有关MQL5数据分析和统计的文章

许多交易者感兴趣的数学模型和概率规律的文章。数学是技术指标的基础,而且需要 统计,以便分析交易结果并开发策略。

阅读有关模糊逻辑,数字滤波器,市场概况,Kohonen 地图,神经网络和许多其它可用于交易的工具。

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DoEasy 库中的其他类(第六十八部分):图表窗口对象类和图表窗口中的指标对象类

在本文中,我将继续开发图表对象类。 我将添加含有可用指标列表的图表窗口对象列表。

DoEasy 函数库中的其他类(第六十六部分):MQL5.com 信号集合类

在本文中,我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类,拥有能够管理信号的函数。 此外,我将改进“市场深度”快照对象类,来显示 DOM 的总买卖量。

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是,这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后,您将能够创建自己的交易机器人。

自适应算法(第四部分):附加功能和测试

我将继续采用最少的必要功能来充实算法,并测试结果。 其获利能力十分低下,但文章展示的全自动盈利交易的模型,是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。

DoEasy 函数库中的价格(第六十五部分):市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类

在本文中,我将创建所有品种的市场深度集合类,并着手开发创建信号对象类来操控 MQL5.com 信号服务的功能。

DoEasy 函数库中的价格(第六十四部分):市场深度,DOM 快照类和快照序列对象

在本文中,我将创建两个类(DOM 快照对象类,和 DOM 快照序列对象类),并测试 DOM 数据序列的创建。

神经网络变得轻松(第十一部分):自 GPT 获取

也许,GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一,它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然,我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而,我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案,以及如何从中受益。

DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

在本文中,我将着手开发操控市场深度的功能。 我还将创建市场深度抽象订单对象,及其衍生类。

DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

在本文中,我将实现即时报价数据的实时更新,并为操控市场深度的品种对象类(DOM 本身将在下一篇文章中实现)做准备。

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十部分):品种即时报价数据的序列列表

在本文中,我将创建存储单一品种即时报价数据的列表,并在 EA 中检查其创建状态,以及检索所需数据。 每个所用品种各自的即时报价数据列表将来会构成即时报价数据集合。

自适应算法(第三部分): 放弃优化

如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数,就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测,它应该确定知道。

神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中,现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现,并评估其对整体网络性能的影响。

神经网络变得轻松(第九部分):操作归档

我们已经经历了很长一段路,并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此,我建议为先前创建的代码创建文档,并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。

利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式

本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型,并讨论了这种方法的有效性。现在,只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易,就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。

直推和主动机器学习中的梯度提升

在本文中,我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法,并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用,并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机(SVM)的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克(Vladimir Vapnik)提出的。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十七·部分):存储一次即时报价数据的对象

从本文开始,着手创建操控价格数据的函数库功能。 今天,创建一个对象类,存储到达的即时报价的全部价格数据。

开发自适应算法 (第二部分): 提高效率

在本文中,我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加,或烛形超额阈值百分比的增加,算法变得更加稳定。我不得不做出妥协,并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列

关于操控时间序列的主题总结,诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类,如此即可在程序里利用函数库创建指标值,并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念,能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中,也可分别完成同样功能。

开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式

在接下来的系列文章中,我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发,以及如何将这些情况系统化,用逻辑描述它们,并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始,这个算法将逐渐获得理论,并发展成一个非常复杂的项目。

神经网络变得轻松(第八部分):关注机制

在之前的文章中,我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中,我建议研究关注机制,它的出现为开发语言模型提供了动力。

使用电子表格建立交易策略

本文介绍了使用电子表格(Excel、Calc、Google)分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十七·部分):指标缓冲区数据对象

在本文中,开发一个对象,其中包含一个指标的一个缓冲区的所有数据。 这些对象对于存储指标缓冲区的数据序列将是必需的。 在其的辅助下,才有可能对任何指标的缓冲区数据,以及其他类似数据进行排序和比较。

模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

本文延续了暴力算法的主题,并在程序算法中引入了市场分析的新机会,从而加快了分析速度,提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。

神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。

市场及其全局模式中的物理学

在本文中,我将尝试测试这样一个假设,即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式,但我只会使用已知的事实,逐步将这些事实转化为数学分析的语言。

基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择

本文描述了一种可能的数据转换方法,旨在提高模型的通用性,并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十五部分):指标集合类

本文继续开发指标对象类及其集合。 为每个指标对象创建其描述和正确的集合类,从而实现无错存储,并从集合列表中获取指标对象。

手工图表和交易工具包(第二部分)。 图表图形绘图工具

这是该系列的下一篇文章,在其中我展示了如何创建一个函数库来,从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中,我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标,这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll,而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

模式搜索的暴力方法(第二部分):深入

在本文中,我们将继续讨论暴力方法。我将尝试使用我的应用程序的新改进版本来更好地解释这种模式。我还将尝试使用不同的时间间隔和时间框架来找出稳定性的差异。

神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十四部分):抽象基准指标类的衍生

本文研究基于基准抽象指标衍生对象类的创建。 这些对象所提供功能,可访问创建的指标 EA,收集和获取各种指标和价格数据的数值统计信息。 同样,创建指标对象集合,从中可以访问程序中创建的每个指标的属性和数据。

开发和分析交易系统的最佳方法

在这篇文章中,我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准,以及描述开发交易系统的最佳方法,并强调这个问题在外汇交易中的重要性。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类

本文研究创建一个抽象指标,其将进一步用作创建函数库标准指标和自定义指标对象的基类。

神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。

模式搜索的暴力方法

在本文中,我们将搜索市场模式,根据确定的模式创建 EA 交易,并检查这些模式,如果它们保持有效的话,保持有效的时间有多少。

神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

我们继续研究神经网络的世界。 在本文中,我们将研究另一种类型的神经网络,循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用,其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。

外汇交易的基础数学

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点,并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题,同时展示一个简单指标的开发。

如何从算法交易中赚取$1,000,000?使用MQL5.com服务!

所有交易者都以赚取第一个百万美元为目标来访问市场。如何在没有过多风险和启动预算的情况下实现这个目标?MQL5服务为来自世界各地的开发人员和交易者提供了这样的机会。

并行粒子群优化

本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现,它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用,也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。