Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В этой статье рассмотрим и реализуем методы оценки качества модели, которые используют один и тот же набор данных как для обучения, так и для проверки.

В данной статье рассмотрим новый популяционный алгоритм оптимизации CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), вдохновленный уникальной репродуктивной стратегией тлей. Алгоритм сочетает два механизма размножения — партеногенез и половое, а также использует колониальную структуру популяции с возможностью миграции между колониями. Ключевыми особенностями алгоритма являются адаптивное переключение между различными стратегиями размножения и система обмена информацией между колониями через механизм перелета.

Загрузка данных Международного валютного фонда на Python: добываем данные IMF для применения в макроэкономических валютных стратегиях. Как макроэкономика может помочь трейдеру и алготрейдеру?

В данной статье мы начнем создание класса C_Orders, чтобы иметь возможность отправлять ордера на торговый сервер. Мы будем делать это понемногу, поскольку наша цель состоит в том, чтобы подробно объяснить, как это будет происходить с помощью системы обмена сообщениями.

Новая авторская биоинспирированная метаэвристика оптимизации — NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), объединяющая принципы коллективного интеллекта и нейронных сетей. В отличие от классических методов, алгоритм использует популяцию самообучающихся "нейробоидов", каждый с собственной нейросетью, адаптирующей стратегию поиска в реальном времени. Статья раскрывает архитектуру алгоритма, механизмы самообучения агентов и перспективы применения этого гибридного подхода в сложных задачах оптимизации.

Многим, особенно тем, кто не занимается программированием, очень сложно передавать информацию между MetaTrader 5 и другими программами. Одной из таких программ является Excel. Многие люди используют Excel для управления и контроля своих рисков, так как это очень хорошая программа, которую легко освоить даже тем, кто не является программистом на VBA. Далее мы рассмотрим, как установить связь между MetaTrader 5 и Excel (очень простой метод).

В этой статье мы представим реализацию нескольких методов ансамблевого обучения на языке MQL5 и исследуем их эффективность в различных сценариях.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать то, что было показано в предыдущей статье, в сервисе репликации/моделирования. Но, как и во многих других случаях, в жизни обязательно возникают проблемы. И данный случай не стал исключением. Дальше вы узнаете тему следующей статьи из этой серии. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Как ценовой аналитик и трейдер, я заметил, что когда тренд подтверждается на нескольких таймфреймах, он обычно продолжается в этом направлении. Продолжительность тренда может варьироваться в зависимости от стратегии трейдера: держит ли он позиции на долгосрочную перспективу или занимается скальпингом. Выбранные вами таймфреймы играют решающую роль. Статья знакомит с быстрой автоматизированной системой, которая помогает увидеть общий тренд сквозь разные тймфреймы всего одним нажатием кнопки или с помощью регулярных обновлений.

В этой статье мы узнаем, как создавать экспортируемые EX5-функции для эффективного запроса и сохранения исторических данных о позициях. В этом пошаговом руководстве мы расширим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав модули, которые извлекают ключевые свойства последней закрытой позиции. К ним относятся чистая прибыль, продолжительность сделки, стоп-лосс и тейк-профит в пипсах, значения прибыли и другие важные данные.

В настоящем обсуждении мы представляем инструмент синхронизации таймфреймов от старших к младшим, предназначенный для решения проблемы анализа рыночных паттернов, охватывающих периоды старших таймфреймов. Встроенные маркеры периодов в MetaTrader 5 часто ограничены, жестки и их нелегко настроить для нестандартных таймфреймов. Наше решение использует язык MQL5 для разработки индикатора, обеспечивающего динамичный и наглядный способ выравнивания структур старших таймфреймов на графиках младших таймфреймов. Этот инструмент может быть очень полезен для детального анализа рынка. Чтобы узнать больше о его функциях и реализации, приглашаю вас присоединиться к обсуждению.

В статье рассматривается алгоритм дифференциального поиска DSA, имитирующий миграцию суперорганизма в поисках оптимальных условий обитания. Алгоритм использует гамма-распределение для генерации псевдо-стабильного блуждания и предлагает четыре стратегии выбора направления движения с тремя механизмами мутации координат. Какова будет производительность метода?

