Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

Пришло время нам, трейдерам, обучить наши системы и научиться самим принимать решения, основываясь на том, что показывают цифры. Не визуальным и не интуитивным путем, которым движется весь мир. Мы пойдем перпендикулярно общему направлению.

В этой статье рассказывается о том, как писать пользовательские индикаторы на языке MQL5. Это вводная часть, в которой вы познакомитесь с основами создания простых пользовательских индикаторов. В ней продемонстрирован практический подход к программированию различных пользовательских индикаторов. Материал предназначен для тех, кто еще в начал пути по изучению программирования на MQL5.

Это продолжение серии статей, в которых мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. Очередным техническим инструментом станет индикатор Фибоначчи. Давайте разберем, как написать программу по сигналам этого индикатора.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Данная статья будет посвящена индикатору Volumes. Объем как понятие является важным факторов в торговле на финансовых рынках, и поэтому обязательно надо его учитывать. В этой статье узнаем, как разработать торговую систему на основе показателей от индикатора объемов Volumes.

Это продолжение серии статей, в которых мы учимся строить торговые системы с использованием самых популярных индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Parabolic SAR. Также мы разработаем торговую систему для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.

Цепи Маркова — это мощный математический инструмент, который можно использовать для моделирования и прогнозирования данных временных рядов в различных областях, включая финансы. При моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов цепи Маркова часто используются для моделирования эволюции финансовых активов с течением времени, таких как цены акций или обменные курсы. Одними из основных преимуществ моделей цепей Маркова являются их простота и удобство использования.

Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.

В данной статье вы познакомитесь с методами активного машинного обучения на реальных данных, узнаете какие плюсы и минусы они имеют. Возможно, эти методы займут свое место в вашем арсенале моделей машинного обучения. Термин трансдукции был введен Владимиром Наумовичем Вапником, изобретателем машины опорных векторов или SVM (support vector machine).

Специальные типы данных matrix и vector позволяют писать код, приближенный к математической записи. Это избавляет от необходимости создавать вложенные циклы и помнить о правильной индексации массивов, которые участвуют в вычислении. Таким образом повышается надежность и скорость разработки сложных программ.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Индекса силы (Force Index) и будем учиться создавать на его основе торговые системы.

Мы продолжаем изучение алгоритмов обучения без учителя. Возможно, у читателя может возникнуть вопрос об соответствии последних публикаций теме нейронных сетей. В новой статье мы возвращаемся к использованию нейронных сетей.

Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.