
Статья представляет подробное описание алгоритма прыгающих лягушек (SFL) и его возможности в решении задач оптимизации. SFL-алгоритм вдохновлен поведением лягушек в естественной среде и предлагает новый подход к оптимизации функций. SFL-алгоритм является эффективным и гибким инструментом, способным обрабатывать разнообразные типы данных и достигать оптимальных решений.

Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов
Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 8): Концептуальный скачок (I)
Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.

DoEasy. Элементы управления (Часть 26): Дорабатываем WinForms-объект "ToolTip" и начинаем разработку "ProgressBar"
В статье завершим разработку элемента управления ToolTip и начнём разрабатывать WinForms-объект ProgressBar. По мере работы над объектами, разработаем универсальный функционал для оживления элементов управления и их составляющих.

Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье
Преобразование Фурье, введенное Жозефом Фурье, является средством разложения сложных волновых точек данных на простые составляющие волны. Эта особенность может быть полезной для трейдеров, и именно ее мы и рассмотрим в этой статье.

Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов
Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.

Теория хаоса в трейдинге (Часть 1): Введение, применение на финансовых рынках и индикатор Ляпунова
Можно ли применять теорию хаоса на финансовых рынках? Чем классическая теория Хаоса и хаотические системы отличаются от концепции, предложенной Биллом Вильямсом, рассмотрим в этой статье.

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 реализацию в коде и тестирование на различных активах.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 17): Доступ к данным в Интернете (III)
В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.

Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений
В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.

Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)
В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.

StringFormat(). Обзор, готовые примеры использования
Статья является продолжением обзора функции PrintFormat(). Рассмотрим вкратце форматирование строк при помощи StringFormat() и их дальнейшее использование в программе. Напишем шаблоны для вывода информации о символе в журнал терминала. Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Часть II
Первая часть статьи была посвящена известному и популярному алгоритму - имитации отжига, были рассмотрены его достоинства и подробно описаны недостатки. Вторая часть статьи посвящена кардинальному преобразованию алгоритма, его перерождению в новый алгоритм оптимизации "имитации изотропного отжига, SIA".

Изучаем PrintFormat() и берем готовые к использованию примеры
Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам. В ней мы рассмотрим работу функции PrintFormat(), разберём примеры форматирования строк и напишем шаблоны для вывода различной информации в журнал терминала.

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.

Создаем и оптимизируем торговую систему на основе волатильности с индикатором Чайкина
В этой статье мы поговорим об индикаторе волатильности Чайкина (Chaikin Volatility, CHV). Разберемся, что делает этот индикатор, как и в каких условиях его можно использовать и как создать пользовательский индикатор волатильности. Проанализируем несколько простых стратегий и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.

Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.

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 исторических ценовых данных. Поэтому просадка, хотя и с небольшой вероятностью, может иногда превышать максимальные ожидаемые значения. Попробуем добавить механизм, обеспечивающий гарантированное соблюдение заданного уровня просадки.

Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5
Создавайте советников, которые адаптируются к любому рынку.

Введение в MQL5 (Часть 7): Руководство для начинающих по созданию советников и использованию кода от ИИ в MQL5
В этой статье мы представим полное руководство для начинающих по созданию советников (EA) на MQL5. Вы найдете пошаговые инструкции по созданию экспертов с использованием псевдокода и возможностей кода, сгенерированного ИИ. Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свой пусть в алготрейдинге, а также для всех, кто хочет улучшить навыки разработки эффективных советников.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 16): Влияние разных историй котировок на результаты тестирования
Разрабатываемый советник должен показывать хорошие результаты при торговле у разных брокеров. Но мы пока что для тестов использовали котировки с демо-счёта от MetaQuotes. Посмотрим, готов ли наш советник к работе на торговом счёте с другими котировками по сравнению с теми, которые использовались при тестировании и оптимизации.

Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов
Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.

Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)
Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирования. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 28): Навстречу будущему (III)
Наша система ордеров по-прежнему не справляется с одной задачей, но мы, НАКОНЕЦ, разберемся с этим. На платформе MetaTrader 5 есть система тикетов, которая позволяет нам создавать или корректировать значения ордеров. Кстати, идея состоит в том, чтобы иметь советника, который поможет нам сделать ту же систему тикетов быстрее и эффективнее.

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 особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.

Торговля спредами на рынке форекс с использованием фактора сезонности
В статье рассматриваются возможности формирования и предоставления отчетных данных по использованию фактора сезонности при торговле спредами на рынке форекс.