Gamuchirai Zororo Ndawana / Профиль

Финансовые рынки обычно классифицируются как находящиеся во флэте (боковом движении) либо в тренде. Такой статичный взгляд на рынок может облегчить нам торговлю в краткосрочной перспективе. Однако он оторван от реалий рынка. В этой статье мы попытаемся лучше понять, как именно финансовые рынки перемещаются между этими двумя возможными режимами и как мы можем использовать наше новое понимание поведения рынка, чтобы обрести уверенность в наших алгоритмических торговых стратегиях.

Пересечения скользящих средних широко известны трейдерам, и тем не менее суть стратегии мало изменилась с момента ее создания. В этой статье мы представим небольшую корректировку первоначальной стратегии, направленную на минимизацию задержки. Все поклонники оригинальной стратегии могут рассмотреть возможность ее пересмотра в соответствии с рассмотренными здесь идеями. Используя две скользящие средние с одинаковым периодом, мы значительно сокращаем задержку торговой стратегии, не нарушая при этом ее основополагающих принципов.

Я поставил перед собой задачу построить торговую стратегию вокруг пары USDJPY. Мы будем использовать свечные модели, которые формируются на дневном таймфрейме, поскольку они потенциально имеют большую силу. Наша первоначальная стратегия оказалась прибыльной, что побудило нас продолжить ее совершенствование и добавить дополнительные уровни безопасности для защиты полученного капитала.

Присоединяйтесь к нам сегодня, поскольку мы ставим перед собой задачу разработать прибыльную торговую стратегию пробоев на MQL5. Мы выбрали пару EURUSD и попытались торговать на ценовых пробоях на часовом таймфрейме. Нашей системе было трудно отличить ложные пробои от начала истинных трендов. Мы снабдили нашу систему фильтрами, предназначенными для минимизации потерь и увеличения прибыли. В конце концов, мы успешно сделали нашу систему прибыльной и менее подверженной ложным пробоям.

Скользящие средние и стохастический осциллятор можно использовать для генерации торговых сигналов, следующих за трендом. Однако эти сигналы будут наблюдаться только после того, как произойдет ценовое движение. Мы можем эффективно преодолеть этот неизбежный лаг в технических индикаторах с помощью искусственного интеллекта. В настоящей статье мы расскажем, как создать полностью автономный советник на базе ИИ таким образом, чтобы улучшить любую из ваших существующих торговых стратегий. Даже самая старая торговая стратегия может быть улучшена.

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

Управление рисками торгового счета является сложной задачей для всех трейдеров. Можем ли мы разработать торговые приложения, которые динамически изучают режимы высокого, среднего и низкого риска для различных символов в MetaTrader 5? Используя PCA, мы получаем лучший контроль над дисперсией портфеля. Я продемонстрирую, как создавать приложения, которые изучают эти три режима риска на основе рыночных данных, полученных из MetaTrader 5.

Традиционное машинное обучение учит специалистов быть бдительными и не допускать переобучения своих моделей. Однако эта идеология подвергается сомнению в связи с новыми открытиями, опубликованными исследователями из Гарварда, которые обнаружили, что то, что кажется переобучением, в некоторых обстоятельствах может быть результатом преждевременного прекращения процедур обучения. Мы покажем, как можно использовать идеи этой научной публикации для улучшения использования ИИ при прогнозировании доходности рынка.

Скользящие средние являются, безусловно, самыми эффективными индикаторами для прогнозирования моделями ИИ. Однако точность результатов можно еще больше повысить, если перед этим соответственным образом преобразовать данные. В этой статье мы поговорим о создании AI-моделей, которые могут прогнозировать в более отдаленное будущее без существенного снижения уровня точности. В очередной раз мы с вами убедимся, насколько полезны скользящие средние.

Присоединяйтесь к нам, поскольку мы провели эмпирический анализ индикатора MACD, чтобы проверить, поможет ли применение искусственного интеллекта к стратегии, включая индикатор, повысить точность прогнозирования пары EURUSD. Мы одновременно оценивали, легче ли прогнозировать сам индикатор, чем цену, а также позволяет ли значение индикатора прогнозировать будущие уровни цен. Мы предоставим вам информацию, необходимую для принятия решения о том, стоит ли вам инвестировать свое время в интеграцию MACD в ваши торговые стратегии с использованием искусственного интеллекта.

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим стратегию анализа на нескольких таймфреймах, чтобы узнать, на каком таймфрейме наша модель искусственного интеллекта работает лучше всего. Наш анализ приводит нас к выводу, что месячный и часовой таймфреймы дают модели с относительно низким уровнем ошибок по паре EURUSD. Мы использовали это в своих интересах и создали торговый алгоритм, который делает прогнозы с помощью искусственного интеллекта на месячном таймфрейме и совершает сделки на часовом таймфрейме.

Мы применим простую цепь Маркова к индикатору RSI, чтобы наблюдать за поведением цены после того, как индикатор проходит через ключевые уровни. Мы пришли к выводу, что самые сильные сигналы на покупку и продажу по паре NZDJPY генерируются, когда RSI находится в диапазоне 11–20 и 71–80 соответственно. Мы покажем, как можно манипулировать данными, чтобы создавать оптимальные торговые стратегии, основанные непосредственно на имеющихся данных. Кроме того, мы продемонстрируем, как обучить глубокую нейронную сеть оптимальному использованию матрицы перехода.

В статье использованы альтернативные ежедневные данные Федерального резервного банка Сент-Луиса по обобщенному индексу доллара США и набор других макроэкономических показателей для прогнозирования будущего обменного курса EURUSD. К сожалению, хотя данные, по-видимому, имеют почти идеальную корреляцию, нам не удалось получить никаких существенных преимуществ в точности нашей модели, что, наводит нас на мысль, что инвесторам, возможно, лучше использовать обычные рыночные котировки.

В статье мы рассмотрим, как использовать ИИ для оптимизации размера позиции и количества ордеров, чтобы максимизировать доходность портфеля. Мы покажем, как алгоритмически определить оптимальный портфель и адаптировать его к вашим ожиданиям по доходности или уровню устойчивости к риску. Мы используем библиотеку SciPy и язык MQL5 для создания оптимального и диверсифицированного портфеля, используя все имеющиеся у нас данные.

В данной серии статей мы вернемся к хорошо известным торговым стратегиям, чтобы узнать, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта. В сегодняшней статье мы рассмотрим индекс FTSE 100 и попытаемся спрогнозировать его, используя часть отдельных акций, входящих в состав индекса.

Мы проанализируем альтернативные данные, собранные Чикагской опционной биржей (Chicago Board of Options Exchange, CBOE), чтобы повысить точность наших глубоких нейронных сетей при прогнозировании символа XAUEUR.

В статье мы продемонстрируем, как можно создавать торговые приложения на базе ИИ, способные учиться на собственных ошибках. Мы рассмотрим технику, известную как стекинг (stacking), при которой мы используем 2 модели для создания 1 прогноза. Первая модель, как правило, является более слабым обучающимся алгоритмом, а вторая - более мощной моделью, которая обучается на результатах более слабого алгоритма. Наша цель — создать ансамбль моделей, чтобы достичь более высокой точности.