Статьи по программированию на языке MQL5

В этой статье поговорим об алгоритме, который демонстрирует самые противоречивые результаты из всех рассмотренных ранее, алгоритм дифференциальной эволюции (DE).

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.

Теперь создание происходит в той же точке, где мы преобразовывали тики в бары. Таким образом, если в процессе преобразования что-то пойдет не так, мы сразу же заметим ошибку. Это связано с тем, что тот же код, который размещает на графике 1-минутные бары при быстрой перемотке, также используется для системы позиционирования и для размещения баров при обычной перемотке. Другими словами, код, который отвечает за эту задачу, больше нигде не дублируется. Таким образом, мы получаем гораздо более совершенную систему как для поддержания, так и для улучшения.

В статье представлен алгоритм оптимизации, основанный на закономерностях построения спиральных траекторий в природе, таких как раковины моллюсков - алгоритм оптимизации спиральной динамики, SDO. Алгоритм, предложенный авторами, был мной основательно переосмыслен и модифицирован, в статье будет рассмотрено, почему эти изменения были необходимы.

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.

Мы продолжим строить систему для работы на рынке ФОРЕКС. Поэтому для того, чтобы решить эту проблему необходимо сначала объявить загрузку тиков до загрузки предыдущих баров. Это решает проблему, но в то же время заставляет пользователя следовать некой структуре в конфигурационном файле, которая, лично для меня, не имеет особого смысла. Причина в том, что, разработав программу, которая отвечает за анализ и выполнение того, что находится в конфигурационном файле, мы можем позволить пользователю объявлять нужные ему элементы в любом порядке.

В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.

В статье рассматривается интересный алгоритм - интеллектуальные капли воды, IWD, подсмотренный у неживой природы, симулирующий процесс формирования русла реки. Идеи этого алгоритма позволили значительно улучшить прошлого лидера рейтинга - SDS, а нового лидера (модифицированный SDSm), как обычно, найдёте в архиве к статье.

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.

Первоначальная цель данной статьи заключается не в охвате всех возможностей ФОРЕКС, а скорее в адаптации системы таким образом, чтобы вы могли совершить хотя бы одну репликацию рынка. Моделирование оставим для другого момента. Однако, если у нас нет тиков, а есть только бары, приложив немного усилий, мы можем смоделировать возможные сделки, которые могли произойти на рынке ФОРЕКС. Так будет до тех пор, пока мы не рассмотрим, как адаптировать тестер. Попытка работать с данными ФОРЕКС внутри системы без их модификации приводит к ошибкам диапазона.

В результате тестов, проведенных в предыдущих статьях, мы пришли к выводу, что оптимальность обученной стратегии во многом зависит от используемой обучаемой выборки. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с довольно простым и эффективном методе выбора траекторий для обучения моделей.

Стоп-лосс и тейк-профит могут оказать значительное влияние на результаты трейдинга. В этой статье мы рассмотрим несколько способов поиска оптимальных значений стоп-приказов.

Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.

В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.

В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.

В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).

В настоящей статье речь пойдёт о теоретическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены реализованные методы квантования в CatBoost. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.

В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.

Примеры передачи индикаторов в перцептрон. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник, результаты его оптимизации и форвард тестирования.

Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.

Любая программа на любом языке программирования имеет определенную структуру. В этой статье вы изучите основные компоненты структуры программы на MQL5, что может быть очень полезно при создании торговой системы или торгового инструмента для MetaTrader 5.

В статье рассматривается стохастический диффузионный поиск, SDS, это очень мощный и эффективный алгоритм оптимизации, основанный на принципах случайного блуждания. Алгоритм позволяет находить оптимальные решения в сложных многомерных пространствах, обладая высокой скоростью сходимости и способностью избегать локальных экстремумов.

В предыдущей статье мы познакомились с Трансформером решений. Но сложная стохастическая среда валютного рынка не позволила в полной мере раскрыть потенциал представленного метода. Сегодня я хочу представить Вам алгоритм, который направлен на повышение производительности алгоритмов в стохастических средах.

В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий на полном наборе Iris dataset.

В статье представлены утилиты, реализующие алгоритм Гёрцеля в MQL5 и два способа применения этого метода при анализе ценовых котировок для разработки стратегии.

Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.

В этой статье мы кратко рассмотрим библиотеку численного анализа ALGLIB 3.19, ее приложения и новые алгоритмы, позволяющие повысить эффективность анализа финансовых данных.

Старые торговые стратегии. В этой статье представлена стратегия отслеживания тренда. Стратегия исключительно техническая и использует несколько индикаторов и инструментов для подачи сигналов и определения целевых уровней. Компоненты стратегии включают в себя: 14-периодный стохастический осциллятор, пятипериодный стохастический осциллятор, скользящую среднюю с периодом 200 и проекцию Фибоначчи (для установки целевых уровней).