Когда начали создаваться первые системы, способные что-то считать, всё потребовало вмешательства инженеров, обладающих обширными знаниями о том, что проектируется. Мы говорим о рассвете компьютерной техники, о времени, когда не было даже терминалов, позволяющих что-либо программировать. По мере развития и роста интереса к тому, чтобы большее число людей могли создавать что-либо, появлялись новые идеи и методы программирования этих машин, которые раньше сводились к изменению положения соединителей. Именно тогда появились первые терминалы.
В этой статье мы продолжаем рассматривать популярные торговые индикаторы под новым углом. Мы собираемся обрабатывать горизонтальную композицию естественных преобразований. Лучшим индикатором для этого является двойная экспоненциальная скользящая средняя (Double Exponential Moving Average, DEMA).
Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?
Каждый продукт в Маркете MetaTrader можно купить и через торговые платформы MetaTrader 4 и MetaTrader 5, и прямо на сайте MQL5.com. Выберите продукт, который лучше всего подходит под ваш стиль работы, оплатите его удобным для вас способом и не забудьте активировать.
Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Нейросети — это просто (Часть 73): АвтоБоты прогнозирования ценового движения
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.
В этой статье мы воплотим в жизнь класс C_Mouse. Он обеспечивает возможности программирования на самом высоком уровне. Однако разговоры о высокоуровневых или низкоуровневых языках программирования не связаны с включением в код нецензурных слов или жаргона. Всё наоборот. Когда мы говорим о высокоуровневом или низкоуровневом программировании, мы имеем в виду, насколько легко или сложно понять код другим программистам.
Мы уже можем начать создавать советника для использования в репликации/моделировании. Однако нам нужно нечто усовершенствованное, а не какое-то случайное решение. Несмотря на это, нас не должна пугать первоначальная сложность. Очень важно начать с чего-то, иначе в конечном итоге мы придем к тому, что размышляем о сложности задачи, даже не пытаясь ее преодолеть. Суть программирования именно в этом: преодолеть препятствия посредством изучения, тестирования и обширных исследований.
В этой статье мы представим реализацию нескольких показателей доходности и риска, рассматриваемых как альтернативы коэффициенту Шарпа, и исследуем гипотетические кривые капитала для анализа их характеристик.
| Прирост: | 1,210.33 | % |
| Средства: | 1,618.80 | USD |
| Баланс: | 1,618.80 | USD |
В этой статье мы рассмотрим использование трейлинг-стопа в торговле — насколько он полезен и эффективен, и как его можно использовать. Эффективность трейлинг-стопа во многом зависит от волатильности цены и подбора уровня стоп-лосса. Для установки стоп-лосса могут использоваться самые разные подходы.
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.
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.
В этой статье мы завершаем первый этап разработки системы репликации и моделирования. Дорогой читатель, этим достижением я подтверждаю, что система достигла продвинутого уровня, открывая путь для внедрения новой функциональности. Цель состоит в том, чтобы обогатить систему еще больше, превратив ее в мощный инструмент для исследований и развития анализа рынка.
Сегодня мы снимем ограничение, которое препятствовало выполнению моделирований, основанных на построении LAST, и введем новую точку входа специально для этого типа моделирования. Обратите внимание на то, что весь механизм работы будет основан на принципах валютного рынка. Основное различие в данной процедуре заключается в разделении моделирований BID и LAST. Однако важно отметить, что методология, используемая при рандомизации времени и его корректировке для совместимости с классом C_Replay, остается идентичной в обоих видах моделирования. Это хорошо, поскольку изменения в одном режиме приводят к автоматическим улучшениям в другом, особенно если это касается обработки времени между тиками.
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.
Данная статья позволит новичку с нуля написать реализацию скрипта для балансировки рисков при одновременной торговле нескольких торговых инструментов, а опытным пользователям возможно даст новые идеи для реализации своих решений в части предложенных вариантов в данной статье.
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно Parabolic SAR или iSAR на нескольких таймфреймах, начиная с PERIOD_M15 и заканчивая PERIOD_D1.
В этой статье мы попытаемся упростить описание концепций, рассматриваемых в этой серии, остановившись только на одном индикаторе - наиболее распространенном и, вероятно, самом легком для понимания. Речь идет о скользящей средней. Также мы рассмотрим значение и возможные применения вертикальных естественных преобразований.
