Статьи об анализе данных и статистике в MQL5
Статьи на темы математических моделей и законов вероятности заинтересуют многих трейдеров. Ведь математика положена в основу технических индикаторов, а знание статистики необходимо для анализа результатов торговли и разработки стратегий.
Читайте о нечеткой логике, цифровых фильтрах, рыночном профиле, картах Кохонена, нейронном газе и многих других инструментах, которые могут использованы для торговли.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Машинное обучение в однонаправленной трендовой торговле на примере золота
В данной статье рассматривается подход к торговле только в выбранном направлении (на покупку или на продажу). Для этого используется техника причинно-следственного вывода и машинное обучение.
Методы Уильяма Ганна (Часть III): Работает ли астрология?
Влияет ли положение планет и звезд на финансовые рынки? Вооружимся статистикой и большими данными и отправимся в увлекательное путешествие в мир, где пересекаются звезды и биржевые графики.
Движение цены: Математические модели и технический анализ
Прогнозирование движений валютных пар является важным фактором успеха в трейдинге. Данная статья посвящена исследованию различных моделей движения цены, анализу их преимуществ и недостатков, а также практическому применению в торговых стратегиях. Мы рассмотрим подходы, позволяющие выявлять скрытые закономерности и повышать точность прогнозов.
Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки
В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.
Индикатор прогноза волатильности при помощи Python
Прогнозируем будущую экстремальную волатильность при помощи бинарной классификации. Создаем индикатор прогноза экстремальной волатильности с использованием машинного обучения.
Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)
Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть V): Взгляд с другой стороны
В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5
Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.
Своп-арбитраж на Форекс: Собираем синтетический портфель и создаем стабильный своп-поток
Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.
Поиск произвольных паттернов валютных пар на Python с использованием MetaTrader 5
Есть ли повторяющиеся паттерны и закономерности на валютном рынке? Я решил создать свою собственную систему анализа паттернов, используя Python и MetaTrader 5. Этакий симбиоз математики и программирования для покорения Форекса.
Машинное обучение и Data Science (Часть 27): Сверточные нейросети (CNN) в торговых роботах для MetaTrader 5
Сверточные нейронные сети (CNN) используются для обнаружения закономерностей в изображениях и видео. При этом их применение намного шире. В этой статье мы рассмотрим применимость сверточных нейросетей для выявления ценных закономерностей на финансовых рынках и генерации торговых сигналов для торговых роботов в MetaTrader 5. Поговорим о том, как можно использовать этот метод глубокого машинного обучения для принятия обоснованных торговых решений.
Элементы корреляционного анализа в MQL5: Критерий независимости хи-квадрат Пирсона и корреляционное отношение
В статье рассматриваются классические инструменты корреляционного анализа. Даются краткие теоретические основы, а также практическая реализация критерия независимости хи-квадрат Пирсона и коэффициента корреляционного отношения.
Машинное обучение и Data Science (Часть 24): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью обычных ИИ-моделей
На валютном рынке сложно предсказать будущие тренды, не имея представления о прошлом. Очень немногие модели машинного обучения способны делать прогнозы на будущее, учитывая прошлые значения. В этой статье мы посмотрим, как можно использовать классические (не временные ряды) модели искусственного интеллекта, чтобы понять рынок.
Машинное обучение и Data Science (Часть 21): Сравниваем алгоритмы оптимизации в нейронных сетях
В этой статье мы заглянем в самую глубь нейронных сетей и поговорим об используемых в них алгоритмах оптимизации. В частности обсудим ключевые методы, которые позволяют раскрыть потенциал нейронных сетей и повысить точность и эффективность моделей.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 30): CHART TRADE теперь как индикатор?!
Сегодня мы снова будем использовать Chart Trade... но теперь как индикатор, который может присутствовать или не присутствовать на графике.
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)
В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".
Исследуем регрессионные модели для причинно-следственного вывода и трейдинга
В данной статье проведено исследование на тему возможности применения регрессионных моделей в алгоритмической торговле. Регрессионные модели, в отличие от бинарной классификации, дают возможность создавать более гибкие торговые стратегии за счет количественной оценки прогнозируемых ценовых изменений.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 15): Доступ к данным в Интернете (I)
Как получить доступ к данным в Интернете в MetaTrader 5. В Интернете у нас есть различные сайты и места, с огромным количеством информации, доступной для тех, кто знает, где искать и как лучше всего использовать эту информацию.
