Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе эмпирической модовой декомпозиции, предложена его реализации на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты.

Во второй статье из серии о глубоких нейросетях рассматриваются трансформация и выбор предикторов в процессе подготовки данных для обучения модели.

В статье проводится сравнение скорости и результатов оптимизации советников с использованием генетических алгоритмов и прямым перебором.

Технический анализ фьючерсов затруднён из-за непродолжительного срока их обращения. На относительно коротких графиках трудно проводить технический анализ, к примеру, количество баров на дневном графике фьючерса на индекс Украинской биржи UX-9.13 чуть больше 100. Поэтому перед трейдером стоит вопрос построения синтетических инструментов по фьючерсам. В статье рассматривается вопрос склейки истории по фьючерсным контрактам с различными датами обращения в терминале MetaTrader 5.

В данном пошаговом руководстве рассматривается сервис Cигналы, изучение торговых сигналов, системный подход к поиску нужного сигнала, который удовлетворял бы критериям доходности, риска, активности торговли, работы на различных типах счетов и финансовых инструментах.

В первой части был описан модифицированный индикатор ZigZag и класс для получения данных индикаторов такого типа. Теперь мы покажем как создать индикаторы на основе этих инструментов, а также напишем эксперта для тестов, который будет заключать сделки по сигналам, формируемым индикатором ZigZag. В качестве дополнения в этой статье будет представлена новая версия библиотеки для создания графических интерфейсов EasyAndFast.

В статье рассказывается как с помощью языка MQL5 создать свой собственный символ биржевого инструмента. В частности, используя биржевые котировки с популярного сайта "финам". Кроме того рассматривается возможность работы с произвольным форматом текстовых файлов, из которых создается пользовательский символ. Поэтому и финансовые инструменты и источники данных могут быть любыми. Создав пользовательский символ, мы можем использовать все возможности тестера стратегий MetaTrader 5 для проверки торговых алгоритмов на биржевых инструментах.

Найти правила для торговой системы и запрограммировать их в советнике - это еще полбеды. Необходимо каким-то образом поправлять работу эксперта в процессе накопления результатов торговли. В статье описывается один из подходов, позволяющий улучшить характеристики торгового эксперта при помощи создания обратной связи, измеряющей наклон кривой баланса депозита.

Для работы с графикой в MQL5 создана специальная библиотека Graphic.mqh. В статье описан пример ее практического применения и поясняется сама суть сортировок. По каждой сортировке существует как минимум отдельная статья, а по ряду из них уже опубликованы целые исследования, поэтому здесь описывается лишь общая идея.

Оценка статистических параметров последовательности очень важна, так как большинство математических моделей и методов строятся исходя из различного рода предположений, например, о нормальности закона распределения, или требуют знания значения дисперсии или других параметров. В статье кратко рассматриваются простейшие статистические параметры случайной последовательности и некоторые методы ее визуального анализа. Предлагается реализация этих методов на MQL5 и способ визуализации результатов расчета при помощи программы Gnuplot.

В статье рассматриваются подходы, позволяющие достаточно точно эмулировать walk-forward оптимизацию с помощью встроенного тестера и вспомогательных библиотек, реализованных на MQL.

В данной статье рассматривается базовое понятие математической статистики "гипотеза". На примерах, с применением методов математической статистики, исследуются и проверяются различные гипотезы. Реальные данные обобщаются с помощью непараметрических методов. При обработке данных используются пакет Statistica и портированная библиотека численного анализа ALGLIB MQL5.

В данной статье описывается процесс создания расширения для терминала MetaTrader. Предлагаемое решение помогает автоматизировать процесс оптимизации путем запуска оптимизаций в других терминалах. На базе данной статьи будет написано еще несколько статей, развивающих затронутую тему. Расширение написано с использованием языка C# и шаблонов программирования, что демонстрирует помимо основной задачи данной статьи возможность терминала к расширению изначально заложенных в него возможностей путем написания собственных модулей, а также то, как просто можно создавать пользовательскую графику в языке с наиболее удобным для этого функционалом.

На основе универсального инструментария для работы с сетями Кохонена строится система анализа и выбора оптимальных параметров советника, а также рассматривается прогнозирование временных рядов. В первой части мы исправили и усовершенствовали публично доступные нейросетевые классы, дополнив их необходимыми алгоритмами. Теперь настало время применить их на практике.

В этой статье мы в критическом ключе рассмотрим классическую дивергенцию и проанализируем эффективность различных индикаторов. А также предложим варианты фильтрации для повышения точности анализа и продолжим рассматривать нестандартные решения. Как результат, создадим нетипичный инструмент для решения поставленной задачи.

Продолжаю наполнять алгоритм минимально необходимым функционалом, проведу тесты того, что получилось. Доходность получилась невысокая, но в статьях показана модель, которая позволяет в полностью автоматическом режиме торговать в плюс по совершенно разным торговым инструментам, и не только разным, но и торгующимся на принципиально разных рынках.

