
Анализ всех вариантов движения цены на квантовом компьютере IBM
Используем квантовый компьютер от IBM для открытия всех вариантов движения цены. Звучит как научная фантастика? Добро пожаловать в мир квантовых вычислений для трейдинга!

Оптимизация хаотичной игрой — Chaos Game Optimization (CGO)
Представляем новый метаэвристический алгоритм Chaos Game Optimization (CGO), демонстрирующий уникальную способность сохранять высокую эффективность при работе с задачами большой размерности. В отличие от большинства оптимизационных алгоритмов, CGO не только не теряет, но иногда даже увеличивает производительность при масштабировании задачи, что является его ключевой особенностью.

От начального до среднего уровня: Массивы и строки (III)
Эта статья посвящена рассмотрению двух аспектов. Во-первых, того, как стандартная библиотека может преобразовывать бинарные значения в другие формы представления, такие как восьмеричная, десятичная и шестнадцатеричная. А во-вторых, мы поговорим о том, как можно определить ширину нашего пароля на основе секретной фразы, используя уже полученные знания.

Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих
В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 33): Ядра гауссовского процесса
Ядра гауссовского процесса (Gaussian Process Kernels) — это ковариационная функция нормального распределения, которая может быть использована в прогнозировании. Мы исследуем этот уникальный алгоритм в пользовательском классе сигналов MQL5, чтобы увидеть, можно ли использовать его в качестве основного сигнала входа и выхода.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 23): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (II)
Мы стремимся создать систему автоматической периодической оптимизации торговых стратегий, используемых в одном итоговом советнике. С развитием система становится всё более сложной, поэтому время от времени надо смотреть на неё в целом с целью выявления узких мест и неоптимальных решений.

Торговая стратегия SP500 на языке MQL5 для начинающих
Узнайте, как использовать язык MQL5 для точного прогнозирования индекса S&P 500, добавляя классический технический анализ для обеспечения стабильности и объединяя алгоритмы с проверенными временем принципы для получения надежной информации о рынке.

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: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)
Продолжаем изучение гибридных моделей последовательностей графов (GSM++), которые интегрируют преимущества различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа и эффективное распределение вычислительных ресурсов. Эти модели эффективно выявляют скрытые закономерности, снижая влияние рыночного шума и повышая качество прогнозирования.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 32): Регуляризация
Регуляризация — это форма штрафования функции потерь пропорционально дискретному весу, применяемому ко всем слоям нейронной сети. Мы оценим значимость некоторых форм регуляризации, протестировав советник, собранный в Мастере.

Распознавание паттернов с использованием динамической трансформации временной шкалы в MQL5
В этой статье мы обсудим концепцию динамической трансформации временной шкалы (dynamic time warping) как средства выявления прогностических закономерностей в финансовых временных рядах. Мы рассмотрим, как она работает, а также представим ее реализацию на чистом MQL5.

Как функции столетней давности могут обновить ваши торговые стратегии
В этой статье речь пойдет о функциях Радемахера и Уолша. Мы исследуем способы применения этих функций для анализа финансовых временных рядов, а также рассмотрим различные варианты их применения в трейдинге.

Оптимизация наследованием крови — Blood inheritance optimization (BIO)
Представляю вашему вниманию мой новый популяционный алгоритм оптимизации BIO (Blood Inheritance Optimization), вдохновленный системой наследования групп крови человека. В этом алгоритме каждое решение имеет свою "группу крови", определяющую способ его эволюции. Как и в природе, группа крови ребенка наследуется по особым правилам, в BIO новые решения получают свои характеристики через систему наследования и мутаций.

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)
Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.

Интеграция MQL5: Python
Python — известный и популярный язык программирования со множеством функций, особенно в областях финансов, науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Python — мощный инструмент, который может быть полезен и в трейдинге. MQL5 позволяет нам использовать этот мощный язык для эффективного достижения наших целей. В этой статье мы рассмотрим некоторые базовые сведения о Python и расскажем, как его можно интегрировать в MQL5.

Разработка системы репликации (Часть 68): Настройка времени (I)
Сегодня мы продолжим работу над тем, чтобы заставить указатель мыши сообщать нам об оставшемся времени бара в периоды низкой ликвидности. Хотя на первый взгляд кажется, что всё просто, на самом деле эта задача гораздо сложнее. Это связано с некоторыми препятствиями, которые нам придется преодолеть. Поэтому важно, чтобы вы хорошо усвоили материал из первой части данной серии, чтобы понять следующие части.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 8): Разработка советника (I)
В этой статье мы разработаем наш первый советник на MQL5 на основе индикатора, который мы создали в предыдущей статье. Мы рассмотрим все функции, необходимые для автоматизации процесса, включая управление рисками. Это позволит перейти от ручного выполнения сделок к автоматизированным системам.

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)
Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.

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.

Фибоначчи на Форекс (Часть I): Проверяем отношения цены и времени
Как рынок ходит по отношениям, основанным на числах Фибоначчи? Эта последовательность, где каждое следующее число равно сумме двух предыдущих (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), не только описывает рост популяции кроликов. Рассмотрим гипотезу Пифагора о том, что все в мире подчиняется определенным соотношениям чисел...

Переосмысливаем классические стратегии (Часть IV): SP500 и казначейские облигации США
В этой серии статей мы анализируем классические торговые стратегии с использованием современных алгоритмов, чтобы определить, можно ли улучшить стратегию с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В сегодняшней статье мы рассмотрим классический подход к торговле индексом SP500, используя его взаимосвязь с казначейскими облигациями США (US Treasury Notes).

