Разработка торговой системы на основе индикатора Ишимоку
Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.
Видео: Настройка MetaTrader 5 и MQL5 для простой автоматизированной торговли
В этом небольшом видеокурсе вы узнаете, как скачать, установить и настроить MetaTrader 5 для автоматизированной торговли. Вы также узнаете, как настроить график и параметры автоматизированной торговли. Вы проведете свое первое тестирование на истории и узнаете, как импортировать советника, который может самостоятельно торговать 24 часа в сутки 7 дней в неделю, избавляя вас от необходимости сидеть перед экраном.
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть III): Новые горизонты
Данная статья продолжает тему брутфорса, привнося в алгоритм моей программы новые возможности по анализу рынка, тем самым ускоряя скорость анализа и качество итоговых результатов, что обеспечивает максимально качественный взгляд на глобальные закономерности в рамках данного подхода.
Разработка торговой системы на основе индикатора CCI
В очередной статье из серии, посвященной разработке торговых систем, я представлю индекс товарного канала (CCI), объясню его особенности и поделюсь тем, как создать торговую систему на основе этого индикатора.
Как разработать торговую систему на основе индикатора Envelopes
В этой статье я поделюсь с вами еще одним методом торговли по полосам. На этот раз мы будем работать с индикатором Envelopes (Конверты, Огибающие линии). Научимся создавать стратегии на основе этого индикатора.
Торговля на разрывах справедливой стоимости (FVG)/дисбалансах шаг за шагом: Подход Smart Money
Пошаговое руководство по созданию и реализации автоматизированного торгового алгоритма на основе разрывов справедливой стоимости (Fair Value Gap, FVG) на языке MQL5. Подробное руководство может быть полезно как новичкам, так и опытным трейдерам.
Матрицы и векторы в MQL5
Специальные типы данных matrix и vector позволяют писать код, приближенный к математической записи. Это избавляет от необходимости создавать вложенные циклы и помнить о правильной индексации массивов, которые участвуют в вычислении. Таким образом повышается надежность и скорость разработки сложных программ.
Разработка торговой системы на основе Импульса (Momentum)
В предыдущей статье я упоминал о важности определения тренда, то есть определения направления движения цены. В этой статье мы поговорим еще об одном важном понятии в трейдинге, которое также существует в виде индикатора — импульсе цен, или индикаторе Momentum. Мы разработаем собственную торговую систему на основе этого индикатора.
Фриланс на MQL5.com - лучшее место для разработчика
Разработчикам торговых советников больше не надо искать трейдеров, которым нужны эксперты, - заказчики сами найдут вас. Более того, они уже находят разработчиков, выставляют заказы и оплачивают проделанную работу в сервисе Фриланс на MQL5.com. За 4 года существования сервиса три тысячи трейдеров оплатило свыше 10 000 выполненных работ! Причем активность трейдеров и разработчиков постоянно возрастает.
Разработка торговой системы на основе индикатора Force Index
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Индекса силы (Force Index) и будем учиться создавать на его основе торговые системы.
Нейросети — это просто (Часть 20): Автоэнкодеры
Мы продолжаем изучение алгоритмов обучения без учителя. Возможно, у читателя может возникнуть вопрос об соответствии последних публикаций теме нейронных сетей. В новой статье мы возвращаемся к использованию нейронных сетей.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 72): Отслеживание и фиксация параметров объектов-чартов в коллекции
В статье завершим работу над классами объектов-чартов и их коллекцией. Сделаем автоматическое отслеживание изменения свойств чартов и их окон, а также сохранение новых параметров в свойства объекта. Такая доработка позволит в будущем сделать событийный функционал для всей коллекции чартов.
Эксперименты с нейросетями (Часть 4): Шаблоны
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
Создание интерактивного приложения для отображения RSS-каналов в MetaTrader 5
В данной статье рассматривается создание приложения, отображающего RSS-каналы. Мы также рассмотрим аспекты применения Стандартной библиотеки при создании интерактивных программ для MetaTrader 5.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 75): Методы работы с примитивами и текстом в базовом графическом элементе
В статье продолжим развитие базового класса-графического элемента всех графических объектов библиотеки, создаваемых на основе класса Стандартной библиотеки CCanvas. Мы создадим методы для рисования графических примитивов и методы вывода текста на объект-графический элемент.
Эксперименты с нейросетями (Часть 1): Вспоминая геометрию
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. Экспериментируем и используем нестандартные подходы. Пишем прибыльную торговую систему. Простое объяснение.
Разработка торговой системы на основе индикатора Williams PR
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. Пишем системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы будем изучать индикатор Процентного диапазона Уильямса (Williams' %R).
