Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

icon

Статьи на темы математических моделей и законов вероятности заинтересуют многих трейдеров. Ведь математика положена в основу технических индикаторов, а знание статистики необходимо для анализа результатов торговли и разработки стратегий.

Читайте о нечеткой логике, цифровых фильтрах, рыночном профиле, картах Кохонена, нейронном газе и многих других инструментах, которые могут использованы для торговли.

Новая статья
последние | лучшие
Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть VIII): События модификации ордеров и позиций
Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть VIII): События модификации ордеров и позиций

Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть VIII): События модификации ордеров и позиций

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написание программ для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В седьмой части мы добавили отслеживание событий срабатывания StopLimit-ордеров и подготовили функционал для отслеживания остальных событий, происходящих с ордерами и позициями. В данной статье сделаем класс для отслеживания событий модификации рыночных ордеров и позиций.
Использование крешлогов для отладки собственных dll
Использование крешлогов для отладки собственных dll

Использование крешлогов для отладки собственных dll

25-30% всех крешлогов, поступающих от пользователей, возникают в результате ошибок выполнения функций, импортируемых из пользовательских dll.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм обезьян (Monkey algorithm, MA)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм обезьян (Monkey algorithm, MA)

В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.
Стать хорошим программистом (Часть 2): избавляемся еще от пяти привычек на пути к лучшему программированию на MQL5
Стать хорошим программистом (Часть 2): избавляемся еще от пяти привычек на пути к лучшему программированию на MQL5

Стать хорошим программистом (Часть 2): избавляемся еще от пяти привычек на пути к лучшему программированию на MQL5

Статья обязательна к прочтению для всех, кто хочет улучшить свою карьеру программиста. Цель этой серии статей — помочь любому читателю, даже опытному, улучшить навыки программирования. Описанные в статье идеи работают как для начинающих MQL5-программистов, так и для профессионалов.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 41): Пример мультисимвольного мультипериодного индикатора
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 41): Пример мультисимвольного мультипериодного индикатора

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 41): Пример мультисимвольного мультипериодного индикатора

В статье рассмотрим пример создания мультисимвольного мультипериодного индикатора с использованием классов таймсерий библиотеки DoEasy, отображающего в подокне график выбранной валютной пары с выбранного таймфрейма в виде японских свечей. Немного доработаем классы библиотеки и создадим отдельный файл для хранения перечислений для входных параметров программ и выбора языка компиляции.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)

Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.
Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть XVII): Интерактивность объектов библиотеки
Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть XVII): Интерактивность объектов библиотеки

Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть XVII): Интерактивность объектов библиотеки

Сегодня доведём до логического завершения функционал базового объекта всех объектов библиотеки, который позволит любому объекту библиотеки, созданному на его основе, интерактивно взаимодействовать с пользователем. Например, можно установить максимально приемлемый размер спреда для открытия позиции и значение уровня цены, при пересечении которого нам будет послано событие от объекта-символа в программу о сигнале по размеру спреда и пересечению ценой контролируемого уровня.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы

В статье доработаем классы объектов индикаторных буферов для работы в мультисимвольном режиме. Таким образом у нас будет готово всё для создания в своих программах мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Добавим недостающий функционал объектам расчётных буферов, что позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы.
Горная карта, или График "Айсберг"
Горная карта, или График "Айсберг"

Горная карта, или График "Айсберг"

Как вам идея добавить новый тип графика в платформу MetaTrader 5? Многие говорят, что в ней не хватает несколько вещей, которые есть в других платформах. Но на самом деле MetaTrader 5 — очень практичная платформа, которая позволяет делать то, что невозможно сделать во многих других платформах, или по крайней мере, в них это сделать не так легко.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 03): Матричная регрессия

Машинное обучение и Data Science (Часть 03): Матричная регрессия

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера

С данной статьи начнём делать классы индикаторных буферов для библиотеки DoEasy. Сегодня создадим базовый класс абстрактного буфера, который будет являться основой для создания различных типов классов индикаторных буферов.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)

Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.
preview
Работа с матрицами и векторами в MQL5

