Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 11): Появление СИМУЛЯТОРА (I)
Для того, чтобы использовать данные, формирующие бары, мы должны отказаться от репликации и заняться разработкой симулятора. Мы будем использовать 1-минутные бары именно потому, что они предлагают минимальный уровень сложности.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 17): Тики и еще больше тиков (I)
Здесь мы увидим, как реализовать что-то действительно интересное, но в то же время очень сложное из-за отдельных моментов, которые многих смущают. И самое худшее, что может случиться - это то, что некоторые трейдеры, считающие себя профессионалами, ничего не знают о важности этих понятий на рынке капитала. Да, хотя основное внимание здесь уделяется программированию, но понимание некоторых вопросов, связанных с торговлей на рынках, имеет первостепенное значение для того, что мы собираемся здесь реализовать.
DoEasy. Элементы управления (Часть 17): Отсечение невидимых участков объектов, вспомогательные WinForms-объекты кнопки со стрелками
В статье создадим функционал сокрытия участков объектов, выходящих за пределы своего контейнера, создадим вспомогательные объекты-кнопки со стрелками для использования их в составе других WinForms-объектов.
DoEasy. Сервисные функции (Часть 2): Паттерн "Внутренний бар"
В статье продолжим рассматривать ценовые паттерны в библиотеке DoEasy. Создадим класс паттерна "Внутренний бар" формаций Price Action.
DoEasy. Элементы управления (Часть 6): Элемент управления "Панель", автоизменение размеров контейнера под внутреннее содержимое
В статье продолжим работу над WinForms-объектом "Панель" и реализуем автоизменение его размеров под общие размеры Dock-объектов, расположенных внутри панели. Кроме того добавим новые свойства в объект библиотеки "Символ".
DoEasy. Элементы управления (Часть 23): дорабатываем WinForms-объекты TabControl и SplitContainer
В статье добавим новые события мышки относительно границ рабочих областей WinForms-объектов и доработаем некоторые недочёты в работе элементов управления TabControl и SplitContainer.
Тип рисования DRAW_ARROW в мультисимвольных мультипериодных индикаторах
В статье рассмотрим рисование стрелочных мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Доработаем методы класса для корректного отображения стрелок, отображающих данные стрелочных индикаторов, рассчитанных на символе/периоде, не соответствующих символу/периоду текущего графика.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы искусственной микро-иммунной системы (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 10): Только реальные данные для репликации
Здесь мы рассмотрим, как более надежные данные (торгуемые тики) можно использовать в системе репликации, не беспокоясь о том, скорректированы они или нет.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 2): Сигналы индикатора - мультитаймфреймовый Parabolic SAR
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.
Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть I): Кластеризация
В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также обсудим новый подход к решению многомодальных задач оптимизации, который использует метод BSO и позволяет находить несколько оптимальных решений без необходимости заранее определять количество подпопуляций. В статье мы также рассмотрим методы кластеризации K-Means и K-Means++.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I
В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
DoEasy. Элементы управления (Часть 32): горизонтальный "ScrollBar", прокрутка колесиком мышки
В статье завершим разработку функционала объекта-горизонтальной полосы прокрутки. Сделаем возможность прокрутки содержимого контейнера перемещением ползунка полосы прокрутки и вращением колёсика мышки. Также внесём дополнения в библиотеку с учётом появившейся в терминале новой политики исполнения ордеров и новых кодов ошибок времени выполнения в MQL5.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм интеллектуальных капель воды (Intelligent Water Drops, IWD)
В статье рассматривается интересный алгоритм - интеллектуальные капли воды, IWD, подсмотренный у неживой природы, симулирующий процесс формирования русла реки. Идеи этого алгоритма позволили значительно улучшить прошлого лидера рейтинга - SDS, а нового лидера (модифицированный SDSm), как обычно, найдёте в архиве к статье.
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.
DoEasy. Элементы управления (Часть 22): SplitContainer. Изменение свойств созданного объекта
В статье реализуем возможность изменять свойства и внешний вид элемента управления SplitContainer после его создания.
Балансировка риска при одновременной торговле нескольких торговых инструментов
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.
Теория категорий в MQL5 (Часть 10): Моноидные группы
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы рассматриваем группы моноидов как средство, нормализующее множества моноидов и делающее их более сопоставимыми в более широком диапазоне множеств моноидов и типов данных.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 2): Функции MQL5 для HTTP-взаимодействия с REST API игры "крестики-нолики"
В этой статье расскажем о том, как MQL5 может взаимодействовать с Python и FastAPI, используя HTTP-вызовы в MQL5 для взаимодействия с игрой "крестики-нолики" на Python. В статье рассматривается создание API с помощью FastAPI для этой интеграции и приводится тестовый скрипт на MQL5, подчеркивающий универсальность MQL5, простоту Python и эффективность FastAPI в соединении различных технологий для создания инновационных решений.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)
В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".
