Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть III): Улучшение графического интерфейса пользователя (GUI) с помощью визуального оформления (I)
В настоящей статье мы сосредоточимся на визуальном оформлении графического интерфейса пользователя (GUI) нашей торговой панели администратора с использованием MQL5. Мы рассмотрим различные методы и функции, доступные в MQL5, которые позволяют настраивать и оптимизировать интерфейс, обеспечивая его соответствие потребностям трейдеров при сохранении привлекательной эстетики.
От начального до среднего уровня: Массивы и строки (II)
В этой статье я покажу, что хотя мы всё еще находимся на очень базовой стадии программирования, мы уже можем реализовать несколько интересных приложений. В данном случае мы создадим довольно простой генератор паролей. Таким образом мы сможем применить некоторые концепции, которые объяснялись до этого. Кроме того, мы рассмотрим, как можно разработать решения для некоторых конкретных проблем.
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (IV)
В этой статье мы очень внимательно рассмотрим, как решить проблему, поставленную в конце предыдущей статьи. Там была предпринята попытка создать шаблон такого типа, чтобы иметь возможность создавать шаблон для объединения данных.
Разрабатываем менеджер терминалов (Часть 1): Постановка задачи
Как обеспечить возможность удобного контроля за несколькими терминалами, на которых торгуют советники, да ещё и на разных компьютерах? Попробуем создать веб-интерфейс по управлению запуском торговых терминалов MetaTrader 5 и просмотру детальной информации о работе каждого экземпляра.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 1): Расширенный анализ данных и статистическая обработка
Интеграция обеспечивает бесперебойный рабочий процесс, при котором необработанные финансовые данные из MQL5 можно импортировать в пакеты обработки данных, такие как Jupyter Lab, для расширенного анализа, включая статистическое тестирование.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 34): Эмбеддинг цены с нетрадиционной RBM
Ограниченные машины Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) — форма нейронной сети, разработанная в середине 1980-х годов, когда вычислительные ресурсы были непомерно дорогими. Вначале она опиралась на выборку Гиббса (Gibbs Sampling) и контрастивную дивергенцию (Contrastive Divergence) с целью уменьшения размерности или выявления скрытых вероятностей/свойств во входных обучающих наборах данных. Мы рассмотрим, как обратное распространение ошибки (backpropagation) может работать аналогичным образом, когда RBM "встраивает" (embeds) цены в прогнозирующий многослойный перцептрон.
Создание динамических графических интерфейсов на MQL5 через бикубическую интерполяцию
В настоящей статье мы исследуем динамические графические интерфейсы MQL5, использующие бикубическую интерполяцию для высококачественного масштабирования изображений на торговых графиках. Мы подробно описываем гибкие варианты позиционирования, позволяющие выполнять динамическое центрирование или угловую привязку с настраиваемыми смещениями.
От новичка до эксперта: Периоды на рынке Форекс
Каждый рыночный период имеет начало и конец, при каждом закрытии цена определяет его настроение — так же, как и при любой свечной сессии. Понимание этих ориентиров позволяет нам оценить преобладающее настроение рынка, определяя, какие силы контролируют ситуацию - бычьи или медвежьи. В настоящем обсуждении мы делаем важный шаг вперед, разрабатывая новую функцию в Market Periods Synchronizer, которая визуализирует сессии рынка Форекс для помощи в принятии более обоснованных торговых решений. Этот инструмент может быть особенно эффективным для определения в режиме реального времени, какая сторона — быки или медведи — доминирует на сессии. Давайте исследуем эту концепцию и раскроем те идеи, которые она дает.
Подробная информация о торговле на основе объема: Выход за рамки графиков OHLC
Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.
Теория графов: Алгоритм Дейкстры в трейдинге
Алгоритм Дейкстры — классическое решение по поиску кратчайшего пути в теории графов, которое позволяет оптимизировать торговые стратегии путем моделирования рыночных сетей. Трейдеры могут использовать его для поиска наиболее эффективных маршрутов в данных свечного графика.
Разработка системы репликации (Часть 55): Модуль управления
В этой статье мы реализуем индикатор управления, чтобы его можно было интегрировать в разрабатываемую систему обмена сообщениями. Несмотря на то, что это не очень сложно, необходимо понять некоторые детали инициализации этого модуля. Представленный здесь материал предназначен исключительно для учебных целей. Ни в коем случае он не должен рассматриваться как приложение, целью которого не является изучение и освоение показанных концепций.
Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (Энкодер)
Предлагаем познакомиться с новым подходом, который объединяет классические методы и современные нейросети для анализа временных рядов. В статье подробно раскрыта архитектура и принципы работы модели K²VAE.
