Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Статья посвящена новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.

Статья знакомит читателя с моделями экспоненциального сглаживания, использующимися при краткосрочном прогнозировании временных рядов. Помимо этого затрагиваются вопросы, связанные с оптимизацией и оценкой результатов прогнозирования, приведены несколько примеров в виде скриптов и индикаторов. Статья будет полезной при первом знакомстве с принципами прогнозирования на базе моделей экспоненциального сглаживания.

Построение графиков японских свечей и анализ свечных моделей — удивительное направление технического анализа. Преимущество японских свечей в том, что они представляют данные таким образом, что появляется возможность увидеть динамику внутри данных. В данной статье мы рассмотрим типы свечей, классификацию свечных моделей и напишем индикатор, распознающий свечные паттерны.

Рассмотрены 7 видов скользящих средних (MA), разработана торговая стратегия по работе с ними. Выполнено тестирование и сравнение различных МА на одной торговой стратегии, дана сравнительная характеристика эффективности применения той или иной скользящей средней.

Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.

В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.

Каждый трейдер в своей работе использует те или иные статистические выкладки, даже если он сторонник фундаментального анализа. Эта статья познакомит вас с основами статистики, с ее базовыми элементами, а так же расскажет о ее важности для принятия решений.

В техническом анализе широко используются индикаторы, которые преобразовывают исходные котировки в "более ясную" форму, по которой трейдер проводит анализ и дает прогноз движения цен на рынке. Очевидно, что без ответа на вопросы о допустимости преобразования исходных котировок, а также доверия к полученному результату, бессмысленно использовать индикаторы и, тем более, строить на их основе торговые системы. В данной статье показывается, что для такого вывода имеются серьезные основания.

В этой статье я хотел бы показать пример, какой может быть программа для трейдера, а также, каких результатов можно достичь за 9 месяцев, начав изучать MQL5 с нуля. Ещё этот пример показывает, насколько программа для трейдера может быть многофункциональной и информативной, занимая при этом минимум пространства на ценовом графике. Также будет продемонстрировано, какими красочными, яркими и интуитивно-понятными для пользователей могут быть информационно-торговые панели. Это и многое-многое другое...

Если специализированные нейросетевые программы для трейдинга вам кажутся дорогими и сложными (или наоборот - примитивными), то попробуйте NeuroPro - она на русском языке, бесплатна и содержит оптимальный набор возможностей для любителей. О том, как использовать ее с MetaTrader 5, вы узнаете из этой статьи.

Мониторинг торгового счета — это подробный отчет по всем совершенным сделкам. Вся торговая статистика собирается автоматически и предоставляется вам в виде понятных диаграмм и графиков.

Рыночный профиль был разработан Питером Стидлмайером (Peter Steidlmayer), который предложил использовать альтернативное представление информации как о горизонтальном, так и о вертикальном движении рынка, что дает полностью отличный набор моделей. Он предположил, что у рынка существует основной рыночный пульс, или фундаментальная модель, которая называется цикл равновесия и неравновесия (cycle of equilibrium and disequilibrium). В данной статье я сделаю попытку дать общие понятия об упрощенной модели Рыночного профиля (Market Profile) – Ценовой Гистограмме (Price Histogram) и расскажу, как реализовал данный инструмент на MQL5.

В статье подробно изложен смысл показателя Херста, интерпретация его значений, алгоритм вычисления. Приведены результаты анализа некоторых сегментов финансовых рынков и представлен метод работы с программными продуктами MetaTrader 5, реализующими идею фрактального анализа.

Статья призвана познакомить читателя с преобразованием Бокса-Кокса (Box-Cox Transformation). В статье кратко затрагиваются вопросы, связанные с его использованием и приводятся примеры, позволяющие оценить эффективность данного преобразования по отношению к случайным последовательностям и реальным котировкам.

Торговля на финансовых рынках связана с целым комплексом рисков, которые должны учитываться в алгоритмах торговых систем. Снижение таких рисков — важнейшая задача для получения прибыли при трейдинге.

В статье сделана попытка совместить теорию с практикой на поприще алготрейдинга. Большинство разговоров на тему создания Торговых Систем связано с использованием исторических ценовых баров и различных индикаторов на них. Это то самое истоптанное поле, которое мы трогать не будем. Бары — это совсем искусственная сущность, поэтому возьмем что-то ближе к прото-информации — ценовые тики.

Статья посвящена созданию программного инструмента, позволяющего производить оценку неизвестной плотности вероятности. Для реализации был выбран метод ядерной оценки плотности (Kernel Density Estimation). Статья содержит исходные коды программной реализации данного метода, примеры его использования и иллюстрации.

В статье будут рассмотрены основные принципы, заложенные в эволюционных алгоритмах, их разновидности и особенности. На примере простого эксперта с помощью экспериментов покажем, что может дать нашей торговой системе использование оптимизации. Рассмотрим программные пакеты, реализующие генетические, эволюционные и другие виды оптимизации и приведем примеры применения при оптимизации набора предикторов и оптимизации параметров торговой системы.

Статья призвана познакомить читателя с методом эмпирической модовой декомпозиции. Данный метод является частью преобразования Гильберта-Хуанга и предназначен для анализа нелинейных нестационарных процессов. К статье приложен вариант программной реализации этого метода и кратко рассматриваются его особенности. Приведены простейшие примеры использования рассматриваемого метода.

