Анализ нескольких символов с помощью Python и MQL5 (Часть 3): Треугольные курсы валют
Трейдеры часто сталкиваются с просадками из-за ложных сигналов, а ожидание подтверждения может привести к упущенным возможностям. В этой статье представлена треугольная торговая стратегия, использующая цену серебра в долларах (XAGUSD) и евро (XAGEUR), а также обменный курс EURUSD для фильтрации шума. Используя межрыночные связи, трейдеры могут выявлять скрытые настроения и совершенствовать свои позиции в реальном времени.
Нейросети в трейдинге: Transformer для облака точек (Pointformer)
В данной статье мы поговорим об алгоритмах использования методов внимания при решении задач обнаружения объектов в облаке точек. Обнаружение объектов в облаках точек имеет важное значение для многих реальных приложений.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек
Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)
Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.
Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)
Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)
В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.
Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 14): Стратегия каскадной торговли с MACD-RSI и статистическими методами
В настоящей статье мы представляем стратегию лейеринга, которая сочетает индикаторы MACD и RSI со статистическими методами для автоматизации динамической торговли на MQL5. Мы исследуем архитектуру этого каскадного подхода, подробно описываем его реализацию с помощью ключевых сегментов кода и даем рекомендации читателям по тестированию на истории для оптимизации эффективности. Наконец, в заключение мы подчеркиваем потенциал стратегии и закладываем основу для дальнейших усовершенствований в автоматической торговле.
Разработка системы репликации (Часть 37): Прокладываем путь (I)
В этой статье мы начнем делать то, что хотелось сделать гораздо раньше. Однако из-за отсутствия "твердой почвы" я не чувствовал себя уверенно, чтобы представить вопрос публично. Теперь у меня есть основа для того, чтобы делать то, что мы начнем сейчас. Неплохо бы максимально сосредоточиться на понимании содержания этой статьи, и я говорю это не для того, чтобы вы просто это прочитали. Я хочу подчеркнуть, что если вы не поймете данную статью, то можете полностью отказаться от надежды понять содержание следующих статей.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)
В данной статье рассмотрим как нам подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие советники нам понадобится создать и можно ли будет обойтись без изменений файлов библиотеки Advisor или свести необходимые изменения к минимуму.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 17): Советник TrendLoom
Как ценовой аналитик и трейдер, я заметил, что когда тренд подтверждается на нескольких таймфреймах, он обычно продолжается в этом направлении. Продолжительность тренда может варьироваться в зависимости от стратегии трейдера: держит ли он позиции на долгосрочную перспективу или занимается скальпингом. Выбранные вами таймфреймы играют решающую роль. Статья знакомит с быстрой автоматизированной системой, которая помогает увидеть общий тренд сквозь разные тймфреймы всего одним нажатием кнопки или с помощью регулярных обновлений.
Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов
Данная статья посвящена изучению grey-модели — перспективного инструмента, способного расширить возможности трейдера. Мы рассмотрим некоторые варианты применения этой модели для технического анализа и построения торговых стратегий.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 27): Компонент для вывода многострочного текста
При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)
В статье представлена реализация Adaptive Density Module (ADM), ключевого компонента фреймворка EEMFlow, средствами MQL5. Рассмотрены этапы построения и объединения субмодулей MDC и MDS, а также интеграция ADM в существующую торговую модель BAT. Результаты тестирования на исторических данных EURUSD показывают устойчивый рост депозита, контролируемые просадки и высокую стабильность кривой эквити.
Теория категорий в MQL5 (Часть 23): Другой взгляд на двойную экспоненциальную скользящую среднюю
В этой статье мы продолжаем рассматривать популярные торговые индикаторы под новым углом. Мы собираемся обрабатывать горизонтальную композицию естественных преобразований. Лучшим индикатором для этого является двойная экспоненциальная скользящая средняя (Double Exponential Moving Average, DEMA).
Универсальная формула оптимизации (GOF) при реализации режима Custom Max с ограничениями
В статье представлен способ реализации задач оптимизации с несколькими целями и ограничениями при выборе режима Custom Max в настройках терминала MetaTrader 5. Например, задача оптимизации может быть следующей: максимизировать фактор прибыли, чистую прибыль и фактор восстановления таким образом, чтобы просадка была менее 10%, количество последовательных убытков было менее 5, а количество сделок в неделю было более 5.
Разработка системы репликации (Часть 28): Проект советника — класс C_Mouse (II)
Когда начали создаваться первые системы, способные что-то считать, всё потребовало вмешательства инженеров, обладающих обширными знаниями о том, что проектируется. Мы говорим о рассвете компьютерной техники, о времени, когда не было даже терминалов, позволяющих что-либо программировать. По мере развития и роста интереса к тому, чтобы большее число людей могли создавать что-либо, появлялись новые идеи и методы программирования этих машин, которые раньше сводились к изменению положения соединителей. Именно тогда появились первые терминалы.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 10): Нетрадиционная RBM
Ограниченные машины Больцмана (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) представляют собой на базовом уровне двухслойную нейронную сеть, способную выполнять неконтролируемую классификацию посредством уменьшения размерности. Мы используем ее основные принципы и посмотрим что случится, если мы перепроектируем и обучим ее нестандартно. Сможем ли мы получить полезный фильтр сигналов?
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искусственные мультисоциальные поисковые объекты (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Продолжение предыдущей статьи как развитие идеи социальных групп. В новой статье исследуется эволюция социальных групп с использованием алгоритмов перемещения и памяти. Результаты помогут понять эволюцию социальных систем и применить их в оптимизации и поиске решений.
Нейросети в трейдинге: Иерархия навыков для адаптивного поведения агентов (Окончание)
В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.