Причинно-следственный анализ временных рядов с помощью энтропии переноса
В этой статье обсудим, как можно применить статистические причинно-следственные связи при определении прогностических переменных. Мы рассмотрим связь между причинностью и энтропией переноса, а также представим код на MQL5 для обнаружения направленных переносов информации между двумя переменными.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 2): Машинное обучение и предиктивная аналитика
В нашей серии статей об интеграции MQL5 с пакетами обработки данных мы подробно рассматриваем мощное сочетание машинного обучения и предиктивного анализа. Мы изучим, как беспрепятственно объединить MQL5 с популярными библиотеками машинного обучения, чтобы создавать сложные прогностические модели финансовых рынков.
Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (Энкодер)
Предлагаем познакомиться с продолжением реализации фреймворка SCNN, который сочетает в себе гибкость и интерпретируемость, позволяя точно выделять структурные компоненты временного ряда. В статье подробно раскрываются механизмы адаптивной нормализации и внимания, что обеспечивает устойчивость модели к изменяющимся рыночным условиям.
Передовые алгоритмы исполнения ордеров на MQL5: TWAP, VWAP и ордера Iceberg
Фреймворк MQL5, предоставляющий розничным трейдерам алгоритмы исполнения институционального уровня (TWAP, VWAP, Iceberg) с помощью унифицированного менеджера исполнения и анализатора эффективности для более плавного и точного разделения ордеров и аналитики.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 50): Осциллятор Awesome
Осциллятор Awesome — еще один индикатор Билла Вильямса, используемый для измерения импульса. Он может генерировать несколько сигналов. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим его на основе паттернов, используя классы и сборку Мастера MQL5.
Алгоритм эволюционного путешествия во времени — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Мой авторский алгоритм. В этой статье представлен Алгоритм Эволюционного Путешествия во Времени (TETA), вдохновлённый концепцией параллельных вселенных и потоков времени. Основная идея алгоритма заключается в том, что, хотя путешествие во времени в привычном понимании невозможно, мы можем выбирать последовательность событий, которые приводят к различным реальностям.
От начального до среднего уровня: Оператор SWITCH
В данной статье мы узнаем, как использовать оператор SWITCH в ее самой простой и базовой форме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 17): Освоение стратегии скальпинга Grid-Mart с динамической информационной панелью
В настоящей статье мы рассмотрим стратегию скальпинга Grid-Mart, автоматизировав ее на MQL5 с помощью динамической информационной панели для получения информации о торговле в режиме реального времени. Мы подробно описываем логику мартингейла на основе сетки, а также функции управления рисками. Мы также проводим тестирование на истории и развертывание для обеспечения надежной работы.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 15): Гармонический паттерн «Шифр» (Cypher) ценового действия с визуализацией
В настоящей статье мы исследуем автоматизацию гармонического паттерна «Шифр» (Cypher) на MQL5, подробно описывая его обнаружение и визуализацию на графиках MetaTrader 5. Мы реализуем советник, который определяет точки колебания, проверяет паттерны на основе Фибоначчи и совершает сделки с четкими графическими аннотациями. Статья завершается рекомендациями по тестированию на истории и оптимизации программы для эффективной торговли.
Оптимизация и тонкая настройка исходного кода для улучшения результатов тестирования на истории
Улучшите свой код MQL5, оптимизировав логику, улучшив вычисления и сократив время выполнения, чтобы повысить точность тестирования на истории. Проведите тонкую настройку параметров, оптимизацию циклов и устранение неэффективности для улучшения результата.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 15): Гармонический паттерн «Шифр» (Cypher) ценового действия с визуализацией
В настоящей статье мы исследуем автоматизацию гармонического паттерна «Шифр» (Cypher) на MQL5, подробно описывая его обнаружение и визуализацию на графиках MetaTrader 5. Мы реализуем советник, который определяет точки колебания, проверяет паттерны на основе Фибоначчи и совершает сделки с четкими графическими аннотациями. Статья завершается рекомендациями по тестированию на истории и оптимизации программы для эффективной торговли.
Разработка системы репликации (Часть 52): Всё усложняется (IV)
В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.
От начального до среднего уровня: Оператор IF ELSE
В этой статье мы проанализируем, как работать с оператором IF и ее спутником ELSE, Данный оператор - самый важный и значимый из существующих в любом языке программирования. Однако, несмотря на простоту использования, он иногда приводит в замешательство, если у нас нет опыта его применения и связанных с ней понятий. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных понятий.
