
Машинное обучение и Data Science (Часть 05): Деревья решений на примере погодных условий для игры в теннис
Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 56): Объект пользовательского индикатора, получение данных от объектов-индикаторов в коллекции
В статье рассмотрим создание объекта пользовательского индикатора для использования в советниках. Немного доработаем классы библиотеки и напишем методы для получения данных от объектов-индикаторов в экспертах.

Управление рисками и капиталом с помощью советников
Эта статья о том, чего вы не найдете в отчете о тестировании, чего следует ожидать при использовании советников, как управлять своими деньгами при использовании роботов и как покрыть значительный убыток, чтобы остаться в трейдинге при автоматизированной торговле.

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.

Разработка торговой системы на основе Awesome Oscillator
Это очередная статья из серии, и в ней мы познакомимся с еще одним полезным техническим инструментом для торговли — индикатором Awesome Oscillator (AO). Узнаем, как разрабатывать торговые системы на основе показателей от этого индикатора.

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.


Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 69): Класс-коллекция объектов-чартов
С этой статьи начнём разработку класса-коллекции объектов-чартов, который будет хранить в себе список-коллекцию объектов-чартов с их подокнами и индикаторами в них, и даст возможность работы с любыми выбранными чартами и их подокнами, или сразу со списком из нескольких чартов одновременно.

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 58): Таймсерии данных буферов индикаторов
В завершении темы работы с таймсериями организуем хранение, поиск и сортировку данных, хранящихся в буферах индикаторов, что позволит в дальнейшем проводить анализ на основе значений индикаторов, создаваемых на основе библиотеки в своих программах. Общая концепция всех классов-коллекций библиотеки позволяет легко находить нужные данные в соответствующей коллекции, и соответственно, это же будет возможным и в создаваемом сегодня классе.

Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.

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.

Мультибот в MetaTrader: запуск множества роботов с одного графика
В этой статье мы рассмотрим простой шаблон для создания универсального робота в MetaTrader, который можно использовать на нескольких графиках, но прицепив его лишь к одному графику, без необходимости настройки каждого экземпляра робота на каждом отдельном графике.

Нейросети — это просто (Часть 30): Генетические алгоритмы
Сегодня я хочу познакомить Вас с немного иным методом обучения. Можно сказать, что он заимствован из теории эволюции Дарвина. Наверное, он менее контролируем в сравнении с рассмотренными ранее методами. Но при этом позволяет обучать и недифференцируемые модели.

Торговая техника RSI Deep Three Move
В статье представлена техника торговли RSI Deep Three Move в MetaTrader 5. Статья основана на новой серии исследований, демонстрирующих несколько торговых методов, основанных на RSI - техническом индикаторе для измерения силы и импульса ценных бумаг, включая акции, валюты и товары.

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.

Разработка торговой системы на основе Индекса облегчения рынка MFI от Билла Вильямса
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой новой статье мы рассмотрим Индекс облегчения рынка (Market Facilitation Index, MFI), разработанный Биллом Вильямсом.

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
В этой статье я покажу вам, как использовать систему обработки событий, для быстрой и лучшей обработки вопросов, связанных с системой ордеров, чтобы советник работал быстрее. Таким образом, ему не придется постоянно искать информацию.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 1): Регрессионный анализ
Современный трейдер почти всегда сознательно или бессознательно находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. Этот исследовательский процесс требует много времени и сопряжен с ошибками. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера. Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

Разработка торговой системы на основе Accelerator Oscillator
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Accelerator Oscillator — узнаем, как его использовать и как создавать торговые системы на его основе.

Эксперименты с нейросетями (Часть 3): Практическое применение
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.


Графика в библиотеке DoEasy (Часть 76): Объект Форма и предопределённые цветовые темы
В статье опишем концепцию построения различных тем оформления GUI в библиотеке, создадим объект "Форма", являющийся потомком объекта класса графического элемента, подготовим данные для создания теней графических объектов библиотеки и дальнейшего развития функционала.


Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 59): Объект для хранения данных одного тика
С данной статьи приступим к созданию функционала библиотеки для работы с ценовыми данными. Сегодня создадим класс объекта, который будет хранить в себе все данные цен, пришедшие с очередным тиком.

Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.

Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.


Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 67): Класс объекта-чарта
В статье создадим класс объекта-чарта (одного графика торгового инструмента) и доработаем класс-коллекцию объектов mql5-сигнал так, чтобы каждый объект-сигнал, хранящийся в коллекции при обновлении списка также обновлял все свои параметры.

Как обнаруживать тренды и графические паттерны с помощью MQL5
В статье представлен метод автоматического обнаружения моделей ценовых действий с помощью MQL5, таких как тренды (восходящий, нисходящий, боковой) и графические модели (двойная вершина, двойное дно).

Разработка торгового советника с нуля (Часть 7): Добавляем Volume At Price (I)
Это один из самых мощных индикаторов из существующих. Те, кто торгует и старается иметь определенную степень уверенности, не могут не иметь этот индикатор на своем графике. Хотя чаще всего его используют те, кто торгует, наблюдая за лентой сделок («tape reading»). Также этот индикатор могут использовать и те, кто использует только Price Action.

Разработка торговой системы на основе индикатора VIDYA
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. В этой статье мы поговорим об индикаторе Скользящей средней с динамическим периодом усреднения (Variable Index Dynamic Average, VIDYA) и создадим торговую систему по его показателям.

Эксперименты с нейросетями (Часть 2): Хитрая оптимизация нейросети
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?
Наверняка многим надоели постоянные попытки предсказать фондовый рынок. Хотели бы вы иметь хрустальный шар, который бы помогал принимать более обоснованные инвестиционные решения? Самообучающиеся нейронные сети могут стать таким решением. В этой статье мы посмотрим, могут ли такие мощные алгоритмы помочь «оседлать волну» и перехитрить фондовый рынок. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, самообучающиеся нейронные сети могут делать прогнозы, которые зачастую более точны, чем прогнозы от трейдеров. Давайте посмотрим, можно ли использовать эти передовые технологии, чтобы принимать разумные инвестиционные решения и зарабатывать больше.

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 57): Объект данных буфера индикатора
В статье разработаем объект, который будет содержать в себе все данные одного буфера одного индикатора. Такие объекты потребуются для хранения серийных данных буферов индикаторов, и с помощью которых возможно будет сортировать и сравнивать данные буферов любых индикаторов и других схожих данных между собой.

Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.

Нейросети — это просто (Часть 73): АвтоБоты прогнозирования ценового движения
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.

Разработка торговой системы на основе стандартного отклонения
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов и пишем на их основе системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы узнаем, как разработать торговую систему по индикатору стандартного отклонения.

Нейросети — это просто (Часть 34): Полностью параметризированная квантильная функция
Продолжаем изучение алгоритмов распределенного Q-обучения. В предыдущих статьях мы рассмотрели алгоритмы распределенного и квантильного Q-обучения. В первом мы учили вероятности заданных диапазонов значений. Во втором учили диапазоны с заданной вероятностью. И в первом, и во втором алгоритме мы использовали априорные знания одного распределения и учили другое. В данной статье мы рассмотрим алгоритм, позволяющей модели учить оба распределения.

Разработка торговой системы на основе индикатора DeMarker
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).

Нейросети — это просто (Часть 67): Использование прошлого опыта для решения новых задач
В данной статье мы продолжим разговор о методах сбора данных в обучающую выборку. Очевидно, что в процессе обучения необходимо постоянное взаимодействие с окружающей средой. Но ситуации бывают разные.

Разработка торговой системы на основе индикатора MFI
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз она посвящена Индексу денежного потока MFI. Мы подробно изучим этот индикатор и разработаем простые торговые системы на MQL5 для исполнения в MetaTrader 5.

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 1): Сигналы на основе ADX в сочетании с Parabolic SAR
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами и т. д.) более чем одной парой символов с одного графика.

Разработка торгового советника с нуля (Часть 10): Доступ к пользовательским индикаторам
Как получить доступ к пользовательским индикаторам непосредственно в советнике? Торговый советник будет действительно полезен только в том случае, если в нем можно будет использовать пользовательские индикаторы, иначе это будет просто набор кодов и инструкций.

Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Продолжаем изучение распределенного Q-обучение. И сегодня мы посмотрим на данный подход с другой стороны. О возможности использования квантильной регрессии в решение вопрос прогнозирования ценовых движений.