Разработка торгового советника с нуля (Часть 21): Новая система ордеров (IV)
Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 54): Классы-наследники абстрактного базового индикатора
В статье рассмотрим создание классов объектов-наследников базового абстрактного индикатора. Такие объекты дадут нам доступ к возможностям создавать индикаторные советники, собирать и получать статистику значений данных разных индикаторов и цен. Также создадим коллекцию объектов-индикаторов, из которой можно будет получать доступ к свойствам и данным каждого созданного в программе индикатора.
Нейросети — это просто (Часть 23): Создаём инструмент для Transfer Learning
В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.
Нейросети — это просто (Часть 69): Ограничение политики поведения на основе плотности офлайн данных (SPOT)
В оффлайн обучении мы используем фиксированный набор данных, что ограничивает покрытие разнообразия окружающей среды. В процессе обучения наш Агент может генерировать действия вне этого набора. При отсутствии обратной связи от окружающей среды корректность оценок таких действий вызывает вопросы. Поддержание политики Агента в пределах обучающей выборки становится важным аспектом для обеспечения надежности обучения. Об этом мы и поговорим в данной статье.
Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.
Разработка торговой системы на основе индикатора Gator Oscillator
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Gator Oscillator и создадим торговую систему по простым стратегиям.
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)
Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
В предыдущей статье мы познакомились с методом DDPG, который позволяет обучать модели в непрерывном пространстве действий. Однако, как и другие методы Q-обучения, DDPG склонен к переоценки значений Q-функции. Эта проблема часто приводит к обучению агента с неоптимальной стратегией. В данной статье мы рассмотрим некоторые подходы преодоления упомянутой проблемы.
Несколько индикаторов на графике (Часть 05): Превращаем MetaTrader 5 в систему RAD (I)
Несмотря на то, что многие люди не умеют программировать, они достаточно креативны и имеют отличные идеи, но отсутствие знаний или понимания программирования мешает им сделать некоторые вещи. Давайте посмотрим вместе, как создать Chart Trade, но используя саму платформу MT5, как будто это IDE.
Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.
Риск-менеджер для ручной торговли
В данной статье мы подробно раскроем написание класса риск-менеджера для ручной торговли с нуля. Также данный класс может быть использован как базовый класс для наследования трейдерам, которые торгуют алгоритмически.
Разработка пользовательского индикатора True Strength Index с помощью MQL5
Представляю новую статью о том, как создать пользовательский индикатор. На этот раз мы будем работать с индексом истинной силы - True Strength Index (TSI) и создадим советник на его основе.
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.
Нейросети — это просто (Часть 66): Проблематика исследования в офлайн обучении
Обучение моделей в офлайн режиме осуществляется на данных ранее подготовленной обучающей выборки. Это дает нам ряд преимуществ, но при этом информация об окружающей среде сильно сжимается до размеров обучающей выборки. Что, в свою очередь, ограничивает возможности исследования. В данной статье хочу предложить познакомиться с методом, позволяющем наполнить обучающую выборку максимально разнообразными данными.
Нейросети — это просто (Часть 70): Улучшение политики с использованием операторов в закрытой форме (CFPI)
В этой статье мы предлагаем познакомиться с алгоритмом, который использует операторы улучшения политики в закрытой форме для оптимизации действий Агента в офлайн режиме.
Тестирование и оптимизация стратегий для бинарных опционов в MetaTrader 5
Проверяем и оптимизируем стратегии для бинарных опционов в MetaTrader 5.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 19): Новая система ордеров (II)
В данной статье мы будем разрабатывать графическую систему ордеров вида «посмотрите, что происходит». Следует сказать, что мы не начнем с нуля, а модифицируем существующую систему, добавив еще больше объектов и событий на график торгуемого нами актива.
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть V): Взгляд с другой стороны
В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.
