Анализируем двоичный код цен на бирже (Часть I): Новый взгляд на технический анализ
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.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 25): Подключаем новую стратегию (II)
В данной статье продолжим подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие изменения потребуется внести в советник создания проекта оптимизации и советники второго и третьего этапов.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы искусственной микро-иммунной системы (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.
Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer
Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.
Как начать работу с MQL5 Algo Forge
Представляем MQL5 Algo Forge — специальный портал для разработчиков торговых алгоритмов. Он объединяет возможности Git с удобным интерфейсом для ведения и организации проектов в рамках экосистемы MQL5. Здесь вы можете подписываться на интересных авторов, создавать команды и вести совместные проекты по алготрейдингу.
Риск-менеджер для торговых роботов (Часть I): Включаемый файл контроля рисков для советников
Трейдинг характеризуется высокими требованиями к дисциплине риск-менеджмента. Настоящая работа представляет анализ основных причин неудач трейдеров и предлагает техническое решение в виде класса CEnhancedRiskManager для платформы MQL5. Включает практическое тестирование на агрессивном сеточном советнике.
Создание прибыльной торговой системы (Часть 1): Количественный подход
Многие трейдеры оценивают стратегии, основываясь на краткосрочных результатах, часто слишком рано отказываясь от прибыльных систем. Однако долгосрочная прибыльность зависит от положительного ожидания посредством оптимизированного Win Rate и соотношения доходности к риску (Risk-Reward), а также дисциплины при выборе размера позиции. Эти принципы можно проверить с помощью метода Монте-Карло в Python с использованием проверенных на исторических данных показателей, чтобы оценить, является ли стратегия надежной или со временем может потерпеть неудачу.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 3): Отправка скриншотов графиков с подписями из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим советник MQL5, который кодирует скриншоты графиков в виде графических данных и отправляет их в чат Telegram посредством HTTP-запросов. Внедрив кодирование и передачу изображений, мы улучшим существующую систему MQL5-Telegram путем добавления визуальной торговой аналитики непосредственно в Telegram.
DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс
Настала пора заняться оживлением графического интерфейса — делать функционал для взаимодействия объектов с пользователем и другими объектами. И для того, чтобы более сложные объекты могли правильно работать, нам уже необходим функционал взаимодействия объектов друг с другом и с пользователем.
Постфактумный анализ торговли: подбираем TrailingStop и новые стопы в тестере стратегий
Продолжаем тему анализа совершённых сделок в тестере стратегий для улучшения качества торговли. Проверим, как использование различных трейлингов поможет изменить уже полученные результаты торговли.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 5):Применение и тестирование советника с помощью Socket
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!
Популяционные алгоритмы оптимизации: Эволюция социальных групп (Evolution of Social Groups, ESG)
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.
Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Практика
В данной статье мы продолжим погружение в реализацию алгоритма ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). В частности, обсудим два ключевых аспекта: перемещение облаков в регионы с низким давлением и моделирование процесса дождя, включая инициализацию капель и распределение их между облаками. Мы также разберем другие методы, которые играют важную роль в управлении состоянием облаков и обеспечении их взаимодействия с окружающей средой.
Применение Conditional LSTM и индикатора VAM в автоматической торговле
В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.
Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)
В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.
DoEasy. Элементы управления (Часть 12): Базовый объект-список, WinForms-объекты ListBox и ButtonListBox
В статье создадим базовый объект списков WinForms-объектов и два новых объекта: ListBox и ButtonListBox.
Разработка системы репликации (Часть 57): Анализируем тестовый сервис
И заключительный момент: хотя он и не включен в эту статью, я объясню код сервиса, который будет использоваться в следующей, поскольку мы будем использовать этот же код в качестве трамплина для того, что мы на самом деле разрабатываем. Так что, наберитесь терпения и ждите следующей статьи, ведь с каждым днем все становится еще интереснее.
Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (Окончание)
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.
Арбитражная алготорговля на теории графов
В рамках статьи треугольный арбитраж представляется как задача поиска циклов в ориентированном графе, где вершины — валюты, рёбра — валютные пары с весами-курсами. Прибыльный цикл: произведение весов >1. Созданные нами алгоритмы Floyd-Warshall и DFS находят оптимальные пути обмена валют, возвращающиеся в исходную точку с прибылью.