Как работать с линиями средствами MQL5
В этой статье мы поговорим о том, как работать с наиболее важными линиями, такими как линии тренда, поддержка и сопротивление, используя средства языка MQL5.
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Разработка торговой системы на основе индикатора Alligator
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В ней мы будем изучать индикатор Alligator, а также создадим на его основе торговые системы.
Готовим мультисимвольные мультипериодные индикаторы
В статье рассмотрим принципы создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов и получение от них данных в советниках и индикаторах. Рассмотрим основные нюансы использования мульти-индикаторов в советниках и индикаторах, и их отрисовку через буферы пользовательского индикатора.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 74): Базовый графический элемент на основе класса CCanvas
Переработаем концепцию построения графических объектов из прошлой статьи и подготовим базовый класс-основу всех графических объектов библиотеки, создаваемых на базе класса CCanvas Стандартной библиотеки.
Стать хорошим программистом (Часть 7): как стать успешным исполнителем во Фрилансе
Хотите стать успешным исполнителем во Фрилансе MQL5.Community? Тогда рекомендую почитать советы из этой статьи.
Машинное обучение и Data Science (Часть 03): Матричная регрессия
В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.
Введение в MQL5 (Часть 1): Руководство по алготрейдингу для начинающих
Данная статья представляет собой руководство по программированию на MQL5 для начинающих. Она открывает дверь в увлекательный мир алготрейдинга. Здесь вы познакомитесь с основами MQL5, языка программирования торговых стратегий в MetaTrader 5, который и станет проводником в мир автоматической торговли. Эта статья — от понимания основ до первых шагов в программировании — призвана раскрыть потенциал алготрейдинга для всех читателей, даже для тех, у кого совершенно нет опыта программирования. Надеюсь, вам понравится это путешествие в мир трейдинга с MQL5.
Стать хорошим программистом (Часть 2): избавляемся еще от пяти привычек на пути к лучшему программированию на MQL5
Статья обязательна к прочтению для всех, кто хочет улучшить свою карьеру программиста. Цель этой серии статей — помочь любому читателю, даже опытному, улучшить навыки программирования. Описанные в статье идеи работают как для начинающих MQL5-программистов, так и для профессионалов.
Разработка социального технологического стартапа, часть II: Программируем клиент MQL5 REST
Сегодня мы окончательно оформим идею публикации торговых сигналов эксперта в Твиттере на основе PHP. Об этом мы начали говорить в первой части статьи. Мы соберем вместе отдельные части SDSS. Что касается клиентской стороны архитектуры системы, мы будем использовать новую функцию MQL5 WebRequest() для отправки торговых сигналов через HTTP.
Трейлинг-стоп в трейдинге
В этой статье мы рассмотрим использование трейлинг-стопа в торговле — насколько он полезен и эффективен, и как его можно использовать. Эффективность трейлинг-стопа во многом зависит от волатильности цены и подбора уровня стоп-лосса. Для установки стоп-лосса могут использоваться самые разные подходы.
Статистический арбитраж с прогнозами
Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.
Нейросети — это просто (Часть 31): Эволюционные алгоритмы
В предыдущей статье мы начали изучение безградиентных методов оптимизации. И познакомились с генетическим алгоритмом. Сегодня мы продолжаем начатую тему. И рассмотрим ещё один класс эволюционных алгоритмов.
Нейросети — это просто (Часть 28): Policy gradient алгоритм
Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.
Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)
В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.
Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)
В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.
Алгоритм докупки: математическая модель увеличения эффективности
В данной статье мы будем использовать алгоритм докупки, как путеводитель в мир более глубокого понимания эффективности торговых систем и начнем работать над общими принципами усиления эффективности торговли с помощью математики и логики а также применим самые нестандартные методы увеличения эффективности в контексте использования абсолютно любой торговой системы.
Разработка торговой системы на основе осциллятора Чайкина
Это новая статья из серии, в которой мы изучаем популярные технические индикаторы и учимся создавать на их основе торговые системы. В этой статье будем работать с индикатором Chaikin Oscillator — Осциллятор Чайкина.
Инфографика "Что представляет собой MetaTrader Market"
Несколько недель назад была опубликована отчетная инфографика по сервису "Фриланс". Тогда мы пообещали, что вскоре раскроем цифры и по Маркету. И вот теперь предлагаем ознакомиться с собранными данными.
Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила
В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.
Анализируем причины неудач торговых советников
В этой статье мы проанализируем данные по валютам, чтобы понять, почему советники могут показывать хорошие результаты на одних интервалах и при этом плохо работают на других.
Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности
Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.
Опыт разработки торговой стратегии
В этой статье мы сделаем попытку разработать собственную торговую стратегию. Любая торговая стратегия должна быть построена на основе какого-то статистического преимущества. Причем это преимущество должно существовать в течение долгого времени.