В этой статье вы узнаете, как разработать индикатор Order Blocks, основанный на объеме стакана (глубине рынка) и оптимизировать его с помощью буферов для повышения точности. Этим мы завершаем текущий этап проекта и готовимся к следующим, в рамках которых будет реализован класс управления рисками и торговый бот, использующий сигналы, генерируемые индикатором.
В этой статье подробно описано создание адаптивного экспертного советника (MarketRegimeEA) с помощью детектора режимов из Части 1. Он автоматически переключает торговые стратегии и параметры рисков для трендового, флэтового или волатильного рынков. Сюда включены практическая оптимизация, обработка переходов и индикатор для нескольких таймфреймов.
В этой статье я расскажу вам об основных операциях с файлами и о том, как настроить гибкий обработчик для индивидуальной настройки. Мы обновим класс CLogifyHandlerFile, чтобы записывать логи непосредственно в файл. Мы выполним тест производительности, смоделировав торговлю по EURUSD в течение недели, при этом на каждом тике будут генерироваться логи, а весь процесс займет 5 минут и 11 секунд. Результат будет сравнен в следующей статье, где мы реализуем систему кэширования для улучшения производительности.
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.
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.
Эта статья описывает фундаментальные основы статистического арбитража на уровне портфеля. Ее цель — облегчить понимание принципов статистического арбитража читателям, не обладающим глубокими математическими познаниями, и предложить отправную концептуальную конструкцию. Статья включает в себя работающего экспертного советника, некоторые заметки о его тестировании на исторических данных в пределах одного года, а также соответствующие настройки конфигурации тестирования на исторических данных (файл .ini) для воспроизведения эксперимента.
Успешное применение алгоритмической торговли требует непрерывного междисциплинарного обучения. Однако бесконечный спектр возможностей может потребовать многолетних усилий, не принося ощутимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем структуру, которая постепенно усложняется, позволяя трейдерам постепенно совершенствовать свои стратегии, а не тратить неопределенное время на неопределенные результаты.
Повышаем удобство работы с конвейером автоматической оптимизации: попробуем пройти путь от создания проекта оптимизации до теста итогового советника. Для наглядности промоделируем по шагам весь процесс создания итогового советника, останавливаясь для внесения желаемых исправлений.
В этой статье мы разберем концепцию обработчиков в библиотеке логирования, поймем их работу, и создадим три начальные реализации: консоль, база данных и файл. Мы рассмотрим все: от базовой структуры обработчиков до практического тестирования, заложив основу для их дальнейшей полноценной реализации.
Новый оптимизационный метод Bison Algorithm (BIA) — две стратегии, заимствованные из поведения бизонов, для непрерывных задач с одной целевой функцией. Ключевыми особенностями BIA являются два основополагающих принципа, заимствованных из поведения бизонов, это способность к динамичному перемещению и оборонительная стратегия.
В этой статье подробно описывается создание системы определения рыночного режима на языке MQL5 с использованием статистических методов, таких как автокорреляция и волатильность. Она предоставляет код для классов, чтобы классифицировать трендовые, диапазонные и волатильные условия, а также пользовательский индикатор.
Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.
Скрытые марковские модели (СММ) — это мощный статистический инструмент, позволяющий выявлять скрытые состояния рынка на основе анализа наблюдаемых ценовых движений. В трейдинге СММ позволяют улучшить прогнозирование волатильности и применяются при разработке трендовых стратегий, моделируя изменения рыночных режимов. В этой статье мы представим пошаговый процесс разработки стратегии следования за трендом, которая использует СММ в качестве фильтра для прогнозирования волатильности.
В статье рассматривается новое измерение анализа с использованием внешних библиотек, специально разработанных для расширенной аналитики. Эти библиотеки, такие как pandas, предоставляют мощные инструменты для обработки и интерпретации сложных данных, позволяя трейдерам получать более глубокое представление о динамике рынка. Интегрируя такие технологии, мы можем сократить разрыв между необработанными данными и практическими стратегиями. Здесь мы заложим основу для этого инновационного подхода и раскроем потенциал объединения технологий с опытом трейдинга.
Фреймворк SpikingBrain демонстрирует уникальный подход к обработке данных: нейроны реагируют только на значимые события, эффективно фильтруя шум. Его событийная архитектура снижает вычислительные затраты, сохраняя ключевую информацию о движениях. Адаптивные пороги и возможность использования предварительно обученных модулей обеспечивают гибкость и масштабируемость модели.
Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.
В данной статье мы рассмотрим модель регрессии на базе MLP, которая прогнозирует не только условное математическое ожидание, но и условную дисперсию. Другими словами, мы будем учить нашу сеть предсказывать целое распределение будущих цен на основе входного вектора признаков. Но для этой цели нам придется написать свою собственную функцию потерь.