В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.

В данной статье мы рассмотрим, как исправить две ошибки в коде. Однако я постараюсь объяснить их так, чтобы вы, начинающие программисты, поняли, что не всегда всё происходит так, как вы предполагали. Но это не повод отчаиваться, это возможность учиться. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого иные, кроме изучения представленных концепций.

В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.

В настоящей статье мы обсудим и продемонстрируем, как преобразовать номинальные предикторы в числовые форматы, подходящие для алгоритмов машинного обучения, используя как Python, так и MQL5.

В статье представлен новый метаэвристический метод, основанный на охотничьих стратегиях австралийских динго: групповой атаке, преследовании и поиске падали. Посмотрим, как алгоритм оптимизации динго (DOA) покажет себя алгоритмически.

Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?

В данной статье мы рассмотрим, как правильно и эффективно использовать функцию CustomBookAdd. Несмотря на кажущуюся простоту, она имеет множество нюансов. Например, позволяет сообщить указателю мыши, находится ли пользовательский символ на аукционе, торгуется ли он или рынок закрыт. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Алгоритм Метрополиса-Гастингса — фундаментальный метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC), широко применяемый для аппроксимации апостериорных распределений в байесовском выводе. Статья описывает теоретические основы алгоритма, реализацию класса MHSampler на MQL5 и примеры применения с анализом полученных выборок.

В этом обсуждении мы рассмотрим дополнительные усовершенствования, поскольку интегрируем усовершенствованную логику оповещения о событиях в экономическом календаре, отображаемых советником «Заголовки новостей». Это усовершенствование имеет решающее значение — оно гарантирует, что пользователи будут получать своевременные уведомления за короткое время до ключевых предстоящих событий. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.

Узнайте, как извлекать, обрабатывать, классифицировать, сортировать, анализировать и управлять закрытыми позициями, ордерами и историями сделок с помощью MQL5, создав обширную EX5-библиотеку управления историей с помощью подробного пошагового подхода.

В этой статье мы рассмотрим, как работает недостающий код из предыдущей статьи, DispatchMessage. Здесь мы введем тему следующей статьи. По этой причине важно понять, как работает данная процедура, прежде чем переходить к следующей теме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Сегодняшняя статья является продолжением предыдущей. В ней мы рассмотрим, как будет реализован советник, сосредоточившись в основном на том, как выполняется серверный код. Кода, приведенного в предыдущей статье, недостаточно для того, чтобы всё работало как надо, поэтому необходимо немного углубиться в него. Поэтому нужно прочитать обе статьи, чтобы лучше понять то, что произойдет.

Оптимизация на основе биогеографии (BBO) — элегантный метод глобальной оптимизации, вдохновленный природными процессами миграции видов между островами архипелагов. В основе алгоритма лежит простая, но мощная идея: решения с высоким качеством активно делятся своими характеристиками, решения низкого качества активно заимствуют новые черты, создавая естественный поток информации от лучших решений к худшим. Уникальный адаптивный оператор мутации, обеспечивает превосходный баланс между исследованием и эксплуатацией, BBO демонстрирует высокую эффективность на различных задачах.

Фракталы Билла Вильямса — это мощный индикатор, который легко упустить из виду, когда впервые замечаешь его на ценовом графике. Он кажется слишком перегруженным и, вероятно, недостаточно точным. Моя цель - приоткрыть завесу тайны над этим индикатором, рассмотрев различные его паттерны на форвард-тестах применительно к советникам, собранным в Мастере.

В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.

Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Мы уже давно работаем только над индикаторами, но теперь пришло время снова заставить сервис работать, и мы видим, как строится график на основе предоставленных данных. Однако, поскольку не всё так просто, придется быть внимательным, чтобы понять то, что ждет нас впереди.

То, что мы создадим сегодня, будет сложным для понимания. Поэтому в данной статье я расскажу только о начальном этапе. Внимательно прочитайте содержание данной статьи, это важно для того, чтобы перейти к следующему шагу. Цель данного материала - исключительно дидактическая, только для изучения и освоения представленных концепций, без практического применения.

В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.