Теория категорий в MQL5 (Часть 18): Квадрат естественности
Статья продолжает серию о теории категорий, представляя естественные преобразования, которые являются ключевым элементом теории. Мы рассмотрим сложное на первый взгляд определение, затем углубимся в примеры и способы применения преобразований в прогнозировании волатильности.
Как подключить MetaTrader 5 к PostgreSQL
В статье описываются четыре метода подключения кода MQL5 к базе данных Postgres и предоставляется пошаговое руководство по настройке среды разработки для одного из них, REST API, с использованием подсистемы Windows для Linux (WSL). Показано демонстрационное приложение для API с соответствующим кодом MQL5 для вставки данных и запросов к соответствующим таблицам, а также демонстрационный советник для использования этих данных.
DoEasy. Элементы управления (Часть 19): Прокрутка вкладок в элементе TabControl, события WinForms-объектов
В статье создадим функционал для прокрутки заголовков вкладок в элементе управления TabControl при помощи кнопок управления прокруткой. Функционал будет работать для расположения заголовков вкладок в одну строку с любой из сторон элемента управления.
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть II): Базовые типы данных и использование переменных
Продолжение серии для начинающих. Здесь мы рассмотрим, как создавать константы и переменные, записывать дату, цвета и другие полезные данные. Научимся создавать перечисления вроде дней недели или стилей линий (сплошная, пунктирная и т.д.). Переменные и выражения - это база программирования. Они обязательно есть в 99% программ, поэтому понимать их критически важно. И поэтому, если вы - новичок в программировании - прошу. Уровень знания программирования: очень базовый - в пределах моей предыдущей статьи (ссылка - в начале).
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм эволюции разума (Mind Evolutionary Computation, MEC)
В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть II): Перемещаемый интерфейс (II)
Раскройте потенциал динамического представления данных в своих торговых стратегиях и утилитах с помощью нашего подробного руководства по созданию перемещаемых графических интерфейсов в MQL5. Погрузитесь в фундаментальные принципы объектно-ориентированного программирования и узнайте, как легко и эффективно разрабатывать и использовать один или несколько перемещаемых графических интерфейсов на одном графике.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)
Хотя создание автоматического советника не является очень сложной задачей, однако без необходимых знаний может быть допущено много ошибок. В этой статье мы рассмотрим, как построить первый уровень автоматизации: он заключается в создании триггера для активации безубытка и трейлинг-стопа.
DoEasy. Элементы управления (Часть 25): WinForms-объект "Tooltip"
В статье начнём разработку элемента управления Tooltip ("всплывающая подсказка") и начнём создание новых графических примитивов для библиотеки. Естественно, не у каждого элемента есть всплывающая подсказка, но возможность её задать для него есть у каждого графического объекта.
DoEasy. Сервисные функции (Часть 1): Ценовые паттерны
В статье начнём разрабатывать методы поиска ценовых паттернов по данным таймсерий. Паттерн имеет определённый набор параметров, общий для любого вида и типа паттернов. Все данные такого рода будут сосредоточены в классе объекта базового абстрактного паттерна. Сегодня создадим класс абстрактного паттерна и класс паттерна Пин-бар.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 16): Доступ к данным в Интернете (II)
Знание того, как вводить данные из Web в советник, не так очевидно, вернее, не так просто, чтобы это можно было сделать без понимания всех возможностей, которые есть в MetaTrader 5.
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Часть 3): Управление файлами CSV(II)
Данный материал - полное руководство по созданию класса в MQL5 для эффективного управления CSV-файлами. Вы поймете, как реализуются методы открытия, записи, чтения и преобразования данных и как можно использовать их для хранения и доступа к информации. Кроме того, мы обсудим ограничения и важнейшие аспекты использования такого класса. Это ценный материал для тех, кто хочет научиться обрабатывать CSV-файлы в MQL5.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 20): ФОРЕКС (I)
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.
DoEasy. Элементы управления (Часть 11): WinForms-объекты — группы, WinForms-объект CheckedListBox
В статье рассмотрим группирование WinForms-объектов и создадим объект-список объектов CheckBox.
Как создать советник, который торгует автоматически (Часть 14): Автоматизация (VI)
Здесь мы действительно применим на практике все знания этой серии статей. Наконец мы построим 100% автоматическую и функциональную систему, но для этого нам придется научиться одной последней детали.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы эволюционных стратегий (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES и (μ+λ)-ES)
В этой статье будет рассмотрена группа алгоритмов оптимизации, известных как "Эволюционные стратегии" (Evolution Strategies или ES). Они являются одними из самых первых популяционных алгоритмов, использующих принципы эволюции для поиска оптимальных решений. Будут представлены изменения, внесенные в классические варианты ES, а также пересмотрена тестовая функция и методика стенда для алгоритмов.
