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.
Разработка торговой системы на основе индикатора ADX
Эта статья продолжает серию о построении торговых систем с использованием самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе ADX (Average Directional Index, Индекс среднего направленного движения). Мы подробно изучим этот индикатор, чтобы понять, чем он может быть полезен в торговле. Также с помощью простых стратегий мы узнаем, как его использовать. Изучая самую суть вещей, мы можем получить больше информации и использовать это с максимальной выгодой.
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.
Биржевая сеточная торговля экспертом со стоповыми отложенными ордерами на Московской бирже (MOEX)
Использование сеточного торгового подхода на стоповых отложенных ордерах в эксперте на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 на Московской бирже (MOEX). При торговле на рынке одной из наиболее простых стратегий является сетка из ордеров, предназначенная для «поимки» рыночной цены.
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.
Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)
В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.
Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности
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.
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.
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.
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.
Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила
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.
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.
Готовим мультисимвольные мультипериодные индикаторы
В статье рассмотрим принципы создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов и получение от них данных в советниках и индикаторах. Рассмотрим основные нюансы использования мульти-индикаторов в советниках и индикаторах, и их отрисовку через буферы пользовательского индикатора.
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.
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.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 5): Цепи Маркова
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.
Парный трейдинг
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.
Видео: Настройка MetaTrader 5 и MQL5 для простой автоматизированной торговли
В этом небольшом видеокурсе вы узнаете, как скачать, установить и настроить MetaTrader 5 для автоматизированной торговли. Вы также узнаете, как настроить график и параметры автоматизированной торговли. Вы проведете свое первое тестирование на истории и узнаете, как импортировать советника, который может самостоятельно торговать 24 часа в сутки 7 дней в неделю, избавляя вас от необходимости сидеть перед экраном.
Нужны ли трейдерам услуги разработчиков?
Алготрейдинг становится все более популярным и востребованным, что закономерно привело к появлению спроса на экзотические алгоритмы и нестандартные задачи. Определенная часть таких сложных приложений представлена в Code Base или Маркете и их можно получить за пару кликов, но не всё в них устраивает трейдеров. В этом случае они начинают искать разработчиков, способных написать требуемое приложение, находят их во Фрилансе и выдают заказ.
Нейросети — это просто (Часть 20): Автоэнкодеры
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.
Разработка торговой системы на основе индикатора Fibonacci
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.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 23): Новая система ордеров (VI)
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.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В конце предыдущей статьи я подумал, что было бы уместно разрешить использование советника вручную хотя бы на время.
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.
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.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 29): Говорящая платформа
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.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. Пока наш советник может работать в любой ситуации, но он ещё не готов к автоматизации, поэтому нам нужно проработать несколько моментов.
Нейросети — это просто (Часть 73): АвтоБоты прогнозирования ценового движения
Мы продолжаем рассмотрения алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.
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.
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.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 04): Ручные триггеры (I)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме.
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.
Алгоритм докупки: математическая модель увеличения эффективности
В данной статье мы будем использовать алгоритм докупки, как путеводитель в мир более глубокого понимания эффективности торговых систем и начнем работать над общими принципами усиления эффективности торговли с помощью математики и логики а также применим самые нестандартные методы увеличения эффективности в контексте использования абсолютно любой торговой системы.
Разработка торговой системы на основе индекса силы быков Bulls Power
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об Индексе силы быков Bulls Power и создадим торговую систему по его показателям.
Разработка торговой системы на основе индикатора Williams PR
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. Пишем системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы будем изучать индикатор Процентного диапазона Уильямса (Williams' %R).
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.
Нейросети — это просто (Часть 57): Стохастический маргинальный актор-критик (SMAC)
Предлагаем познакомиться с довольно новым алгоритмом Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), который позволяет строить политики латентных переменных в рамках максимизации энтропии.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 62): Реалтайм-обновление тиковых серий, подготовка к работе со стаканом цен
В статье сделаем реалтайм-обновление коллекции тиковых данных и подготовим класс объекта-символа для работы со стаканом цен, работу над которым начнём со следующей статьи.
Вспоминаем старую трендовую стратегию: два стохастических осциллятора, MA и Фибоначчи
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).