Машинное обучение и Data Science (Часть 31): Применение моделей CatBoost в трейдинге
Модели искусственного интеллекта CatBoost приобрели огромную популярность в сообществе машинного обучения благодаря их точности прогнозирования, эффективности и устойчивости к разрозненным и сложным наборам данных. В этой статье речь будет идти о том, как использовать эти модели применительно к рынку Форекс.
Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.
Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих
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!
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)
В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.
Переходим на MQL5 Algo Forge (Часть 4): Работа с версиями и выпуск релизов
Продолжим разработку проекта Simple Candles и Adwizard, описывая нюансы использования системы контроля версий и хранилища MQL5 Algo Forge.
Разработка системы репликации (Часть 47): Проект Chart Trade (VI)
Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.
DoEasy. Элементы управления (Часть 32): горизонтальный "ScrollBar", прокрутка колесиком мышки
В статье завершим разработку функционала объекта-горизонтальной полосы прокрутки. Сделаем возможность прокрутки содержимого контейнера перемещением ползунка полосы прокрутки и вращением колёсика мышки. Также внесём дополнения в библиотеку с учётом появившейся в терминале новой политики исполнения ордеров и новых кодов ошибок времени выполнения в MQL5.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 3): Префиксы/суффиксы символов и торговая сессия
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.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5
В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
Машинное обучение и Data Science (Часть 30): Тандем из сверточных (CNN) и рекуррентных (RNN) нейросетей для прогнозирования фондового рынка
В этой статье мы рассмотрим динамическую интеграцию сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для задач прогнозирования фондового рынка. Для этого соединим способность CNN извлекать закономерности и эффективность RNN в обработке последовательных данных. Давайте посмотрим, как такая мощная комбинация может повысить точность и эффективность торговых алгоритмов.
DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера
В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 1): Система Profitunity (Торговый хаос Билла Вильямса)
В данной статье мы исследуем систему Profitunity авторства Билла Вильямса, подробно разобрав ее ключевые составляющие и уникальный подход к торговле в хаотичных условиях рынка. Мы продемонстрируем читателям реализацию системы на языке программирования MQL5, делая акцент на автоматизации ключевых индикаторов и сигналов для входа/выхода. Наконец, мы протестируем и оптимизируем стратегию, детально анализируя ее эффективность в различных рыночных сценариях.
Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Тестирование и результаты
В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.
Реализация торговой стратегии на основе полос Боллинджера с помощью MQL5: Пошаговое руководство
Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 22): ФОРЕКС (III)
Хотя это уже третья статья об этом, я должен объяснить для тех, кто еще не понял разницу между фондовым рынком и валютным рынком (ФОРЕКС): большая разница заключается в том, что в ФОРЕКС не существует, точнее, нам не дают информацию о некоторых моментах, которые действительно происходили в ходе торговли.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 6):Применение и тестирование советника с помощью ONNX
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!
Анализ всех вариантов движения цены на квантовом компьютере IBM
Используем квантовый компьютер от IBM для открытия всех вариантов движения цены. Звучит как научная фантастика? Добро пожаловать в мир квантовых вычислений для трейдинга!
DoEasy. Элементы управления (Часть 23): дорабатываем WinForms-объекты TabControl и SplitContainer
В статье добавим новые события мышки относительно границ рабочих областей WinForms-объектов и доработаем некоторые недочёты в работе элементов управления TabControl и SplitContainer.
Как интегрировать в советник концепции Smart Money (BOS) в сочетании с индикатором RSI
Концепция Smart Money (Break of Structure) в сочетании с индикатором RSI для принятия обоснованных решений в автоматической торговле на основе структуры рынка.
Эластичная чистая регрессия с использованием покоординатного спуска в MQL5
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.
Создание самооптимизирующихся советников на языках MQL5 и Python
В этой статье обсудим, как можно создать советник, способный самостоятельно выбирать и менять торговые стратегии в зависимости от преобладающих на рынке условий. Познакомимся с цепями Маркова и с их возможностями с точки зрения пользы для нас, алготрейдеров.