Статьи по программированию на языке MQL5

В этой статье мы рассмотрим несколько возможных подходов к созданию адаптивных индикаторов. Адаптивные индикаторы отличаются наличием обратной связи между значениями входных и выходного сигналов. Эта связь позволяет индикатору самостоятельно подстраиваться на оптимальную обработку значений финансового временного ряда.

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.

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.

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.

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.

Поиск косяком рыб (FSS) — новый современный алгоритм оптимизации, вдохновленный поведением рыб в стае, большинство из которых, до 80%, плавают организовано в сообществе сородичей. Доказано, что объединения рыб играют важную роль в эффективности поиска пропитания и защиты от хищников.

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.

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

Цепи Маркова — это мощный математический инструмент, который можно использовать для моделирования и прогнозирования данных временных рядов в различных областях, включая финансы. При моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов цепи Маркова часто используются для моделирования эволюции финансовых активов с течением времени, таких как цены акций или обменные курсы. Одними из основных преимуществ моделей цепей Маркова являются их простота и удобство использования.

Что такое Frames Analyzer? Это подключаемый модуль к любому торговому эксперту для анализа фреймов оптимизации во время оптимизации параметров в тестере стратегий, а также вне тестера посредством чтения MQD-файла или базы данных, которая создаётся сразу после оптимизации параметров. Вы сможете делиться этими результатами оптимизации с другими пользователями, у которых есть инструмент Frames Analyzer, чтобы обсудить полученные результаты оптимизации вместе.

Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.

В этой статье мы рассмотрим парный трейдинг: какие принципы лежат в его основе, есть ли перспективы его применения на практике. Заодно, попробуем создать стратегию парного трейдинга.

Это продолжение серии статей, в которых мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. Очередным техническим инструментом станет индикатор Фибоначчи. Давайте разберем, как написать программу по сигналам этого индикатора.

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.

Мы сделаем систему ордеров более гибкой. Здесь я покажу вам, как и где внести изменения в код, чтобы делать его более гибким, что позволит нам намного быстрее изменять лимиты позиций.

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.

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

Гребневая регрессия (ридж-регрессия) — это простой метод для уменьшения сложности модели и борьбы с подгонкой, которая может возникнуть в результате простой линейной регрессии.

В этой статье мы научимся, как заставить платформу MT5 говорить. А что если мы сделаем советника более веселым? Торговля на финансовых рынках часто является чрезвычайно скучным и монотонным занятием, но мы можем сделать эту работу менее утомительной. Этот проект может стать опасным, если у вас есть проблема, делающая вас зависимым, но на самом деле весь сценарий с модификациями может быть более увлекательным и менее скучным.

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.