Реализация алгоритма обучения ARIMA на MQL5
В этой статье мы реализуем алгоритм, который применяет интегрированную модель авторегрессии скользящей средней (модель Бокса-Дженкинса) с использованием метода минимизации функции Пауэллса. Бокс и Дженкинс утверждали, что большинство временных рядов можно смоделировать с помощью одной или обеих из двух структур.
Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений
В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 54): Классы-наследники абстрактного базового индикатора
В статье рассмотрим создание классов объектов-наследников базового абстрактного индикатора. Такие объекты дадут нам доступ к возможностям создавать индикаторные советники, собирать и получать статистику значений данных разных индикаторов и цен. Также создадим коллекцию объектов-индикаторов, из которой можно будет получать доступ к свойствам и данным каждого созданного в программе индикатора.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 3): Обучение собственной LLM с помощью CPU
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.
Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих
В статье мы объединим финансовый анализ с алгоритмической торговлей, а также посмотрим, как можно подружить R и MetaTrader 5. Эта статья — руководство по объединению аналитической гибкости R с огромными торговыми возможностями MetaTrader 5.
Квантовые вычисления и трейдинг: Новый взгляд на прогнозы цен
В статье рассматривается инновационный подход к прогнозированию движения цен на финансовых рынках с использованием квантовых вычислений. Основное внимание уделяется применению алгоритма квантовой оценки фазы (QPE) для поиска продобразов ценовых паттернов, что позволяет значительно ускорить процесс анализа рыночных данных.
Циклы и Forex
Циклы имеют большое значение в нашей жизни. День и ночь, времена года, дни недели и множество других циклов разного характера и разной природы присутствуют в жизни любого человека. В этой статье мы попробуем рассмотреть циклы на финансовых рынках.
Прогнозирование с помощью моделей ARIMA в MQL5
В этой статье мы продолжаем разработку класса CArima для построения моделей ARIMA, добавляя интуитивно понятные методы прогнозирования.
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!
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных
В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.
Машинное обучение и Data Science (Часть 25): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью рекуррентных нейросетей (RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) ценятся за способность использовать прошлую информацию для прогнозирования будущих событий. Такие прогностические возможности с успехом применяются в различных областях. В этой статье мы применим модели RNN для прогнозирования трендов на рынке Форекс. Посмотрим, смогут ли они повысить точность прогнозирования в трейдинге.
Визуализации сделок на графике (Часть 2): Графическая отрисовка информации
Пишем с нуля скрипт, который сделает удобным выгрузку принт-скринов сделок для анализа торговых входов. На одном графике будет удобно отображаться вся необходимая информация по отдельной сделке, с возможностью прорисовывания разных тайм-фреймов.
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?
Применение теории игр в алгоритмах трейдинга
Создаем адаптивный самообучающийся торговый советник на основе машинного обучения DQN, с многомерным причинно-следственным выводом, который будет успешно торговать одновременно на 7 валютных парах, причем агенты разных пар будут обмениваться друг с другом информацией.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 2)：Создаем наборы данных с маркерами тренда с помощью Python
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!
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.
Реализация фактора Януса в MQL5
Гэри Андерсон разработал метод анализа рынка, основанный на теории, которую он назвал фактором Януса. Теория описывает набор индикаторов, которые можно использовать для выявления тенденций и оценки рыночного риска. В этой статье мы реализуем эти инструменты в MQL5.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Тасующий алгоритм прыгающих лягушек (Shuffled Frog-Leaping, SFL)
Статья представляет подробное описание алгоритма прыгающих лягушек (SFL) и его возможности в решении задач оптимизации. SFL-алгоритм вдохновлен поведением лягушек в естественной среде и предлагает новый подход к оптимизации функций. SFL-алгоритм является эффективным и гибким инструментом, способным обрабатывать разнообразные типы данных и достигать оптимальных решений.
Алгорим оптимизации химическими реакциями — Chemical reaction optimisation, CRO (Часть I): Химия процессов в оптимизации
В первой части данной статьи мы окунемся в мир химических реакций и откроем новый подход к оптимизации! Метод оптимизации химическими реакциями (CRO) использует для достижения эффективных результатов принципы, определяемые законами термодинамики. Мы раскроем секреты декомпозиции, синтеза и других химических процессов, которые стали основой этого инновационного метода.
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).