Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.

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

Самоорганизующиеся карты Кохонена превращают хаос рыночных данных в упорядоченную двумерную карту, где похожие паттерны группируются вместе. Эта статья показывает полную реализацию SOM в торговом советнике MQL5 с четырехстами нейронами и непрерывным обучением. Разбираем алгоритм поиска Best Matching Unit, обновление весов с гауссовой функцией соседства, интеграцию с квантовыми эффектами и создание торговых сигналов. Код открыт, математика понятна, результаты проверяемы.

Начнем с прояснения нынешней ситуации, потому что мы начали не самым лучшим образом. Если не сделать этого сейчас, то вскоре мы окажемся в беде.

Прорывы в области искусственного интеллекта, о которых пишут в новостях, от ChatGPT до беспилотных автомобилей, создаются не на основе отдельных моделей, а благодаря накопленным знаниям, перенесенным из различных моделей или общих областей. Теперь этот же подход "обучить один раз, применять везде" можно использовать для трансформации наших моделей ИИ в алгоритмической торговле. В этой статье мы узнаем, как можно использовать полученные с помощью различных инструментов данные для улучшения прогнозов посредством трансферного обучения.

Прежде, чем приступить ко второму этапу разработки, необходимо закрепить несколько идей. Знаете ли вы, как заставить MQL5 делать то, что вам необходимо? Пытались ли когда-нибудь выйти за рамки того, что содержится в документации? Если нет, то приготовьтесь. Потому что прямо сейчас мы будем делать то, чем большинство людей обычно не занимается.

Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).

Геометрические паттерны предлагают трейдерам лаконичный способ интерпретации ценового движения. Многие аналитики рисуют линии тренда, прямоугольники и другие фигуры вручную, а затем основывают торговые решения на тех формациях, которые они видят. В настоящей статье мы рассмотрим автоматизированную альтернативу: использование MQL5 для обнаружения и анализа наиболее популярных геометрических паттернов. Мы разберем методологию, обсудим детали реализации и расскажем о том, как автоматическое распознавание паттернов может улучшить понимание рынка трейдером.

В этой статье мы немного усложним ситуацию. Используя то, что было показано в предыдущих статьях, мы начнем открывать доступ к файлу шаблона, чтобы пользователь мог использовать свой собственный шаблон. Однако я буду вносить изменения постепенно, так как также буду дорабатывать индикатор, чтобы снизить нагрузку на MetaTrader 5.

Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.

В этой статье мы рассмотрим, как заблокировать индикатор при простом использовании языка MQL5, и сделаем это очень интересным и удивительным способом.

Большинство людей, которые хотят или мечтают научиться программировать, на самом деле не имеют представления о том, что делают. Их деятельность заключается в попытках создавать вещи определенным образом. Однако программирование – это вовсе не подгонка под ответ подходящих решений. Если действовать таким образом, можно создать больше проблем, чем решений. Здесь мы будем делать нечто более продвинутое и, следовательно, другое.

Скрытые марковские модели (СММ) — это мощный статистический инструмент, позволяющий выявлять скрытые состояния рынка на основе анализа наблюдаемых ценовых движений. В трейдинге СММ позволяют улучшить прогнозирование волатильности и применяются при разработке трендовых стратегий, моделируя изменения рыночных режимов. В этой статье мы представим пошаговый процесс разработки стратегии следования за трендом, которая использует СММ в качестве фильтра для прогнозирования волатильности.

Здесь мы увидим, как активировать пользовательские события и проработать вопрос о том, как индикатор сообщает о состоянии сервиса репликации/моделирования.

Советник для поиска разворотов на рынке Market Structure Flip Detector позволяет отслеживать изменения рыночных настроений. Он использует пороговые значения, вычисленные на основе ATR, чтобы отслеживать изменения структуры. Советник помечает каждый более высокий и более низкий максимум. Благодаря быстрому выполнению кода и гибкому API, этот инструмент предлагает анализ в реальном времени, визуализирует информацию на графике и содержит интерактивную панель мониторинга для отслеживания количества и времени разворотов. Кроме того, можно настроить звуковые и push-уведомления, чтобы не пропустить ни один важный сигнал и строить действенные стратегии на основе простых входных данных и вспомогательных функций.

Адаптация классической модели CAPM для валютного рынка Forex в MQL5. Индикатор рассчитывает ожидаемую доходность и премию за риск на основе исторической волатильности. Показатели возрастают на пиках и впадинах, отражая фундаментальные принципы ценообразования. Практическое применение для контртрендовых и трендовых стратегий с учетом динамики соотношения риска и доходности в реальном времени. Включает математический аппарат и техническую реализацию.

Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.

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.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

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.

Движение рынка определяется силами быков и медведей. Существуют определенные уровни, которые рынок соблюдает из-за действующих на них сил. Уровни Фибоначчи и VWAP особенно сильно влияют на поведение рынка. В этой статье мы рассмотрим стратегию, основанную на VWAP и уровнях Фибоначчи для генерации сигналов.

В этой статье будут рассмотрены методы улучшения работы советника в тестере стратегий, будет написан код для разделения времени новостных событий на почасовые категории. Доступ к этим новостным событиям будет осуществляться в течение указанного для них часа. Это гарантирует, что советник может эффективно управлять сделками на основе событий как в условиях высокой, так и низкой волатильности.

Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам.

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.

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.

В заключительной статье этой серии вы узнаете, как легко импортировать и применять EX5-библиотеку для управления историей (History Manager) в исходном коде MQL5 для обработки истории сделок в вашем аккаунте MetaTrader 5. С помощью простых вызовов функций в MQL5, занимающих всего одну строку кода, вы сможете эффективно управлять своими торговыми данными и анализировать их. Кроме того, вы научитесь создавать различные скрипты для анализа истории сделок и разрабатывать советник на основе ценовых показателей в качестве практических примеров использования. Используемый в качестве примера советник применяет данные о ценах и библиотеку History Manager EX5 для принятия обоснованных торговых решений, корректировки объемов сделок и реализации стратегий восстановления на основе ранее закрытых сделок.

Попробуем смайнить даные CFTC, загрузить отчеты COT и TFF через Python, соединить это с котировками MetaTrader 5 и моделью ИИ и получить прогнозы. Что такое отчеты COT на рынке Форекс? Как использовать отчеты COT и TFF для прогнозирования?

После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.

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.

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).

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.