Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Применение анизотропных диффузионных процессов для кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве, как это предложено в фреймворке HypDIff, способствует сохранению топологических особенностей текущей рыночной ситуации, и повышает качество её анализа. В предыдущей статье мы начали реализацию предложенных подходов средствами MQL5. И сегодня продолжим начатую работу, доведя ее до логического завершения.

В статье исследуется алгоритм BSA, основанный на поведении птиц, который вдохновлен коллективным стайным взаимодействием птиц в природе. Различные стратегии поиска индивидов в BSA, включая переключение между поведением в полете, бдительностью и поиском пищи, делают этот алгоритм многоаспектным. Он использует принципы стайного поведения, коммуникации, адаптивности, лидерства и следования птиц для эффективного поиска оптимальных решений.

Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.

Торговая стратегия захвата ликвидности является ключевым компонентом Концепции умных денег (Smart Money Concepts (SMC), которая направлена на выявление и использование действий институциональных игроков на рынке. Она предполагает нацеливание на области с высокой ликвидностью, такие как зоны поддержки или сопротивления, где крупные ордера могут спровоцировать движение цены до того, как рынок возобновит свой тренд. В настоящей статье подробно объясняется концепция захвата ликвидности и описывается процесс разработки советника по торговой стратегии захвата ликвидности на MQL5.

Мы продолжаем реализацию фреймворка DA-CG-LSTM, который предлагает инновационные методы анализа и прогнозирования временных рядов. Использование CG-LSTM и двойного внимания позволяет более точно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные зависимости в данных, что особенно полезно для работы с финансовыми рынками.

В статье рассмотрим принцип построения многопопуляционных алгоритмов и в качестве примера такого вида алгоритмов разберём Эволюцию социальных групп (ESG), новый авторский алгоритм. Мы проанализируем основные концепции, механизмы взаимодействия популяций и преимущества этого алгоритма, а также рассмотрим его производительность в задачах оптимизации.

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка DUET, который предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных.

В этой статье мы бегло просмотрим некоторые методы получения функции, которая может представлять наши данные в базе данных. Я не буду подробно останавливаться на том, как использовать статистику и исследования вероятностей для интерпретации результатов. Оставим это для тех, кто действительно хочет углубиться в математическую сторону вопроса. Тем не менее, изучение этих вопросов будет иметь решающее значение для понимания того, что связано с изучением нейронных сетей. Здесь мы довольно спокойно рассмотрим этот вопрос.

В этой статье мы исследуем практическую реализацию эластичной чистой регрессии (elastic net regression), чтобы минимизировать переобучение и в то же время автоматически отделять полезные предикторы от тех, которые имеют небольшую прогностическую силу.

В этой статье представлен инновационный подход к техническому анализу, основанный на преобразовании ценовых движений в бинарный код. Автор демонстрирует, как различные аспекты рыночного поведения — от простых движений цены до сложных паттернов — можно закодировать в последовательности нулей и единиц.

В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.

В этой статье мы приступим к стабилизации всей системы, иначе мы рискуем не выполнить следующие шаги.

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.

Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).

Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.

Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.

В этой статье мы завершим разработку симулятора для нашей системы. Основной целью здесь будет настройка алгоритма, рассмотренного в предыдущей статье. Этот алгоритм направлен на создание движения СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ. Поэтому, для понимания сегодняшнего материала, необходимо понять содержание предыдущих статей. Если вы не следили за развитием симулятора, советую посмотреть эту последовательность с самого начала. В противном случае вы можете запутаться в том, что будет здесь объяснено.

В третьей части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. Теперь мы займемся совершенствованием советника Simple Hedge с помощью математического анализа и подхода грубой силы (brute force) с целью оптимального использования стратегии. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии, закладывая основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

В настоящей статье мы создаем советника (EA) на MQL5 на основе стратегии PIRANHA, использующего Полосы Боллинджера для повышения эффективности торговли. Мы обсуждаем ключевые принципы стратегии, реализацию кода, а также методы тестирования и оптимизации. Эти знания позволят эффективно использовать советник в ваших торговых сценариях

Как осуществляется портфельная торговля на Форекс? Как могут быть синтезированы портфельная теория Марковица для оптимизации пропорций портфеля и VaR модель для оптимизации риска портфеля? Создаем код по портфельной теории, где, с одной стороны, получим низкий риск, а с другой — приемлемую долгосрочную доходность.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.

Эта статья посвящена ортогональным многочленам. Их применение может стать основой для более точного и эффективного анализа рыночной информации, благодаря чему, трейдер сможет принимать более обоснованные решения.

Я получил комментарии от нескольких коллег-трейдеров о том, как использовать рассматриваемый мной мультивалютный советник у брокеров, использующих префиксы и/или суффиксы с именами символов, а также о том, как реализовать в советнике торговые часовые пояса или торговые сессии.

При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.

В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!