Управление рисками (Часть 1): Основы построения класса по управлению рисками
В этой статье мы рассмотрим основы управления рисками в трейдинге и узнаем, как создать свои первые функции для расчета подходящего лота для сделки, а также стоп-лосса. Кроме того, мы подробно рассмотрим, как работают эти функции, объясняя каждый шаг. Наша цель — дать четкое понимание того, как применять эти концепции в автоматической торговле. В конце мы применим все на практике, создав простой скрипт с разработанным нами включаемым файлом.
Применение модели машинного обучения CatBoost в качестве фильтра для трендовых стратегий
CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних.
Создаем интерактивную MQL5-панель с использованием класса Controls (Часть 1): Настройка панели
В этой статье мы создадим интерактивную торговую панель с использованием класса Controls в MQL5, предназначенную для оптимизации торговых операций. Панель содержит заголовок, кнопки навигации для торговли, закрытия и информации, а также специализированные кнопки для заключения сделок и управления позициями. К концу статьи у нас будет базовая панель, готовая к дальнейшим улучшениям.
Как упростить ручное тестирование стратегий с помощью MQL5: строим свой набор инструментов
В этой статье разрабатываем пользовательский набор инструментов MQL5 для удобного ручного тестирования на исторических данных в Тестере стратегий. Объясним его конструкцию и реализацию, уделив особое внимание интерактивным средствам управления сделками. Затем покажем, как использовать его для эффективного тестирования стратегий
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 14): Появление СИМУЛЯТОРА (IV)
В этой статье мы продолжим этап разработки симулятора. Однако сейчас мы увидим, как эффективно создать движение типа «СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ». Этот тип движения весьма интригующий, поскольку служит основой всего, что происходит на рынке капитала. Кроме того, мы начнем понимать некоторые концепции, основополагающие для тех, кто проводит анализ рынка.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 6): Возврат к среднему значению
Хотя некоторые концепции на первый взгляд кажутся простыми, воплотить их в жизнь на практике может быть довольно сложно. В статье ниже мы рассмотрим инновационный подход к автоматизации советника, который анализирует рынок, используя стратегию возврата к среднему значению.
Алгоритм миграции животных — Animal Migration Optimization (AMO)
Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.
DoEasy. Элементы управления (Часть 28): Стили полосы в элементе управления "ProgressBar"
В статье будут разработаны стили отображения и текст описания полосы прогресса элемента управления ProgressBar
Переосмысливаем классические стратегии (Часть II): Пробои индикатора Bollinger Bands
В статье рассматривается торговая стратегия, объединяющая линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis, LDA) с полосами Боллинджера с использованием прогнозов категориальных зон для стратегических сигналов входа в рынок.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 11): Советник Heikin Ashi Signal
MQL5 предлагает безграничные возможности для разработки автоматизированных торговых систем, отвечающих вашим предпочтениям. Знаете ли вы, что он даже может выполнять сложные математические вычисления? В этой статье мы представим японский метод Heikin Ashi (Хейкен Аши) в виде автоматизированной торговой стратегии.
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)
Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.
Биологический нейрон для прогнозирования финансовых временных рядов
Выстраиваем биологически верную систему нейронов для прогнозирования временных рядов. Внедрение плазмоподобной среды в архитектуру нейронной сети создало своеобразный "коллективный разум", где каждый нейрон влияет на работу системы не только через прямые связи, но и посредством дальнодействующих электромагнитных взаимодействий. Как покажет себя нейронная система моделирования мозга на рынке?
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 4): Организация функций в классах в MQL5
В данной статье рассматривается переход от процедурного написания кода к объектно-ориентированному программированию (ООП) в MQL5 с упором на интеграцию с REST API. Сегодня мы обсуждаем организацию функций HTTP-запросов (GET и POST) в классы и подчеркнем такие преимущества, как инкапсуляция, модульность и простота обслуживания. Подробно рассмотрим рефакторинг кода и покажем замену изолированных функций методами класса. Статья содержит практические примеры и тесты.
Оптимизация африканскими буйволами — African Buffalo Optimization (ABO)
Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.
Визуальная оценка и корректировка торговли в MetaTrader 5
В тестере стратегий можно не только оптимизировать параметры торгового робота. Мы покажем, как оценить постфактум проторгованную историю своего счёта и внести корректировки в торговлю в тестере, изменяя размеры стоп-приказов открываемых позиций.
Управление капиталом в трейдинге и программа домашней бухгалтерии трейдера с базой данных
Как трейдеру управлять капиталом? Как трейдеру и инвестору вести учет расходов, доходов, активов и пассивов? Я представлю вам не просто программу для учета, я покажу вам инструмент, который может стать вашим надежным финансовым навигатором в бурном море трейдинга.
Алгоритм дуэлянта — Duelist Algorithm
Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 12): Появление СИМУЛЯТОРА (II)
Разработка симулятора может оказаться гораздо интереснее, чем кажется. Сегодня мы сделаем еще несколько шагов в этом направлении, потому что всё становится интереснее.
Визуальная оценка и корректировка торговли в MetaTrader 5
В тестере стратегий можно не только оптимизировать параметры торгового робота. Мы покажем, как оценить постфактум проторгованную историю своего счёта и внести корректировки в торговлю в тестере, изменяя размеры стоп-приказов открываемых позиций.
Разработка системы репликации (Часть 32): Система ордеров (I)
Из всего, что было разработано до настоящего момента, данная система, как вы наверняка заметите и со временем согласитесь, - является самым сложным. Сейчас нам нужно сделать нечто очень простое: заставить нашу систему имитировать работу торгового сервера на практике. Эта необходимость точно реализовывать способ моделирования действий торгового сервера кажется простым делом. По крайней мере, на словах. Но нам нужно сделать это так, чтобы для пользователя системы репликации/моделирования всё происходило как можно более незаметно или прозрачно.