Все о MQL5 Wizard: создавайте роботов без программирования. - страница 12

Новый комментарий
 
Sergey Golubev #:

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 89): Использование побитовой векторизации в перцептронных классификаторах

Для этого мы используем CSignalBitwisePerceptron: компактный класс MQL5 Signal, который векторизует 64 периода в одно 64-битное "слово", применяя O(1) побитовый map-гейт, обеспечивающий сверхбыстрое сопоставление шаблонов, а также используя облегченный перцептронный гейт (точечное произведение над битами на аппаратном уровне) в качестве контекстного фильтра. Эта пара позволяет сократить работу с плавающей запятой, обеспечивает единственный настраиваемый параметр доверия (m_threshold) для компромисса между частотой и точностью и - согласно тестам forward walk - имеет потенциал для уменьшения просадки при сохранении задержки выполнения около нуля.
Интересный подход! Облегченный перцептрон с помощью битовых масок - отличная идея для снижения задержек.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 90): Управление деньгами на основе дерева Фенвика с помощью 1D CNN на MQL5

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 90): Управление деньгами в дереве Фенвика с помощью 1D CNN на MQL5

В последней статье серии "Мастер MQL5" мы исследовали сигналы входа в рынок, объединив алгоритм побитовой векторизации с перцептронным классификатором. Мы получили некоторые намеки на то, что эта пара имеет потенциал для дальнейшего развития в пригодную для использования торговую систему, основываясь на тестовых отчетах, полученных в ходе нескольких форвардных прогулок. Тем не менее сигналы входа, хотя и фундаментальные, - это только половина успеха. Мы обратились к пользовательскому классу управления капиталом, который можно использовать в мастере MQL5 для создания советника. Наш подход к изучению уникальных систем управления капиталом заключается в том, чтобы уменьшить размер позиции, когда это уместно. Даже при наличии точных сигналов на вход, будь то навигация по турбулентным колебаниям NVDA или очень ликвидным парам форекс, использование жесткого размера лота может оставить часть альфы на столе. Хуже того, риски просадки обычно следуют за этим.

Стандартный способ регулировки размера позиции может заключаться в обратном соотношении его с преобладающим тиковым объемом. Эти ориентировочные значения объема обычно определяются на основе средних значений. Эти средние могут быть рассчитаны на большие периоды, что может быть обременительным для вычислительных ресурсов и приводить к некоторой задержке. Поэтому в качестве темы мы рассмотрим другой подход к построению системы, которая плавно реагирует на давление объема в реальном времени, не снижая скорости исполнения, опираясь на дерево Фенвика.

MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 90): Fenwick Tree Money Management with 1D CNN in MQL5
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 90): Fenwick Tree Money Management with 1D CNN in MQL5
  • 2026.05.20
  • www.mql5.com
This article implements a Fenwick Tree (Binary Indexed Tree) for volume-aware money management inside an MQL5 Wizard Expert Advisor. We structure cumulative volume in O(log n) and apply four scaling modes—linear, conservative, aggressive, and mean-reversion—optionally gated by a lightweight 1D CNN. Practical tests compare the algorithm alone versus the CNN‑filtered approach to illustrate adaptive lot sizing and risk control under varying volume topologies.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 91): Использование списков пропусков и сети Хопфилда в пользовательском классе трейлинга

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 91): Использование списков пропусков и сети Хопфилда в пользовательском классе трейлинга

В прошлой статье в разделе "Техники MQL5-мастера" мы построили надежный фреймворк для пропорционирования капитала, в котором использовались деревья Фенвика, а также одномерная CNN. Оптимизация размера позиции в соответствии с волатильностью - важный аспект торговли, но не менее важным является и защита прибыли на живых рынках. Если трейдеры используют стандартные линейные трейлинг-стопы, они могут быть восприимчивы к разрыву в латентности. Во время флэш-событий, которые в наши дни происходят чаще и в менее предсказуемые периоды, ценовое действие редко бывает последовательным.
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 91): Using Skip Lists and a Hopfield Network in a Custom Trailing Class
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 91): Using Skip Lists and a Hopfield Network in a Custom Trailing Class
  • 2026.05.26
  • www.mql5.com
For our next Exploration on notions that are testable with the MQL5 Wizard we examine if Skip Lists and the Hopfield Network can give us a profit-guarding trailing strategy. Trailing Stop Management, as already argued, can be overlooked in most trading systems at the expense of Entry Signals or even Money Management. Trailing stops can make all the difference in certain situations such as trending markets, and thus we test this out with GBP USD.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 92): Использование индексации B-Tree и байесовской NN в пользовательском сигнальном классе

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 92): Использование индексации B-Tree и байесовской NN в пользовательском классе сигналов

В прошлой статье этого цикла мы добавили в наш инструментарий защиту от рисков с помощью трейлинг-стопа, использующего алгоритм Skip-List вместе с сетью Хопфилда. Трейлинг-стопы помогают защитить плавающую прибыль не только за счет наличия стоп-лосса, но и за счет того, что он перемещается только в оптимальное время, а не в ответ на рыночный шум или нестабильные колебания. Построение сигналов входа для нескольких символов может выявить структурные ограничения в стандартных наборах инструментов, особенно при работе с несколькими стратегиями. Во-первых, стандартная библиотека MQL5 не обеспечивает реляционного управления состоянием. Таким образом, встроенные структуры данных, такие как MQLRates, зависят от конкретного символа, и если сравнение между символами является ключевым в какой-либо стратегии, это может стать препятствием для скорости.

Во-вторых, существует опасность детерминированной определенности. Обычные индикаторы и традиционные нейронные сети не имеют страховочной сетки, поскольку они всегда выдают жесткие приказы на покупку и продажу, при этом бездушно относясь к хаотичному рыночному шуму с той же убежденностью, что и к четким трендам. Другими словами, они всегда эксплуатируют. Однако сегодня можно утверждать, что трейдеры могут использовать более сложные наборы инструментов - те, которые не только позволяют отображать несколько символов, но и дают возможность исследовать ситуацию, возможно, используя вероятностную систему безопасности, чтобы лучше оценивать все состояния рынка с соответствующей убежденностью.

MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 92): Using B-Tree Indexing and a Bayesian NN in a Custom Signal Class
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 92): Using B-Tree Indexing and a Bayesian NN in a Custom Signal Class
  • 2026.05.31
  • www.mql5.com
In this article we present yet another custom MQL5 Signal Class that we are labelling ‘CSignalBTreeBayesian’. We are marrying the algorithm of a balanced tree with a neural network that is built on Bayesian principles to formulate yet another custom signal testable independently or with other signals thanks to the MQL5 Wizard.
1...56789101112
Новый комментарий