Торговая стратегия на индикаторе улучшенного распознавания свечей Доджи
Индикатор на метабарах обнаруживал больше свечей чем классический. Проверим, дает ли это реальную пользу в автоматической торговле.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных
Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.
Несколько индикаторов на графике (Часть 06): Превращаем MetaTrader 5 в систему RAD (II)
В предыдущей статье я показал, как создать Chart Trade с использованием объектов MetaTrader 5 и превратить платформу в систему RAD. Система работает очень хорошо, и наверняка многие задумывались о создании библиотеки — она позволит иметь всё больше и больше функциональности в предлагаемой системе, и можно будет разработать более интуитивно понятный советник с более приятный и простым в использовании интерфейсом.
Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением
В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 13): Время и торговля (II)
Сегодня мы построим вторую часть системы Times & Trade для анализа рынка. В предыдущей статье "Times & Trade (I)" мы рассмотрели альтернативную систему для организации графика, чтобы у нас был индикатор, позволяющий как можно быстрее интерпретировать сделки, совершенные на рынке.
Разработка торговой системы на основе индикатора Накопления/Распределения - Accumulation/Distribution
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Накопления/Распределения (Accumulation/Distribution, A/D). Также мы разработаем торговую систему на языке MQL5 для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning
В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.
Несколько индикаторов на графике (Часть 04): Начинаем работу с советником
В предыдущих статьях я рассказывал, как создать индикатор с несколькими подокнами — такая возможность становится интересной при использовании пользовательских индикаторов. В этот раз мы рассмотрим, как добавить несколько окон в советник.
Создавать графические панели в MQL5 стало проще
В этой статье мы предоставим простое и понятное руководство для всех, кто хочет создать один из самых ценных и полезных инструментов в трейдинге — графическую панель, упрощающую выполнение торговых задач. Графические панели позволяют сэкономить время и больше сосредоточиться на самой торговле.
Тестируем информативность разных типов скользящих средних
Мы все знаем важность скользящей средней для многих трейдеров. Существуют разные типы скользящих средних, которые могут быть полезны в торговле. Мы рассмотрим их и проведем простое сравнение, чтобы увидеть, какой из них может показать лучшие результаты.
Нейросети — это просто (Часть 74): Адаптивное прогнозирование траекторий
Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 3): Энтропия Шеннона
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 24): Обеспечиваем надежность системы (I)
В этой статье мы сделаем систему более надежной, чтобы обеспечить более стабильное и безопасное использование. Один из способов достижения нужной надежности — постараться как можно больше повторно использовать код, чтобы он постоянно проверялся в разных ситуациях. Однако, это только один из путей, а другой — использование ООП.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 02): Карты Кохонена
Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.
Машинное обучение и Data Science (Часть 13): Анализируем финансовый рынок с помощью метода главных компонент (PCA)
Попробуем качественно улучшить анализ финансовых рынков с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Узнаем, как этот метод может помочь выявлять скрытые закономерности в данных, определять скрытые рыночные тенденции и оптимизировать инвестиционные стратегии. В этой статье мы посмотрим, как метод PCA дает новую перспективу для анализа сложных финансовых данных, помогая увидеть идеи, которые мы упустили при использовании традиционных подходов. Дает ли применение метода PCA на данных финансовых рынков конкурентное преимущество и поможет ли быть на шаг впереди?
Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5
Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 11): Система кросс-ордеров
Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.
Количественный анализ на MQL5: реализуем перспективный алгоритм
Разбираем вопрос, что такое количественный анализ, как его применяют крупные игроки, создадим один из алгоритмов количественного анализа на языке MQL5.
Мультибот в MetaTrader (Часть II): улучшенный динамический шаблон
Развивая тему предыдущей статьи про мультибота, я решил создать более гибкий и функциональный шаблон, который обладает большими возможностями и может эффективно применяться как во фрилансе, так и использоваться в виде базы для разработки мультивалютных и мультипериодных советников с возможностью интеграции с внешними решениями.