Работа с матрицами и векторами в MQL5

Для решения математических задач в MQL5 были добавлены матрицы и векторы. Новые типы имеют встроенные методы для написания краткого и понятного кода, который близок к математической записи. Массивы — это хорошо, но матрицы во многих случаях лучше.
preview
Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели

Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели

Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.
preview
Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)

Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)

В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 44): Класс-коллекция объектов индикаторных буферов
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 44): Класс-коллекция объектов индикаторных буферов

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 44): Класс-коллекция объектов индикаторных буферов

В статье рассмотрим создание класса-коллекции объектов индикаторных буферов и протестируем возможности создания любого количества буферов для программ-индикаторов и возможности работы с ними (максимальное количество буферов, которые можно создать в MQL-индикаторах - 512 буферов).
preview
Анализируем причины неудач торговых советников

Анализируем причины неудач торговых советников

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.
preview
Алгоритм докупки: математическая модель увеличения эффективности

Алгоритм докупки: математическая модель увеличения эффективности

В данной статье мы будем использовать алгоритм докупки, как путеводитель в мир более глубокого понимания эффективности торговых систем и начнем работать над общими принципами усиления эффективности торговли с помощью математики и логики а также применим самые нестандартные методы увеличения эффективности в контексте использования абсолютно любой торговой системы.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 47): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 47): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 47): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы

В статье начнём разработку методов работы со стандартными индикаторами, что в итоге позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы на базе классов библиотеки. Также добавим в классы таймсерий событие "Пропущенные бары" и разгрузим код основной программы, переместив из неё функции подготовки библиотеки в класс CEngine.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 64): Стакан цен, классы объекта-снимка и объекта-серии снимков стакана цен
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 64): Стакан цен, классы объекта-снимка и объекта-серии снимков стакана цен

Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 64): Стакан цен, классы объекта-снимка и объекта-серии снимков стакана цен

В статье создадим два класса - класс объекта-снимка стакана цен и класс объекта-серии снимков стакана цен и протестируем создание серии данных стакана цен.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 40): Индикаторы на основе библиотеки - реалтайм обновление данных
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 40): Индикаторы на основе библиотеки - реалтайм обновление данных

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 40): Индикаторы на основе библиотеки - реалтайм обновление данных

В статье рассмотрим создание простого мультипериодного индикатора на основе библиотеки DoEasy. Доработаем классы таймсерий для получения данных с любых таймфреймов для отображения их на текущем периоде графика.
preview
Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила

Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила

В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)

Сегодня изучим алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA), который отличается удивительной сходимостью на гладких функциях.
preview
Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности

Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности

Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 71): События коллекции объектов-чартов
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 71): События коллекции объектов-чартов

Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 71): События коллекции объектов-чартов

В статье создадим функционал отслеживания некоторых событий объектов-чартов — добавление и удаление графиков символов, добавление и удаление подокон на график, а также добавление/удаление/изменение индикаторов в окнах чартов.
preview
Нейросети — это просто (Часть 22): Обучение без учителя рекуррентных моделей

Нейросети — это просто (Часть 22): Обучение без учителя рекуррентных моделей

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Поиск косяком рыб (Fish School Search — FSS)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Поиск косяком рыб (Fish School Search — FSS)

Поиск косяком рыб (FSS) — новый современный алгоритм оптимизации, вдохновленный поведением рыб в стае, большинство из которых, до 80%, плавают организовано в сообществе сородичей. Доказано, что объединения рыб играют важную роль в эффективности поиска пропитания и защиты от хищников.
preview
Нелинейные регрессионные модели на бирже

Нелинейные регрессионные модели на бирже

Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 68): Класс объекта-окна графика и классы объектов-индикаторов в окне графика
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 68): Класс объекта-окна графика и классы объектов-индикаторов в окне графика

Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 68): Класс объекта-окна графика и классы объектов-индикаторов в окне графика

В статье продолжим разрабатывать класс объекта-чарта. Добавим к нему список объектов-окон графика, в которых в свою очередь будут доступны списки индикаторов, размещённых в них.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 05): Деревья решений на примере погодных условий для игры в теннис