В статье будут рассмотрены особенности выбора, предподготовки и оценки входных переменных (предикторов) для использования в моделях машинного обучения. Будут рассмотрены новые подходы и возможности по глубокому анализу предикторов, их влияние на возможное переобучение моделей. От результата этого этапа работы во многом зависит общий результат использования моделей. Будут рассмотрены два пакета, предлагающие новый и оригинальный подход к выбору предикторов.

Нечеткая логика расширяет привычные нам границы математической логики и теории множеств. В статье раскрыты основные принципы этой теории, а также описаны две системы нечеткого логического вывода типа Мамдани и Сугено. Приведены примеры реализации нечетких моделей на основе этих двух систем средствами библиотеки FuzzyNet для MQL5.

Зоны перекупленности/перепроданности характеризуют определённое состояние рынка, отличающееся ослаблением динамики цен финансовых инструментов. Причём такое негативное изменение динамики наиболее выражено в заключительной стадии развития тренда любого масштаба. А так как величина прибыли при трейдинге напрямую зависит от возможности охвата максимальной амплитуды тренда, то точность выявления таких зон является важнейшей задачей при торговле любым финансовым инструментом.

Данная статья рассчитана на программистов, проявившим интерес к использованию SQL в своих проектах. В статье читателям представляется функциональность SQLite, а также рассматриваются ее преимущества. Статья не требует знание функций SQLite, но минимальные знания SQL приветствуются.

Статья описывает новый подход в вопросах хеджирования позиций и ставит точку в спорах между пользователями платформ MetaTrader 4 и MetaTrader 5 в этом вопросе. На примере простых схем и диаграмм, общедоступным языком рассказывается об алгоритмах, которые делают такое хеджирование надежным. Статья посвящена описанию новой панели - HedgeTerminal, которая, по сути, является полноценным торговым терминалом внутри самого терминала MetaTrader 5. С ее помощью, благодаря предлагаемой виртуализации торговли, можно управлять своими торговыми позициями так, как это принято в MetaTrader 4.

В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

Работа с данными в наше время требует обширного инструментария и зачастую не ограничивается "песочницей" какого-то отдельного приложения. Существуют специализированные общепризнанные языки программирования для обработки и анализа данных, статистики и машинного обучения. Лидером в этой области является язык Python. В статье описан пример связи MetaTrader 5 и Python при помощи сокетов, а также получение котировок через API терминала.

Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.

В данной статье я расскажу, как создать приложение для отбора лучших проходов оптимизаций по нескольким возможным вариантам. Данное приложение умеет фильтровать и сортировать оптимизационные результаты по множеству коэффициентов. Проходы оптимизации записываются в базу данных, поэтому вы всегда можете отобрать новые параметры робота без необходимости переоптимизирования. Вдобавок ко всему это позволяет увидеть все проходов оптимизации на едином графике, рассчитывать параметрические VaR коэффициенты и строить график нормального распределения проходов и результатов торговли конкретного выделенного варианта сочетания коэффициентов. Также строятся графики некоторых из рассчитываемых коэффициентов в динамике, начиная с момента старта оптимизации (или с выбранной даты до другой выбранной даты).

В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.

Статья ставит целью максимально просто и быстро описать основные особенности торговли на форекс, поделиться простыми истинами с новичками. Ну и постараться ответить на наиболее волнующие вопросы в трейдерской среде, а также написать простенький индикатор.

В статье описываются способы использования множественного регрессионного анализа для разработки торговых систем. Показано, что регрессионный анализ может быть применен для автоматизации поиска стратегии. В качестве примера продемонстрировано получение регрессионного уравнения и использование его в эксперте, не требующее высокой квалификации в программировании.

В статье рассмотрены классический метод построения дивергенции и отличный от него способ интерпретации. Этот новый метод интерпретации положен в основу торговой стратегии, которая описана в статье.

Функция распределения рыночных данных не является гауссовой, скорее она похожа на распределение синусоподобной волны. Поскольку большинство индикаторов базируются на предположении о нормальном распределении цен, их нужно "скорректировать". Решением является использование преобразования Фишера, которое преобразует данные таким образом, чтобы они имели распределение, близкое к нормальному. В статье рассмотрена теория прямого и обратного преобразования Фишера и ее применение в трейдинге, разработан модуль торговых сигналов.

В жизни трейдера бывают разные ситуации. Часто по истории успешных сделок мы пытаемся восстановить стратегию, а глядя на историю убытков — доработать и улучшить ее. И в том, и в другом случае мы сопоставляем сделки с известными индикаторами. В этой статье предлагается методика пакетного сопоставления сделок с рядом индикаторов.

Терминал МetaTrader 5 дает новые возможности для оптимизации параметров создаваемых экспертов. Кроме уже имеющихся в тестере критериев оптимизации, разработчики получили инструмент для создания собственных критериев. Это открывает поистине безграничные возможности в тестировании и оптимизации экспертов. В статье рассматриваются практические способы построения таких критериев - как простых, так и достаточно сложных.

В статье рассматривается понятие ночной торговли, стратегии торговли, их реализация на MQL5. Проведено тестирование и сделаны выводы.