Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

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.

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.

Алгоритм черной дыры (Black Hole Algorithm, BHA) использует принципы гравитации черных дыр для оптимизации решений. В статье мы рассмотрим, как BHA притягивает лучшие решения, избегая локальных экстремумов, и почему этот алгоритм стал мощным инструментом для решения сложных задач. Узнайте, как простые идеи могут привести к впечатляющим результатам в мире оптимизации.

Стратегии прорыва диапазона открытия (Opening Range Breakout, ORB) основаны на идее о том, что начальный торговый диапазон, установленный вскоре после открытия рынка, отражает значимые уровни цен, когда покупатели и продавцы договариваются о стоимости. Выявляя прорывы определенного диапазона вверх или вниз, трейдеры могут извлекать выгоду из моментума, который часто возникает, когда направление рынка становится более отчетливым. В этой статье рассмотрим три стратегии ORB, адаптированные из материалов компании Concretum Group.

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.

В статье рассмотрим процесс разработки модели таблицы на языке MQL5 с использованием архитектурной концепции MVC (Model-View-Controller) для разделения логики данных, представления и управления, что помогает создавать структурированный, гибкий и масштабируемый код. Рассмотрим реализацию классов для построения модели таблицы, включая использование связанных списков для хранения данных.

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.

Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы в MQL5.

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.

В этой статье мы продемонстрируем, как скрытые марковские модели, обученные с использованием Python, могут быть интегрированы в приложения MetaTrader 5. Скрытые марковские модели — это мощный статистический инструмент, используемый для моделирования временных рядов данных, где моделируемая система характеризуется ненаблюдаемыми (скрытыми) состояниями. Фундаментальная предпосылка HMM заключается в том, что вероятность нахождения в заданном состоянии в определенный момент времени зависит от состояния процесса в предыдущем временном интервале.

Анализ временных разрывов (таймгэпов) помогает трейдеру выявлять потенциальные точки разворота рынка. В статье рассматривается, что такое таймгэп, как его интерпретировать, а также каким образом с его помощью можно обнаружить вливание крупного объема в рынок.

В статье рассматривается метаэвристический алгоритм AEO, который моделирует взаимодействия между компонентами экосистемы, создавая начальную популяцию решений и применяя адаптивные стратегии обновления, и подробно описываются этапы работы AEO, включая фазы потребления и разложения, а также различные стратегии поведения агентов. Статья знакомит с особенностями и преимуществами данного алгоритма.

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.

Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.

Управление финансами как экосистема: семь ИИ-трейдеров с разными характерами и стратегиями вместо одного алгоритма. Они конкурируют за капитал, учатся на ошибках и принимают решения коллективно. Статья раскрывает принципы работы системы Modern RL Trader, где код обладает сознанием и эмоциями, создавая живой, эволюционирующий торговый разум.

Мы продолжим строить систему для работы на рынке ФОРЕКС. Поэтому для того, чтобы решить эту проблему необходимо сначала объявить загрузку тиков до загрузки предыдущих баров. Это решает проблему, но в то же время заставляет пользователя следовать некой структуре в конфигурационном файле, которая, лично для меня, не имеет особого смысла. Причина в том, что, разработав программу, которая отвечает за анализ и выполнение того, что находится в конфигурационном файле, мы можем позволить пользователю объявлять нужные ему элементы в любом порядке.

Показатель Херста — это мера того, насколько сильно временной ряд автокоррелирует в долгосрочной перспективе. Предполагается, что он отражает долгосрочные свойства временного ряда и поэтому имеет определенный вес в анализе временных рядов даже за пределами экономических/финансовых временных рядов. Однако мы сосредоточимся на его потенциальной пользе для трейдеров, изучив, как этот показатель можно объединить со скользящими средними для формирования потенциально надежного сигнала.

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.

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 статье мы погрузимся в мир гибридизации алгоритмов оптимизации, рассмотрев три ключевых типа: смешивание стратегий, последовательную и параллельную гибридизации. Мы проведем серию экспериментов, сочетая и тестируя соответствующие алгоритмы оптимизации.

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.

В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.

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.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы рассмотрим, как теория графов может быть интегрирована с моноидами и другими структурами данных при разработке стратегии закрытия торговой системы.

В статье рассматривается алгоритм AOS (Atomic Orbital Search), который использует концепции атомной орбитальной модели для моделирования поиска решений. Алгоритм основывается на вероятностных распределениях и динамике взаимодействий в атоме. В статье подробно обсуждаются математические аспекты AOS, включая обновление положений кандидатов решений и механизмы поглощения и выброса энергии. AOS открывает новые горизонты для применения квантовых принципов в вычислительных задачах, предлагая инновационный подход к оптимизации.

В этот раз попробуем другой подход для достижения цели в 1 минуту. Однако эта задача не так проста, как можно подумать.

В статье продолжим изучение оставшихся методов оптимизации из библиотеки ALGLIB, уделяя особое внимание их тестированию на сложных многомерных функциях. Это позволит нам не только оценить эффективность каждого из алгоритмов, но и выявить их сильные и слабые стороны в различных условиях.

Пространственно-временное слияние (Spatial Temporal Fusion, STF), которое использует как "пространственные", так и временные метрики при моделировании данных, в первую очередь применяется в дистанционном обследовании и во многих других областях, связанных с визуализацией, для лучшего понимания нашего окружения. Основываясь на опубликованной статье, мы изучим потенциал этого подхода для трейдеров.