Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В четвертой части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. В этот раз будем совершенствовать советник Simple Hedge. Будем использовать математический анализ и подход грубой силы (brute force) чтобы оптимизировать стратегию. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии и закладывает основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.

В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.

В данной статье мы разберемся с одним из самых сложных вопросов сферы программирования на MQL5: как правильно получить ID графика, и почему иногда объекты не строятся на графике. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.

Создаем легальную в глазах брокеров арбитражную систему, которая создает тысячи синтетических цен на рынке Форекс, анализирует их, и успешно торгует в прибыль.

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.

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.

Данные экономического календаря по умолчанию недоступны для тестирования с помощью советников в тестере стратегий. Мы рассмотрим, как базы данных могут помочь обойти это ограничение. В частности, мы увидим, как можно использовать базы данных SQLite для архивирования новостей Экономического календаря, чтобы советники, собранные с помощью Мастера, могли использовать их для генерации торговых сигналов.

Как использовать экономические данные Всемирного банка для прогнозирования? Что будет если совместить модели ИИ и экономику?

В статье рассматривается метаэвристический алгоритм AEO, который моделирует взаимодействия между компонентами экосистемы, создавая начальную популяцию решений и применяя адаптивные стратегии обновления, и подробно описываются этапы работы AEO, включая фазы потребления и разложения, а также различные стратегии поведения агентов. Статья знакомит с особенностями и преимуществами данного алгоритма.

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.

Вы могли не заметить, что моделирование матриц оказалось немного странным, так как указывались не строки и столбцы, а только столбцы. Это выглядит очень странно при чтении кода, выполняющего матричные факторизации. Если вы ожидали увидеть указанные строки и столбцы, то могли бы запутаться при попытке выполнить факторизацию. Более того, данный способ моделирования матриц не самый лучший. Это связано с тем, что когда мы моделируем матрицы таким образом, то сталкиваемся с некими ограничениями, которые заставляют нас использовать другие методы или функции, которые не были бы необходимы, если бы моделирование осуществлялось более подходящим способом.

Как насчет изучения чего-то нового? В этой статье вы узнаете, как преобразовывать скрипты в сервисы, и почему полезно это делать.

Символьная регрессия — это форма регрессии, которая начинается с минимальных или нулевых предположений относительно того, как будет выглядеть базовая модель, отображающая изучаемые наборы данных. Несмотря на то, что ее можно реализовать с помощью байесовских методов или нейронных сетей, мы рассмотрим, как реализация с использованием генетических алгоритмов может помочь настроить класс сигналов советника, пригодный для использования в Мастере MQL5.

Байесовский вывод — это применение теоремы Байеса для обновления вероятностной гипотезы по мере поступления новой информации. Это намекает на необходимость адаптации в анализе временных рядов, и поэтому мы рассмотрим, как мы могли бы использовать его при создании пользовательских классов не только применительно к сигналам, но и для управления капиталом и трейлинг-стопами.

Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.

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).

Эта статья раскрывает потенциал Value at Risk (VaR) модели для оптимизации мультивалютного портфеля. Используя мощь Python и функционал MetaTrader 5, мы демонстрируем, как реализовать VaR-анализ для эффективного распределения капитала и управления позициями. От теоретических основ до практической реализации, статья охватывает все аспекты применения одной из наиболее устойчивых систем расчета рисков — VaR — в алгоритмической торговле.

Устали тратить время на поиск того самого файла, который необходим для работы вашего приложения? Как насчет того, чтобы включить все в исполняемый файл? Так вы больше не будете тратить время на поиск необходимого. Знаю, что многие пользуются именно такой формой распространения и хранения вещей, но есть гораздо более подходящий способ. По крайней мере, что касается распространения исполняемых файлов и их хранения. Метод, который будет здесь представлен, может оказаться очень полезным, так как в качестве отличного помощника вы сможете использовать сам MetaTrader 5, а также MQL5. И это не так уж трудно и сложно для понимания.

В статье рассматривается метод главных компонент — метод снижения размерности при анализе данных, а также то, как его можно реализовать с использованием собственных значений и векторов. Как всегда, мы попытаемся разработать прототип класса сигналов советника, который можно будет использовать в Мастере MQL5.

ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.

Влияет ли положение планет и звезд на финансовые рынки? Вооружимся статистикой и большими данными и отправимся в увлекательное путешествие в мир, где пересекаются звезды и биржевые графики.

Главное в этой статье — представление и объяснение класса C_ChartFloatingRAD. У нас есть индикатор Chart Trade, который работает довольно интересным образом. Как вы могли заметить, у нас на графике все еще достаточно небольшое количество объектов, и тем не менее, мы получили ожидаемое функционирование. Значения, присутствующие в индикаторе, можно редактировать. Вопрос в том, как это возможно? В этой статье все начнет проясняться.

Циклы имеют большое значение в нашей жизни. День и ночь, времена года, дни недели и множество других циклов разного характера и разной природы присутствуют в жизни любого человека. В этой статье мы попробуем рассмотреть циклы на финансовых рынках.

Торговля на новостях может быть сложной и утомительной. В этой статье мы рассмотрим шаги по получению новостных данных. Кроме того, мы узнаем об экономическом календаре MQL5 и о том, что он может предложить.

Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.

В предыдущей статье я объяснил, как можно управлять данными шаблона для их использования в OBJ_CHART. Там я лишь обозначил тему, не вдаваясь в подробности, поскольку в той версии работа была выполнена очень упрощенным способом. Это сделано для того, чтобы облегчить объяснение содержания, ведь несмотря на кажущуюся простоту многих вещей, некоторые из них не столь очевидны, а без понимания самой простой и основной части, вы не сможете по-настоящему разобраться в том, что мы делаем.

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.

В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.

Продолжаем погружение в теорию хаоса на финансовых рынках, и рассмотрим ее применимость к анализу валют и иных активов.