Модификация Алгоритма оптимизации динго — Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)
Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 35): Регрессия опорных векторов
Регрессия опорных векторов — это идеалистический способ поиска функции или "гиперплоскости" (hyper-plane), который наилучшим образом описывает взаимосвязь между двумя наборами данных. Мы попытаемся использовать его при прогнозировании временных рядов в пользовательских классах Мастера MQL5.
Разработка системы репликации (Часть 48): Концепции для понимания и осмысления
Как насчет изучения чего-то нового? В этой статье вы узнаете, как преобразовывать скрипты в сервисы, и почему полезно это делать.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (III) – Настройка адаптера
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Экстремальная оптимизация — Extremal Optimization (EO)
В данной статье рассматривается алгоритм Extremal Optimization (EO) — метод оптимизации, вдохновленный моделью самоорганизованной критичности Бака-Снеппена, где эволюция происходит через устранение наихудших компонентов системы. Модифицированная популяционная версия алгоритма демонстрирует отход от теоретических принципов в пользу практической эффективности, что приводит к созданию мощных вычислительных инструментов.
Нейросети в трейдинге: Обучение метапараметров на основе гетерогенности (Окончание)
В статье описана практическая реализация фреймворка HimNet на базе MQL5, который готов к интеграции в автоматическую торговлю. Мы показываем, как метапараметры, адаптированные под гетерогенность, превращают модель в универсальный инструмент, способный справляться с изменчивой волатильностью.
Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Теория
Статья посвящена метаэвристическому алгоритму Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), который моделирует поведение облаков для решения задач оптимизации. Алгоритм использует принципы генерации, движения и распространения облаков, адаптируясь к "погодным условиям" в пространстве решений. Статья раскрывает, как метеорологическая симуляция алгоритма находит оптимальные решения в сложном пространстве возможностей и подробно описывает этапы работы ACMO, включая подготовку "неба", рождение облаков, их перемещение и концентрацию дождя.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 13): RSI Sentinel
Ценовую динамику можно эффективно анализировать, выявляя расхождения, при этом технические индикаторы, такие как RSI, подают важные подтверждающие сигналы. В статье ниже мы объясняем, как автоматизированный анализ дивергенции RSI может определять продолжение и разворот тренда, тем самым предоставляя ценную информацию о настроениях рынка.
Алгоритм оптимизации сновидениями — Dream Optimization Algorithm (DOA)
Популяционный алгоритм оптимизации, вдохновленный спорным и малоизученным феноменом — механизмом человеческих сновидений. Группы агентов с разной "памятью", косинусоидальная модуляция движения и необычное распределение фаз 99/1 — узнайте, как эти особенности влияют на эффективность оптимизации ваших торговых стратегий.
Как опередить любой рынок (Часть III): Индекс расходов Visa
В мире больших данных существуют миллионы альтернативных наборов данных, которые потенциально могут улучшить наши торговые стратегии. В этой серии статей мы рассматриваем наиболее информативные общедоступные наборы данных.
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (Окончание)
В статье представлена адаптация фреймворка EEMFlow для построения высокоэффективных торговых моделей средствами MQL5. Рассматриваются алгоритмы оценки MeshFlow с расширенной корреляцией признаков, позволяющие точно анализировать динамику рынка и прогнозировать ценовые потоки. Тестирование подтвердило положительное математическое ожидание, умеренные просадки и высокую эффективность принятия решений.
От начального до среднего уровня: Определения (I)
В этой статье мы будем делать такие вещи, которые многим покажутся странными и совершенно вырванными из контекста, но которые при правильном применении сделают ваше обучение гораздо более увлекательным и интересным: мы сможем построить довольно интересные вещи на основе показанного здесь, что позволит лучше усвоить синтаксис языка MQL5. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Бильярдный алгоритм оптимизации — Billiards Optimization Algorithm (BOA)
Метод BOA, вдохновленный классической игрой в бильярд, моделирует процесс поиска оптимальных решений, как игру с шарами, стремящимися попасть в лузы, олицетворяющие наилучшие результаты. В данной статье мы рассмотрим основы работы BOA, его математическую модель и эффективность в решении различных оптимизационных задач.
Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (LightGTS)
Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования (SSCNN)
В данной статье мы начинаем знакомство с фреймворком SSCNN — современным архитектурным решением для анализа временных рядов, сочетающим в себе точность, структурированность и высокую вычислительную эффективность. Мы последовательно рассмотрим его теоретические аспекты, обратим внимание на ключевые отличия от предшественников и начнем практическую реализацию базовых компонентов в среде MQL5.