Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Должен признаться, что с момента публикации последней статьи прошло уже больше года. За столь длительное время можно многое переосмыслить, выработать новые подходы. И в новой статье я хотел бы немного отойти от используемого ранее метода обучения с учителем, и предложить немного окунуться в алгоритмы обучения без учителя. И, в частности, рассмотреть один из алгоритмов кластеризации — k-средних.

В этой статье мы проанализируем данные по валютам, чтобы понять, почему советники могут показывать хорошие результаты на одних интервалах и при этом плохо работают на других.

Доходность является самым очевидным показателем, который используют инвесторы и начинающие трейдеры для анализа эффективности торговли. Профессиональные трейдеры пользуются более надежными инструментами для анализа стратегии, среди них — коэффициенты Шарпа и Сортино.

Реализация класса Logger для унификации (структурирования) сообщений, выводимых в журнал эксперта. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq. Наблюдение за сообщениями в онлайн режиме.

Статья познакомит вас с глубокой нейронной сетью, написанной на MQL, и с различными функциями активации этой сети, такими как функция гиперболического тангенса для скрытых слоев и Softmax для выходного слоя. Мы будем изучать нейросеть постепенно, двигаясь от первого шага до последнего, и вместе создадим глубокую нейронную сеть.

В данной статье рассмотрим моменты, на которые следует обращать внимание при покупке советника в первую очередь. А также поищем способы повышения прибыли и, что самое, главное, как потратить деньги с умом и еще заработать на этом. Кроме того, после прочтения вы поймете, что заработать можно даже на простых и бесплатных продуктах.

Разговор в этой статье пойдёт о том, как построить графики всех проходов оптимизации и подобрать оптимальный пользовательский критерий. А также о том, как, имея минимальные знания в MQL5 и большое желание, используя статьи сайта и комментарии на форуме, написать то, что хочется.

В данной статье я решил провести исследование на тему сведения множественных состояний к двойным. Основная цель — это анализ и полезные выводы, которые могут помочь в дальнейшей разработке масштабируемых торговых алгоритмов на базе теории вероятностей. Конечно, не обошлось и без математики, но учитывая опыт предыдущих статей, вижу, что более общая информация гораздо полезнее деталей.

В статье рассказываю об инструменте, который позволит увидеть уровни спреда, т.е. разницу между ценами бид и аск у вашего брокера. Тиковые данные в MetaTrader 5 позволяют проанализировать, какие же исторические значения спредов по ценам бид и аск были на самом деле. При этом не нужно искать текущее значение спреда, потому что его можно получить через отображение линий цен бид и аск.

Уже доступен пакет Python для разработки интеграции с MQL, что открывает двери для многих возможностей, таких как изучение данных и создание и использование моделей машинного обучения. Эта встроенная интеграция MQL5 в Python открывает для нас много возможностей, которые позволяют построить от простой линейной регрессии до моделей глубокого обучения. Давайте разберемся, как установить и подготовить среду разработки и использовать некоторые библиотеки машинного обучения.

Кластерный анализ — один из важнейших элементов искусственного интеллекта. В этой статье я пытаюсь применить кластерный анализ наклона индикатора, чтобы получить пороговые значения для определения флэтового или трендового характера рынка.

В данной серии статей будем искать практическое применение теории вероятностей для описания процесса торговли и ценообразования. В первой статье мы познакомимся с основами комбинаторики и теории вероятностей, и разберем первый пример применения фракталов в рамках теории вероятности.

Данная статья познакомит читателя с техникой машинного обучения для торговли сеткой и мартингейлом. К моему удивлению, такой подход по каким-то причинам совершенно не затронут в глобальной сети. Прочитав статью, вы сможете создавать своих собственных ботов.

Каждый трейдер приходит на рынок с целью заработать свой первый миллион долларов. Как это сделать без большого риска и не имея стартового капитала? MQL5 сервисы дают такие возможности разработчикам и трейдерам в любой стране мира.

Данная статья продолжает тему брутфорса, привнося в алгоритм моей программы новые возможности по анализу рынка, тем самым ускоряя скорость анализа и качество итоговых результатов, что обеспечивает максимально качественный взгляд на глобальные закономерности в рамках данного подхода.

Ранее мы уже рассмотрели механизм само-внимания (self-attention) в нейронных сетях. В практике современных архитектур нейронных сетей используется несколько параллельных потоков self-attention для поиска различных зависимостей между элементами последовательности. Давайте рассмотрим реализацию такого подхода и оценим его влияние на общий результат работы сети.

В статье показана возможность создания моделей машинного обучения с временными фильтрами и раскрыта эффективность такого подхода. Теперь можно исключить человеческий фактор, просто сказав модели: "Хочу, чтобы ты торговала в определенный час определенного дня недели". А поиск закономерностей возложить на плечи алгоритма.