Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Мы уже можем начать создавать советника для использования в репликации/моделировании. Однако нам нужно нечто усовершенствованное, а не какое-то случайное решение. Несмотря на это, нас не должна пугать первоначальная сложность. Очень важно начать с чего-то, иначе в конечном итоге мы придем к тому, что размышляем о сложности задачи, даже не пытаясь ее преодолеть. Суть программирования именно в этом: преодолеть препятствия посредством изучения, тестирования и обширных исследований.

Представляем Диалектический Алгоритм (DA) — новый метод глобальной оптимизации, вдохновленный философской концепцией диалектики. Алгоритм использует уникальное разделение популяции на спекулятивных и практических мыслителей. Тестирование показывает впечатляющую производительность до 98% в задачах малой размерности и общую эффективность 57.95%. Статья объясняет эти показатели и представляет детальное описание алгоритма и результаты экспериментов на различных типах функций.

Ограниченные машины Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) — форма нейронной сети, разработанная в середине 1980-х годов, когда вычислительные ресурсы были непомерно дорогими. Вначале она опиралась на выборку Гиббса (Gibbs Sampling) и контрастивную дивергенцию (Contrastive Divergence) с целью уменьшения размерности или выявления скрытых вероятностей/свойств во входных обучающих наборах данных. Мы рассмотрим, как обратное распространение ошибки (backpropagation) может работать аналогичным образом, когда RBM "встраивает" (embeds) цены в прогнозирующий многослойный перцептрон.

Статья описывает практическую реализацию гибридной системы алгоритмического трейдинга, объединяющей квантовые вычисления (IBM Qiskit) и градиентный бустинг (CatBoost) для предсказания движения EUR/USD на часовом таймфрейме. Система извлекает четыре уникальных квантовых признака из вероятностного распределения по 256 состояниям через восемь кубитов, которые в комбинации с классическими индикаторами и дельта-кодированием временных категорий достигают точности 62% на 15,000 свечах.

Осциллятор ускорения (Accelerator Oscillator) — еще один индикатор Билла Вильямса, который отслеживает ускорение ценового импульса, а не только его темп. Хотя он во многом похож на осциллятор Awesome, который мы рассматривали в недавней статье, он стремится избежать эффектов запаздывания, концентрируясь на ускорении, а не только на скорости. Мы, как обычно, рассмотрим паттерны индикатора, а также их значение в торговле с помощью советника, собранного в Мастере.

В этой статье мы реализуем индикатор управления, чтобы его можно было интегрировать в разрабатываемую систему обмена сообщениями. Несмотря на то, что это не очень сложно, необходимо понять некоторые детали инициализации этого модуля. Представленный здесь материал предназначен исключительно для учебных целей. Ни в коем случае он не должен рассматриваться как приложение, целью которого не является изучение и освоение показанных концепций.

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.

В этой статье обсудим, как можно применить статистические причинно-следственные связи при определении прогностических переменных. Мы рассмотрим связь между причинностью и энтропией переноса, а также представим код на MQL5 для обнаружения направленных переносов информации между двумя переменными.

SARSA (State-Action-Reward-State-Action, состояние-действие-вознаграждение-состояние-действие) — еще один алгоритм, который можно использовать при реализации обучения с подкреплением. Рассмотрим, как можно реализовать этот алгоритм в качестве независимой модели (а не просто механизма обучения) в советниках, собранных в Мастере, аналогично тому, как мы это делали в случаях с Q-обучением и DQN.

Как насчет изучения чего-то нового? В этой статье вы узнаете, как преобразовывать скрипты в сервисы, и почему полезно это делать.

В данной статье рассматривается создание интерфейса обмена сообщениями для MetaTrader 5, предназначенного для системных администраторов, чтобы облегчить общение с другими трейдерами непосредственно внутри платформы. Недавняя интеграция социальных платформ с MQL5 позволяет быстро транслировать сигнал по разным каналам. Представьте, что вы можете проверять отправленные сигналы одним щелчком мыши — либо "ДА", либо "НЕТ". Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.

В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.

Давайте создадим что-нибудь поинтереснее. Не хочу портить сюрприз, поэтому следите за статьей, чтобы лучше понять. С самого начала этой серии о разработке системы репликации/моделирования, я говорил, что идея состоит в том, чтобы использовать платформу MetaTrader 5 одинаково как в разрабатываемой нами системе, так и на реальном рынке. Важно, чтобы это было сделано должным образом. Никто не хочет тренироваться и учиться сражаться, используя одни инструменты, в то время как во время боя ему придется пользоваться другими.

Мой авторский алгоритм. В этой статье представлен Алгоритм Эволюционного Путешествия во Времени (TETA), вдохновлённый концепцией параллельных вселенных и потоков времени. Основная идея алгоритма заключается в том, что, хотя путешествие во времени в привычном понимании невозможно, мы можем выбирать последовательность событий, которые приводят к различным реальностям.