Представления частотной области временных рядов: Спектральная функция
В этой статье мы рассмотрим методы, связанные с анализом временных рядов в частотной области. Также будет уделено внимание пользе изучения спектральных функций временных рядов при построении прогностических моделей. Кроме того, мы обсудим некоторые многообещающие перспективы анализа временных рядов в частотной области с использованием дискретного преобразования Фурье (ДПФ).
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.
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.
DoEasy. Элементы управления (Часть 24): Вспомогательный WinForms-объект "Подсказка"
В статье переработаем логику указания базового и главного объекта для всех WinForms-объектов библиотеки, разработаем новый базовый объект "Подсказка" и несколько его производных классов для указания возможного направления перемещения разделительной линии.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 3):Пример использования разметки данных
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть II
В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.
Разработка пользовательского индикатора Heiken Ashi с помощью MQL5
В этой статье мы узнаем, как создать собственный индикатор с использованием MQL5 на основе наших предпочтений, который будет использоваться в MetaTrader 5 для интерпретации графиков или применяться в составе советников.
Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету"
В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)
Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
Квантование в машинном обучении (Часть 2): Предобработка данных, отбор таблиц, обучение моделий CatBoost
В настоящей статье речь пойдёт о практическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены методы отбора квантовых таблиц и предобработки данных. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 22): ФОРЕКС (III)
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.
DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера
В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".
DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс
Настала пора заняться оживлением графического интерфейса — делать функционал для взаимодействия объектов с пользователем и другими объектами. И для того, чтобы более сложные объекты могли правильно работать, нам уже необходим функционал взаимодействия объектов друг с другом и с пользователем.
DoEasy. Элементы управления (Часть 12): Базовый объект-список, WinForms-объекты ListBox и ButtonListBox
В статье создадим базовый объект списков WinForms-объектов и два новых объекта: ListBox и ButtonListBox.
Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров
Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.
Оборачиваем ONNX-модели в классы
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.
DoEasy. Элементы управления (Часть 15): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, методы работы с вкладками
В статье продолжим работу над WinForm-объектом TabControl — создадим класс объекта-поля вкладки, сделаем возможность расположения заголовков вкладок в несколько рядов и добавим методы для работы с вкладками объекта.
Теория категорий в MQL5 (Часть 16): Функторы с многослойными перцептронами
Мы продолжаем рассматривать функторы и то, как их можно реализовать с помощью искусственных нейронных сетей. Мы временно оставим подход, который включал в себя прогнозирование волатильности, и попытаемся реализовать собственный класс сигналов для установки сигналов входа и выхода из позиции.
Нейросети — это просто (Часть 81): Анализ динамики данных с учетом контекста (CCMR)
В предыдущих работах мы всегда оценивали текущее состояния окружающей среды. При этом динамика изменения показателей, как таковая, всегда оставалась "за кадром". В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, который позволяет оценить непосредственное изменение данных между 2 последовательными состояниями окружающей среды.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 06): Первые улучшения (I)
В этой статье мы приступим к стабилизации всей системы, иначе мы рискуем не выполнить следующие шаги.
Роль качества генератора случайных чисел в эффективности алгоритмов оптимизации
В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 11): Появление СИМУЛЯТОРА (I)
Для того, чтобы использовать данные, формирующие бары, мы должны отказаться от репликации и заняться разработкой симулятора. Мы будем использовать 1-минутные бары именно потому, что они предлагают минимальный уровень сложности.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 17): Тики и еще больше тиков (I)
Здесь мы увидим, как реализовать что-то действительно интересное, но в то же время очень сложное из-за отдельных моментов, которые многих смущают. И самое худшее, что может случиться - это то, что некоторые трейдеры, считающие себя профессионалами, ничего не знают о важности этих понятий на рынке капитала. Да, хотя основное внимание здесь уделяется программированию, но понимание некоторых вопросов, связанных с торговлей на рынках, имеет первостепенное значение для того, что мы собираемся здесь реализовать.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 19): Необходимые корректировки
Здесь мы подготовим почву для того, чтобы при необходимости добавления новых функций в код это происходило плавно и легко. Текущий код пока не может охватывать или обрабатывать некоторые моменты, которые будут необходимы для значимого прогресса. Нам нужно, чтобы всё было построено так, чтобы усилия по реализации некоторых вещей были минимальными. Если сделаем всё правильно, мы сможем получить действительно универсальную систему, способную очень легко адаптироваться к любой ситуации, которую необходимо охватить.