Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Как осуществляется портфельная торговля на Форекс? Как могут быть синтезированы портфельная теория Марковица для оптимизации пропорций портфеля и VaR модель для оптимизации риска портфеля? Создаем код по портфельной теории, где, с одной стороны, получим низкий риск, а с другой — приемлемую долгосрочную доходность.

В этой статье мы подробно рассмотрим важные аспекты при выборе наиболее релевантных и качественных данных с рынка Forex для повышения производительности моделей искусственного интеллекта.

Теперь создание происходит в той же точке, где мы преобразовывали тики в бары. Таким образом, если в процессе преобразования что-то пойдет не так, мы сразу же заметим ошибку. Это связано с тем, что тот же код, который размещает на графике 1-минутные бары при быстрой перемотке, также используется для системы позиционирования и для размещения баров при обычной перемотке. Другими словами, код, который отвечает за эту задачу, больше нигде не дублируется. Таким образом, мы получаем гораздо более совершенную систему как для поддержания, так и для улучшения.

Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.

Знание того, как вводить данные из Web в советник, не так очевидно, вернее, не так просто, чтобы это можно было сделать без понимания всех возможностей, которые есть в MetaTrader 5.

Определяем перекупленность и перепроданность рынка по теории хаоса: интеграция принципов теории хаоса, фрактальной геометрии и нейронных сетей для прогнозирования финансовых рынков. Исследование демонстрирует применение показателя Ляпунова, как меры рыночной хаотичности, и динамическую адаптацию торговых сигналов. Методология включает алгоритм генерации фрактального шума, гиперболическую тангенциальную активацию и оптимизацию с моментом.

Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.

В настоящей статье мы рассмотрим основанный на данных подход к обнаружению и проверке нестандартных уровней коррекции Фибоначчи, которые могут учитываться рынками. Мы представляем полный рабочий процесс, адаптированный для реализации на MQL5, начиная со сбора данных и определения баров или колебаний и заканчивая кластеризацией, проверкой статистических гипотез, бэктестингом и интеграцией в инструмент Фибоначчи на MetaTrader 5. Цель состоит в том, чтобы создать воспроизводимый конвейер, преобразующий отдельные наблюдения в статистически обоснованные торговые сигналы.

В статье познакомимся с методами оптимизации библиотеки ALGLIB для MQL5. Статья включает простые и наглядные примеры применения ALGLIB для решения задач оптимизации, что сделает процесс освоения методов максимально доступным. Мы подробно рассмотрим подключение таких алгоритмов, как BLEIC, L-BFGS и NS, и на их основе решим простую тестовую задачу.

В этой статье представлен инновационный подход к техническому анализу, основанный на преобразовании ценовых движений в бинарный код. Автор демонстрирует, как различные аспекты рыночного поведения — от простых движений цены до сложных паттернов — можно закодировать в последовательности нулей и единиц.

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!

Первоначальная цель данной статьи заключается не в охвате всех возможностей ФОРЕКС, а скорее в адаптации системы таким образом, чтобы вы могли совершить хотя бы одну репликацию рынка. Моделирование оставим для другого момента. Однако, если у нас нет тиков, а есть только бары, приложив немного усилий, мы можем смоделировать возможные сделки, которые могли произойти на рынке ФОРЕКС. Так будет до тех пор, пока мы не рассмотрим, как адаптировать тестер. Попытка работать с данными ФОРЕКС внутри системы без их модификации приводит к ошибкам диапазона.

Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.

И заключительный момент: хотя он и не включен в эту статью, я объясню код сервиса, который будет использоваться в следующей, поскольку мы будем использовать этот же код в качестве трамплина для того, что мы на самом деле разрабатываем. Так что, наберитесь терпения и ждите следующей статьи, ведь с каждым днем все становится еще интереснее.

Ларри Коннорс — известный трейдер и автор книг, наиболее известный своими работами в области количественной (алгоритмизированной) торговли и таких стратегий, как 2-периодный индекс относительной силы RSI (RSI2), помогающих определять краткосрочные состояния перекупленности и перепроданности рынка. В этой статье объясним сначала актуальность нашего исследования, затем воссоздадим три самые известные стратегии Коннорса на языке MQL5 и применим их к внутридневной торговле на индексе CFD S&P 500.

Статья представляет новый подход к созданию торговых систем на основе квантовых принципов и искусственного интеллекта. Автор описывает разработку уникальной нейронной сети, которая выходит за рамки классического машинного обучения, объединяя квантовую механику с современными архитектурами ИИ.

Долгая кратковременная память (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенной для моделирования последовательных данных путем эффективного учета долгосрочных зависимостей и решения проблемы исчезающего градиента. В настоящей статье мы рассмотрим, как использовать LSTM для прогнозирования будущих тенденций, повышая эффективность стратегий следования за трендами. В статье будет рассказано о внедрении ключевых концепций и стоящей за разработкой мотивации, извлечении данных из MetaTrader 5, использовании этих данных для обучения модели на Python, интеграции модели машинного обучения в MQL5, а также о результатах и перспективах на будущее на основании статистического бэк-тестирования.

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

В постоянно меняющемся мире трейдинга адаптация к изменениям на рынке — это просто необходимость. Каждый день появляются новые закономерности и тенденции, из-за чего даже самым продвинутым моделям машинного обучения становится сложно оставаться эффективными в меняющихся условиях. В этой статье мы поговорим о том, как поддерживать актуальность моделей и их способность реагировать на новые рыночные данные с помощью автоматического дообучения.

Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.

В данной статье мы рассмотрим новый авторский алгоритм оптимизации CTA (Comet Tail Algorithm), который черпает вдохновение из уникальных космических объектов - комет и их впечатляющих хвостов, формирующихся при приближении к Солнцу. Данный алгоритм основан на концепции движения комет и их хвостов, и предназначен для поиска оптимальных решений в задачах оптимизации.

В статье создаётся многоагентная система машинного обучения для алгоритмической торговли на MetaTrader 5 на основе обучения с подкреплением. Система имеет трёхуровневую архитектуру: нейроны памяти хранят опыт, агенты принимают независимые решения, коллективный разум объединяет их через взвешенное голосование. Система непрерывно совершенствуется через Q-обучение, прунинг неэффективных нейронов и эволюционное снижение исследования.

Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки, квантовый энкодер на 8 кубитах и градиентный бустинг CatBoost с 52+ признаками. Система реализована на Python с использованием MetaTrader 5, Qiskit, CatBoost и опциональной интеграцией LLM Llama 3.2 для интерпретации прогнозов.

В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.

ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.

Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.

Представляем инновационный торговый алгоритм, сочетающий эволюционные алгоритмы с глубоким обучением с подкреплением для торговли на Форекс. Алгоритм использует механизм вымирания неэффективных особей, для оптимизации торговой стратегии.

Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.

Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.