Последние статьи на MQL5.com

Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.

В этой статье мы бегло просмотрим некоторые методы получения функции, которая может представлять наши данные в базе данных. Я не буду подробно останавливаться на том, как использовать статистику и исследования вероятностей для интерпретации результатов. Оставим это для тех, кто действительно хочет углубиться в математическую сторону вопроса. Тем не менее, изучение этих вопросов будет иметь решающее значение для понимания того, что связано с изучением нейронных сетей. Здесь мы довольно спокойно рассмотрим этот вопрос.

В данной статье мы рассмотрим несколько идей, среди которых: как математические формулы оказываются сложнее с виду, чем при их реализации в коде. Помимо этого, рассмотрим как можно настроить квадрант графика, а также одну интересную проблему, которая может возникнуть в вашем MQL5-коде. Хотя, честно говоря, я еще не совсем понял, как это объяснить. Но всё равно я вам покажу, как исправить это в коде.

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.

Продолжаем, начатую в предыдущей статье работу, по построению фреймворка RefMask3D средствами MQL5. Данный фреймворк разработан для всестороннего изучения мультимодального взаимодействия и анализа признаков в облаке точек, с последующей идентификацией целевого объекта на основе описания, предоставленного на естественном языке.

В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию торговли сырой нефтью с целью ее усовершенствования за счет использования алгоритмов машинного обучения с учителем. Мы построим модель наименьших квадратов для прогнозирования будущих цен на нефть марки Brent на основе разницы между ценами на нефть марки Brent и WTI. Наша цель — найти опережающий индикатор будущих изменений цен на нефть марки Brent.

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

Предпринята попытка построить торговый эксперт для предсказания котировок валютных курсов. За основу алгоритма взяты классические модели классификации — логистическая и пробит регрессия. В качестве фильтра торговых сигналов используется критерий отношения правдоподобия.

Предлагаем познакомиться с методом комплексного мультимодального анализа взаимодействия и понимания признаков.

В этой статье мы представим полное руководство для начинающих по созданию советников (EA) на MQL5. Вы найдете пошаговые инструкции по созданию экспертов с использованием псевдокода и возможностей кода, сгенерированного ИИ. Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свой пусть в алготрейдинге, а также для всех, кто хочет улучшить навыки разработки эффективных советников.

Продолжим автоматизировать шаги, которые ранее мы выполняли вручную. В этот раз вернёмся к автоматизации второго этапа, то есть выбора оптимальной группы одиночных экземпляров торговых стратегий, дополнив его возможностью учитывать результаты экземпляров на форвард-периоде.

В этой статье рассматривается, как экономические новости, поведение инвесторов и различные факторы могут влиять на развороты рыночных трендов. Статья включает видео с пояснениями и внедряет MQL5-код в программу для обнаружения разворотов тренда, оповещения и принятия соответствующих мер в зависимости от рыночных условий.

В статье представлен Алгоритм Искусственного Орошения (ASHA) – новый метаэвристический метод, разработанный для решения общих задач оптимизации. Основанный на моделировании процессов потоков и накопления воды, этот алгоритм выстраивает концепцию идеального поля, в котором каждая единица ресурса (вода) вызывается для поиска оптимального решения. Узнайте, как ASHA адаптирует принципы потока и накопления для эффективного распределения ресурсов в условиях поискового пространства, а также познакомьтесь с его реализацией и итогами тестирования.

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.

В процессе анализа рыночной ситуации мы делим её на отдельные сегменты, выявляя ключевые тенденции. Однако традиционные методы анализа часто фокусируются на одном аспекте, что ограничивает восприятие. В данной статье мы познакомимся с методом, позволяющем выделять несколько объектов, что даёт более полное и многослойное понимание ситуации.

В статье объясняется, как использовать треугольный арбитраж, а также как применять прогнозы и специализированное программное обеспечение для более разумной торговли валютами, даже если вы новичок на рынке. Готовы торговать как профессионалы?

В статье разработаем паттерн Price Action "Внешний Бар" в библиотеке DoEasy и оптимизируем методы доступа к управлению ценовыми паттернами. Кроме того, проведём работу по исправлению ошибок и недоработок, выявленных при тестировании библиотеки.

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.

В данной статье мы продолжим погружение в реализацию алгоритма ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). В частности, обсудим два ключевых аспекта: перемещение облаков в регионы с низким давлением и моделирование процесса дождя, включая инициализацию капель и распределение их между облаками. Мы также разберем другие методы, которые играют важную роль в управлении состоянием облаков и обеспечении их взаимодействия с окружающей средой.

В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.

Статья посвящена метаэвристическому алгоритму Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), который моделирует поведение облаков для решения задач оптимизации. Алгоритм использует принципы генерации, движения и распространения облаков, адаптируясь к "погодным условиям" в пространстве решений. Статья раскрывает, как метеорологическая симуляция алгоритма находит оптимальные решения в сложном пространстве возможностей и подробно описывает этапы работы ACMO, включая подготовку "неба", рождение облаков, их перемещение и концентрацию дождя.

Ложные регрессии возникают, когда два временных ряда демонстрируют высокую степень корреляции чисто случайно, что приводит к вводящим в заблуждение результатам регрессионного анализа. В таких случаях, даже если переменные кажутся связанными, корреляция является случайной и модель может быть ненадежной.

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.

В данной статья предлагаем познакомиться с методом сегментации 3D-люъектов на основе Superpoint Transformer (SPFormer), который устраняет необходимость в промежуточной агрегации данных. Что ускоряет процесс сегментации и повышает производительность модели.

Поиск нейронной архитектуры (Neural Architecture Search), автоматизированный подход к определению идеальных настроек нейронной сети, может стать преимуществом при наличии большого количества вариантов и больших наборов тестовых данных. Здесь мы рассмотрим, как этот подход можно сделать еще более эффективным с помощью парных собственных векторов (Eigen Vectors).

В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.

Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.

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).

Пошаговое руководство по созданию и реализации автоматизированного торгового алгоритма на основе разрывов справедливой стоимости (Fair Value Gap, FVG) на языке MQL5. Подробное руководство может быть полезно как новичкам, так и опытным трейдерам.

В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.

В этой статье рассказывается о том, как писать пользовательские индикаторы на языке MQL5. Это вводная часть, в которой вы познакомитесь с основами создания простых пользовательских индикаторов. В ней продемонстрирован практический подход к программированию различных пользовательских индикаторов. Материал предназначен для тех, кто еще в начал пути по изучению программирования на MQL5.

Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.

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.

Предлагаем вам познакомиться с новым подход обнаружения объектов при помощи гиперсетей. Гиперсети могут генерировать весовые коэффициенты для основной модели, что позволяет учитывать особенности текущего состояния рынка. Такой подход позволяет улучшить точность прогнозирования, адаптируя модель к различным торговым условиям.

В этой статье расскажу, как сделать простенькую панельку для изменения настроек индикатора прямо с графика, и какие изменения нужно внести в индикатор, чтобы подключить эту панель. Статья рассчитана исключительно на тех, кто только начал знакомиться с языком MQL5.

В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.

По умолчанию торговля несколькими валютами недоступна при сборке советника с помощью Мастера. Мы рассмотрим два возможных приема, к которым могут прибегнуть трейдеры, желающие проверить свои идеи на нескольких символах одновременно.

В этой статье мы продолжаем изучение семейства алгоритмов группового учета аргументов. Реализуем средствами MQL5 комбинаторный алгоритм, а также его усовершенствованную версию — комбинаторный селективный алгоритм.