Совсем недавно у каждого пользователя MetaTrader 4 и MetaTrader 5 появилась возможность стать поставщиком торговых сигналов и получать дополнительную прибыль. Теперь же при помощи новых виджетов можно рассказать о торговых успехах на своем сайте, в блоге или на странице в социальной сети. Преимущества использования виджетов очевидны: рост популярности поставщика, его репутации как успешного трейдера и привлечение новых подписчиков. Все это получают те трейдеры, которые размещают виджеты на других сайтах в интернете.

На рассмотрение предлагается описание технологии повышения результативности любой автоматизированной торговой системы. В статье кратко раскрывается идея, базовые основы, возможности и недостатки метода.

Статья начинает цикл рассмотрения разворотных паттернов в рамках алготрейдинга. Мы начнем мысль, исследуя первое и самое интересное семейство данных паттернов, которые берут начало из паттерна "Двойная вершина" и "Двойное дно".

Данная статья развивает идею использования сетей Кохонена в МетаТрейдер 5, освещавшуюся в нескольких предыдущих материалах. Исправленные и усовршенствованные классы предоставляют инструментарий для решения прикладных задач.

В данной статье я продолжаю изучать фракталы и очень большое внимание будет уделено обобщению всего материала. А именно, я постараюсь свести все наработок в нечто более компактное и понятное для практического применения в трейдинге.

Продолжим серию статей по программированию на MQL5. На этот раз рассмотрим, как можно получать результаты по каждому проходу оптимизации непосредственно во время оптимизации параметров эксперта. При этом сделаем так, что если условия, которые будут настраиваться во внешних параметрах, исполняются, то показатели этого прохода будут записываться в файл. Кроме показателей тестов будем сохранять еще параметры, по которым был получен этот результат.

Сегодня, наверное, одной из самых передовых языковых моделей нейросетей является GPT-3, которая в максимальном своем варианте содержит 175 млрд. параметров. Конечно, мы не будем создавать подобного монстра в домашних условиях. Но давайте посмотрим, какие архитектурные решения мы можем использовать в своей работе и какие это нам даст преимущества.

В статье рассматривается применение метода раздельной оптимизации на различных состояниях рынка. Раздельная оптимизация — это определение оптимальных параметров торговой системы с помощью оптимизации отдельно для восходящего и нисходящего тренда. Для снижения эффекта ложных сигналов и улучшения прибыльности, системы делают гибкими, то есть у них существует какой-то определенный набор настроек или входных данных, что вполне оправдано, потому что поведение рынка постоянно меняется.

Получить по-настоящему стабильный алгоритм невозможно, если для подбора параметров используется оптимизация по историческим данным. Стабильный алгоритм сам должен знать, какие параметры нужны для работы по любому торговому инструменту в любой момент времени. Он не должен предполагать или угадывать, он должен точно знать.

Излучения индикаторов - это малоизученное направление исследования рынка. В первую очередь из-за трудности анализа, которая вызвана обработкой очень больших массивов изменяющихся во времени данных. Существующий графический анализ слишком ресурсоёмкий и поэтому был разработан экономный алгоритм с использованием таймсерий излучений. В статье предлагается заменить визуальный (интуитивно-образный) анализ исследованием интегральных характеристик излучения. Статья будет интересна как трейдерам, так и разработчикам механических торговых систем.

В статье описаны основные принципы и приёмы, позволяющие провести анализ любой стратегии с помощью электронных таблиц — Excel, Calc, Google. Также сделано сравнение полученных результатов с тестером MetaTrader 5.

В статье рассмотрим класс вывода текстовых сообщений. Сейчас у нас имеется достаточное количество различных текстовых сообщений, и уже стоит подумать о реорганизации способа их хранения, вывода и удобства правки русских сообщений на иной язык, а так же об удобном способе добавления новых языков в библиотеку и быстром переключении между ними.

Данная статья призвана познакомить читателя с возможным вариантом использования графических объектов языка MQL5. В статье рассматривается индикатор, в котором при помощи графических объектов создана панель управления простейшим анализатором спектра. Статья рассчитана на читателя, знакомого с основами языка MQL5.

В этой статье представлена следующая версия приложения Pattern Analyzer. В нем были исправлены некоторые недоработки, добавлены новые возможности, пересмотрено удобство и актуальность текущего интерфейса. При этом были рассмотрены пожелания и идеи из комментариев предыдущих статей. Что в итоге получилось — читайте далее в этой статье.

В статье продолжим развитие торгового класса - организуем контроль неверных значений параметров торгового приказа и озвучим торговые события.

В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе метода опорных векторов, предложена его реализация на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты. Данная технология до сих пор не была ещё реализована на MQL. Но сначала нам потребуется познакомиться с некоторым математическим аппаратом.

В статье начнём создавать основной торговый класс библиотеки и наделим его первую версию функционалом первичной проверки разрешений на проведение торговых операций. Также немного расширим возможности и содержание базового торгового класса.