Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.

Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам.

В этой статье мы рассмотрим важную тему, которую мало кто понимает: Пользовательские события. Опасности. Преимущества и ошибки, вызванные такими элементами. Данная тема является ключевой для тех, кто хочет стать профессиональным программистом на MQL5 или любом другом языке. Поэтому мы сосредоточимся на MQL5 и MetaTrader 5.

Данная статья является переходом между тем, что рассматривалось до этого, и новым этапом исследований. Чтобы понять эту статью, необходимо прочитать предыдущие. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В сегодняшней статье мы начнем изучать некоторые особые типы данных. Для начала мы определим, что такое строка, и объясним, как использовать некоторые базовые процедуры. Это позволит нам работать с этим типом данных, который может быть интересным, хотя иногда и немного запутанным для новичков. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

Волатильность, как правило, достигает пика во время важных новостных событий, создавая значительные возможности для пробоя. В настоящей статье мы расскажем о процессе реализации основанной на календаре стратегии прорыва. Мы рассмотрим все, начиная с создания класса для интерпретации и хранения календарных данных, разработки реалистичных бэк-тестов на основе этих данных и, наконец, реализации кода исполнения для реальной торговли.

В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.

Линейные ядра — простейшая матрица, используемая в машинном обучении для линейной регрессии и опорных векторных машин. Ядро Матерна (Matérn) представляет собой более универсальную версию радиальной базисной функции (Radial Basis Function, RBF), которую мы рассматривали в одной из предыдущих статей, и оно отлично подходит для отображения функций, которые не настолько гладкие, как предполагает RBF. Создадим специальный класс сигналов, который использует оба ядра для прогнозирования условий на покупку и продажу.

Представляем Диалектический Алгоритм (DA) — новый метод глобальной оптимизации, вдохновленный философской концепцией диалектики. Алгоритм использует уникальное разделение популяции на спекулятивных и практических мыслителей. Тестирование показывает впечатляющую производительность до 98% в задачах малой размерности и общую эффективность 57.95%. Статья объясняет эти показатели и представляет детальное описание алгоритма и результаты экспериментов на различных типах функций.

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.

Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

В данной серии статей мы исследуем популярные торговые стратегии и попытаемся улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы вновь рассмотрим классическую торговую стратегию, построенную на взаимосвязи между фондовым рынком и рынком облигаций.

Настоящий проект направлен на использование алгоритма MQL5 для разработки комплексного набора инструментов анализа для MetaTrader 5. Эти инструменты — от скриптов и индикаторов до моделей искусственного интеллекта и советников — позволят автоматизировать процесс анализа рынка. Иногда такая разработка позволяет создавать инструменты, способные выполнять углубленный анализ без участия человека и прогнозировать результаты на соответствующих платформах. Ни одна возможность не будет упущена. Присоединяйтесь ко мне в рамках исследования процесса создания надежного набора пользовательских инструментов для анализа рынка. Начнем с разработки простой программы на MQL5, которую я назвал Chart Projector (Проектор графиков).

Пакетная нормализация — это предварительная обработка данных перед их передачей в алгоритм машинного обучения, например, в нейронную сеть. При этом всегда следует учитывать тип активации, который будет использоваться алгоритмом. Мы рассмотрим различные подходы, которые можно использовать для извлечения выгоды с помощью советника, собранного в Мастере.

Это вторая часть статьи, посвященной реализации модели таблицы в MQL5 с использованием архитектурной парадигмы MVC (Model-View-Controller). В статье рассматривается разработка классов таблицы и её заголовка, основанных на ранее созданной модели таблицы. Разработанные классы станут основой для дальнейшей реализации компонентов представления (View) и управления (Controller), которые будут рассмотрены в следующих статьях.

В настоящей статье мы рассмотрим основы гауссовских процессов (ГП) как вероятностную модель машинного обучения и продемонстрируем ее применение в регрессионных задачах на примере синтетических данных.

В этой статье мы рассмотрим расширенную визуализацию данных, включая такие функции, как интерактивность, многослойные данные и динамические элементы, позволяющие трейдерам более эффективно изучать тренды, закономерности и корреляции.

В этой статье рассмотрены передовые методы оптимизации портфеля с использованием языков Python и MQL5 на платформе MetaTrader 5. В ней демонстрируется, как разрабатывать алгоритмы для анализа данных, распределения активов и генерации торговых сигналов, подчеркивая значимость принятия решений на основе данных в современном финансовом менеджменте и снижении рисков.

Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) — метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.

В данной серии статей мы вновь рассматриваем хорошо известные стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. Присоединяйтесь к нам в сегодняшней дискуссии, и мы проверим, существует ли надежная взаимосвязь между драгоценными металлами и валютами.

Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.

Метод BOA, вдохновленный классической игрой в бильярд, моделирует процесс поиска оптимальных решений, как игру с шарами, стремящимися попасть в лузы, олицетворяющие наилучшие результаты. В данной статье мы рассмотрим основы работы BOA, его математическую модель и эффективность в решении различных оптимизационных задач.

В данной серии статей мы вернемся к хорошо известным торговым стратегиям, чтобы узнать, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта. В сегодняшней статье мы рассмотрим индекс FTSE 100 и попытаемся спрогнозировать его, используя часть отдельных акций, входящих в состав индекса.

Сегодня мы продолжим работу над тем, чтобы заставить указатель мыши сообщать нам об оставшемся времени бара в периоды низкой ликвидности. Хотя на первый взгляд кажется, что всё просто, на самом деле эта задача гораздо сложнее. Это связано с некоторыми препятствиями, которые нам придется преодолеть. Поэтому важно, чтобы вы хорошо усвоили материал из первой части данной серии, чтобы понять следующие части.

Это, несомненно, самый сложный вопрос, который можно объяснить исключительно теоретически. Поэтому я советую вам попрактиковаться с материалами, которые будут показаны здесь. Хотя на первый взгляд всё может показаться простым, данный вопрос с операторами можно понять только на практике в сочетании с постоянным изучением.

Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.

Темп обучения — это размер шага к цели обучения во многих алгоритмах машинного обучения. В статье мы изучим, какое влияние многочисленные форматы могут оказать на производительность генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Network, GAN) — разновидности нейронной сети, которую мы рассмотрели в одной из предыдущих статей.