Мы выходим за рамки простого просмотра проанализированных показателей на графиках и переходим к более широкой перспективе, которая включает интеграцию с Telegram. Это позволит отправлять важные результаты непосредственно на мобильное устройство через Telegram.

Доступность новостей является критическим фактором при торговле в терминале MetaTrader 5. Несмотря на наличие множества новостных API, многие трейдеры сталкиваются с трудностями доступа к ним и их эффективной интеграции в свою торговую среду. В ходе настоящего обсуждения нашей целью является разработать оптимизированное решение, которое выводило бы новости непосредственно на график — там, где они больше всего нужны. Мы добьемся этого, создав советника «Заголовки новостей», который отслеживает и отображает обновления новостей в режиме реального времени из источников API.

В предыдущей статье я объяснил, как можно управлять данными шаблона для их использования в OBJ_CHART. Там я лишь обозначил тему, не вдаваясь в подробности, поскольку в той версии работа была выполнена очень упрощенным способом. Это сделано для того, чтобы облегчить объяснение содержания, ведь несмотря на кажущуюся простоту многих вещей, некоторые из них не столь очевидны, а без понимания самой простой и основной части, вы не сможете по-настоящему разобраться в том, что мы делаем.

Метод BOA, вдохновленный классической игрой в бильярд, моделирует процесс поиска оптимальных решений, как игру с шарами, стремящимися попасть в лузы, олицетворяющие наилучшие результаты. В данной статье мы рассмотрим основы работы BOA, его математическую модель и эффективность в решении различных оптимизационных задач.

Главное в этой статье — представление и объяснение класса C_ChartFloatingRAD. У нас есть индикатор Chart Trade, который работает довольно интересным образом. Как вы могли заметить, у нас на графике все еще достаточно небольшое количество объектов, и тем не менее, мы получили ожидаемое функционирование. Значения, присутствующие в индикаторе, можно редактировать. Вопрос в том, как это возможно? В этой статье все начнет проясняться.

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

В этой статье будет реализована сортировка новостей для отдельных новостных событий на основе их идентификаторов. Кроме того, предыдущие запросы SQL будут улучшены для предоставления дополнительной информации или сокращения времени выполнения запроса. Код, созданный в предыдущих статьях, станет работоспособным.

Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?

Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.

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.

Линейные ядра — простейшая матрица, используемая в машинном обучении для линейной регрессии и опорных векторных машин. Ядро Матерна (Matérn) представляет собой более универсальную версию радиальной базисной функции (Radial Basis Function, RBF), которую мы рассматривали в одной из предыдущих статей, и оно отлично подходит для отображения функций, которые не настолько гладкие, как предполагает RBF. Создадим специальный класс сигналов, который использует оба ядра для прогнозирования условий на покупку и продажу.

В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) — метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.

В настоящей статье мы сосредоточим внимание на интеграции логики исполнения ордеров, основанной на новостях, что позволит советнику действовать, а не просто информировать. Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим, как реализовать автоматическое исполнение сделок на MQL5 и превратить советник «Заголовки новостей» в полностью адаптивную торговую систему. Советники предлагают значительные преимущества разработчикам алгоритмов благодаря широкому спектру поддерживаемых ими функций. До сих пор мы сосредоточились на создании инструмента для представления новостей и событий календаря, оснащенного встроенными полосами аналитики с использованием ИИ и техническими индикаторами.

Новый оптимизационный метод Bison Algorithm (BIA) — две стратегии, заимствованные из поведения бизонов, для непрерывных задач с одной целевой функцией. Ключевыми особенностями BIA являются два основополагающих принципа, заимствованных из поведения бизонов, это способность к динамичному перемещению и оборонительная стратегия.

Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, использующий три нейронные сети — сеть актеров и две сети критиков. Такие модели машинного обучения объединены в партнерство "главный-подчиненный", где критики моделируются для повышения точности прогнозов сети актеров. Как обычно, рассмотрим, как эти идеи можно протестировать в качестве пользовательского сигнала советника, собранного с помощью Мастера.

Ценовую динамику можно эффективно анализировать, выявляя расхождения, при этом технические индикаторы, такие как RSI, подают важные подтверждающие сигналы. В статье ниже мы объясняем, как автоматизированный анализ дивергенции RSI может определять продолжение и разворот тренда, тем самым предоставляя ценную информацию о настроениях рынка.

Усовершенствованный алгоритм хаотической оптимизации (COA), объединяющий воздействие хаоса с адаптивными механизмами поиска. Алгоритм использует множество хаотических отображений и инерционные компоненты для исследования пространства поиска. Статья раскрывает теоретические основы хаотических методов финансовой оптимизации.