Машинное обучение и Data Science (Часть 05): Деревья решений на примере погодных условий для игры в теннис

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 38): Коллекция таймсерий - реалтайм обновление и доступ к данным из программы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 38): Коллекция таймсерий - реалтайм обновление и доступ к данным из программы

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 38): Коллекция таймсерий - реалтайм обновление и доступ к данным из программы

В статье рассмотрим реалтайм-обновление данных таймсерий и отправку сообщений о событии "Новый бар" на график управляющей программы от всех таймсерий всех символов для возможности обработки этих событий в своих программах. Для определения необходимости обновления таймсерий для нетекущих символа и периодов графика будем использовать класс "Новый тик".
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Метод Нелдера-Мида, или метод симплексного поиска (Nelder–Mead method, NM)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Метод Нелдера-Мида, или метод симплексного поиска (Nelder–Mead method, NM)

Статья представляет полное исследование метода Нелдера-Мида объясняя, как симплекс — пространство параметров функции — изменяется и перестраивается на каждой итерации для достижения оптимального решения, а также описывает способ улучшения этого метода.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Дифференциальная эволюция (Differential Evolution, DE)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Дифференциальная эволюция (Differential Evolution, DE)

В этой статье поговорим об алгоритме, который демонстрирует самые противоречивые результаты из всех рассмотренных ранее, алгоритм дифференциальной эволюции (DE).
preview
Управление рисками и капиталом с помощью советников

Управление рисками и капиталом с помощью советников

Эта статья о том, чего вы не найдете в отчете о тестировании, чего следует ожидать при использовании советников, как управлять своими деньгами при использовании роботов и как покрыть значительный убыток, чтобы остаться в трейдинге при автоматизированной торговле.
preview
Высокочастотная арбитражная торговая система на Python с использованием MetaTrader 5

Высокочастотная арбитражная торговая система на Python с использованием MetaTrader 5

Создаем легальную в глазах брокеров арбитражную систему, которая создает тысячи синтетических цен на рынке Форекс, анализирует их, и успешно торгует в прибыль.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 61): Коллекция тиковых серий символов
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 61): Коллекция тиковых серий символов

Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 61): Коллекция тиковых серий символов

Так как в работе программы могут участвовать разные символы, то для каждого символа необходимо создать свой список. Такие списки мы сегодня объединим в коллекцию тиковых данных. По сути это будет обычный список на основе класса динамического массива указателей на экземпляры класса CObject и его наследников Cтандартной библиотеки.
Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть IX): Совместимость с MQL4 - Подготовка данных
Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть IX): Совместимость с MQL4 - Подготовка данных

Библиотека для простого и быстрого создания программ для MetaTrader (Часть IX): Совместимость с MQL4 - Подготовка данных

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написание программ для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В восьмой части сделали класс для отслеживания событий модификации рыночных ордеров и позиций. В данной статье начнём доработку библиотеки с целью полной её совместимости с MQL4.
preview
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 50): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы со смещением

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 50): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы со смещением

В статье доработаем методы библиотеки для корректного отображения мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, линии которых выводятся на график текущего символа со смещением, задаваемым в настройках. А также наведём порядок в методах работы со стандартными индикаторами и уберём в область библиотеки лишний код в итоговой программе-индикаторе.
preview
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 49): Мультипериодные мультисимвольные многобуферные стандартные индикаторы

Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 49): Мультипериодные мультисимвольные многобуферные стандартные индикаторы

В статье доработаем классы библиотеки для возможности создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, требующих для отображения своих данных несколько индикаторных буферов.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 69): Класс-коллекция объектов-чартов
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 69): Класс-коллекция объектов-чартов

Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 69): Класс-коллекция объектов-чартов

С этой статьи начнём разработку класса-коллекции объектов-чартов, который будет хранить в себе список-коллекцию объектов-чартов с их подокнами и индикаторами в них, и даст возможность работы с любыми выбранными чартами и их подокнами, или сразу со списком из нескольких чартов одновременно.