Теория категорий в MQL5 (Часть 11): Графы
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы рассмотрим, как теория графов может быть интегрирована с моноидами и другими структурами данных при разработке стратегии закрытия торговой системы.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации китов (Whale Optimization Algorithm, WOA)
Алгоритм оптимизации китов (WOA) - это метаэвристический алгоритм, вдохновленный поведением и охотничьими стратегиями горбатых китов. Основная идея WOA заключается в имитации так называемого "пузырькового сетевого" метода кормления, при котором киты создают пузыри вокруг добычи, чтобы затем нападать на нее в спиральном движении.
Эластичная чистая регрессия с использованием покоординатного спуска в MQL5
В этой статье мы исследуем практическую реализацию эластичной чистой регрессии (elastic net regression), чтобы минимизировать переобучение и в то же время автоматически отделять полезные предикторы от тех, которые имеют небольшую прогностическую силу.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть I)
Эта статья представляет уникальный эксперимент, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Работа в этом направлении позволит глубже понять, какие конкретные алгоритмы могут успешно продолжать поиск из координат, установленных пользователем в качестве отправной точки, и какие факторы влияют на их успешность в этом процессе.
DoEasy. Элементы управления (Часть 28): Стили полосы в элементе управления "ProgressBar"
В статье будут разработаны стили отображения и текст описания полосы прогресса элемента управления ProgressBar
Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана описать некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Фильтрация и извлечение признаков в частотной области
В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Эволюция социальных групп (Evolution of Social Groups, ESG)
В статье рассмотрим принцип построения многопопуляционных алгоритмов и в качестве примера такого вида алгоритмов разберём Эволюцию социальных групп (ESG), новый авторский алгоритм. Мы проанализируем основные концепции, механизмы взаимодействия популяций и преимущества этого алгоритма, а также рассмотрим его производительность в задачах оптимизации.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 05): Предварительный просмотр
Нам удалось разработать способ осуществления репликации рынка достаточно реалистичным и доступным образом. Теперь давайте продолжим наш проект и добавим данные для улучшения поведения репликации.
Разработка системы репликации (Часть 32): Система ордеров (I)
Из всего, что было разработано до настоящего момента, данная система, как вы наверняка заметите и со временем согласитесь, - является самым сложным. Сейчас нам нужно сделать нечто очень простое: заставить нашу систему имитировать работу торгового сервера на практике. Эта необходимость точно реализовывать способ моделирования действий торгового сервера кажется простым делом. По крайней мере, на словах. Но нам нужно сделать это так, чтобы для пользователя системы репликации/моделирования всё происходило как можно более незаметно или прозрачно.
Альтернативные показатели риска и доходности в MQL5
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.
Перестановка ценовых баров в MQL5
В этой статье мы представляем алгоритм перестановки ценовых баров и подробно рассказываем, как тесты на перестановку (permutation tests) можно использовать для выявления случаев, когда эффективность стратегии была сфабрикована с целью обмануть потенциальных покупателей советников.
Реализация расширенного теста Дики-Фуллера в MQL5
В статье показаны реализация расширенного теста Дики-Фуллера и его применение для проведения коинтеграционных тестов с использованием метода Энгла-Грейнджера.
DoEasy. Элементы управления (Часть 33): вертикальный "ScrollBar"
В статье продолжим разработку графических элементов библиотеки DoEasy, и добавим вертикальную прокрутку элементов управления объекта-формы и некоторые полезные функции и методы, которые потребуются в дальнейшем.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 07): Первые улучшения (II)
В предыдущей статье мы внесли исправления в некоторые моменты и добавили тесты в нашу систему репликации для обеспечения максимально возможной стабильности. Мы также начали создавать и использовать конфигурационный файл для данной системы.
Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 2): Реализация OpenCL Simple DLL
В продолжение первой части создадим простую DLL и протестируем ее с помощью MetaTrader 5. Это хорошо подготовит нас к разработке полноценной поддержки OpenCL в виде DLL в следующей части.
Графический интерфейс: советы и рекомендации по созданию графической библиотеки на MQL
Мы рассмотрим основы библиотек графического интерфейса, чтобы вы могли понять, как они работают, или даже начали создавать свои собственные.
Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики
Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.
Алгоритм эволюции панциря черепахи (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.
Гибридизация популяционных алгоритмов. Последовательная и параллельная схема
В статье мы погрузимся в мир гибридизации алгоритмов оптимизации, рассмотрев три ключевых типа: смешивание стратегий, последовательную и параллельную гибридизации. Мы проведем серию экспериментов, сочетая и тестируя соответствующие алгоритмы оптимизации.