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)
Откройте для себя инновационный фреймворк Chimera — двухмерную модель пространства состояний, использующую нейросети для анализа многомерных временных рядов. Этот метод предлагает высокую точность с низкими вычислительными затратами, превосходя традиционные подходы и архитектуры Transformer.

Разработка системы репликации (Часть 67): Совершенствуем индикатор управления
В данной статье мы рассмотрим, чего можно добиться с помощью небольшой доработки кода. Данная доработка направлена на упрощение нашего кода, более активное использование вызовов библиотеки MQL5 и, прежде всего, на то, чтобы сделать его гораздо более стабильным, безопасным и простым для использования в другом коде, который мы будем разрабатывать в будущем.

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 3): Совершаем сделки
В этой статье наш советник новостной торговли начнет открывать сделки на основе экономического календаря, хранящегося в нашей базе данных. Кроме того, мы улучшим графику советника, чтобы отображать более актуальную информацию о предстоящих событиях экономического календаря.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек
Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.

Алгоритм поиска по кругу — Circle Search Algorithm (CSA)
В статье представлен новый метаэвристический алгоритм оптимизации CSA (Circle Search Algorithm), основанный на геометрических свойствах окружности. Алгоритм использует принцип движения точек по касательным для поиска оптимального решения, сочетая фазы глобального исследования и локальной эксплуатации.

От начального до среднего уровня: Массивы и строки (I)
В сегодняшней статье мы начнем изучать некоторые особые типы данных. Для начала мы определим, что такое строка, и объясним, как использовать некоторые базовые процедуры. Это позволит нам работать с этим типом данных, который может быть интересным, хотя иногда и немного запутанным для новичков. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Оптимизация портфеля на языках Python и MQL5
В этой статье рассмотрены передовые методы оптимизации портфеля с использованием языков Python и MQL5 на платформе MetaTrader 5. В ней демонстрируется, как разрабатывать алгоритмы для анализа данных, распределения активов и генерации торговых сигналов, подчеркивая значимость принятия решений на основе данных в современном финансовом менеджменте и снижении рисков.

Анализируем двоичный код цен на бирже (Часть II): Преобразуем в BIP39 и пишем GPT модель
Продолжаем попытки дешифровать движения цен... Как насчет лингвистического анализа "словаря рынка", который мы получим, преобразовав бинарный код цены в BIP39? В этой статье мы углубимся в инновационный подход к анализу биржевых данных и рассмотрим, как современные методы обработки естественного языка могут быть применены к языку рынка.

Автооптимизация тейк-профитов и параметров индикатора с помощью SMA и EMA
В статье представлен продвинутый советник для торговли на рынке Форекс, сочетающий машинное обучение с техническим анализом. Он предназначен для торговли акциями Apple с использованием адаптивной оптимизации, управления рисками и множества стратегий. Тестирование на исторических данных показывает многообещающие результаты, но также и значительные просадки, что указывает на потенциал для дальнейшего совершенствования.

Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD
Многие модели искусственного интеллекта заточены на прогнозирование одного единственного будущего значения. В этой статье мы посмотрим, как использовать модели машинного обучения для прогнозирования множества будущих значений. Такой подход, называемый многошаговым прогнозированием, позволяет предсказывать не только цену закрытия на завтра, но и на послезавтра и так далее. Несомненное преимущество многошагового прогнозирования для трейдеров и аналитиков данных — более широкий спектр информации для возможностей стратегического планирования.

От начального до среднего уровня: Приоритеты операторов
Это, несомненно, самый сложный вопрос, который можно объяснить исключительно теоретически. Поэтому я советую вам попрактиковаться с материалами, которые будут показаны здесь. Хотя на первый взгляд всё может показаться простым, данный вопрос с операторами можно понять только на практике в сочетании с постоянным изучением.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 31): Выбор функции потерь
Функция потерь (Loss Function) — это ключевая метрика алгоритмов машинного обучения, которая обеспечивает обратную связь для процесса обучения, количественно определяя, насколько хорошо данный набор параметров работает по сравнению с предполагаемым целевым значением. Мы рассмотрим различные форматы этой функции в пользовательском классе Мастера MQL5.

Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5
В статье представлен автоматизированный алгоритм на основе пересечений EMA для MetaTrader 5. Подробная информация обо всех аспектах демонстрации советника на языке MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5, от анализа характеристик ценового диапазона до управления рисками.

Разработка системы репликации (Часть 66): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (VII)
В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 2): Отправка сигналов из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим MQL5-советник, интегрированный с Telegram, который отправляет в мессенджер сигналы пересечения скользящих средних. Мы подробно опишем процесс генерации торговых сигналов на основе пересечений скользящих средних, реализуем необходимый код на языке MQL5 и обеспечим бесперебойную работу интеграции. В результате мы получим систему, которая отправляет торговые оповещения в реальном времени непосредственно в групповой чат Telegram.

От начального до среднего уровня: Оператор FOR
В этой статье мы рассмотрим самые основные понятия оператора FOR. Всё, что будет здесь показано, нужно хорошо понять и усвоить. В отличие от других операторов, о которых мы говорили ранее, оператор FOR имеет некоторые особенности, которые быстро делают его очень сложным. Так что не позволяйте подобным материалам накапливаться. Приступайте к изучению и практике как можно скорее.

Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)
Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)
Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.