Пишем Twitter-клиент для MetaTrader: Часть 2
Реализуем Twitter-клиент в виде MQL-класса, позволяющего отправлять твиты с картинками. Подключив всего один автономный include-файл, вы сможете публиковать твиты и выкладывать свои графики и сигналы.
Разработка социального технологического стартапа, часть I: Публикуем сигналы MetaTrader 5 в Твиттере
Сегодня мы поговорим о том, как привязать терминал MetaTrader 5 к аккаунту в Твиттере для того, чтобы публиковать сигналы вашего эксперта. Мы разрабатываем Social Decision Support System (Социальную систему поддержки принятия решений), далее SDSS, в PHP на основе веб-сервиса RESTful. В основе этой идеи лежит концепция автоматической торговли или, так называемая торговля при помощи компьютеров. Мы хотим, чтобы автоматические торговые сигналы эксперта проходили через фильтры когнитивных способностей разума человека.
Работа с сетевыми функциями, или MySQL без DLL: Часть II - программа для мониторинга изменения свойств сигналов
В предыдущей части статьи мы ознакомились с реализацией коннектора MySQL. В этой части мы рассмотрим его применение на примере реализации сервиса сбора свойств сигналов и программы для просмотра их изменения с течением времени. Кроме того, реализованный пример может иметь практический смысл в том случае, если пользователю нужно наблюдать изменения свойств, которые не отображаются на веб-странице сигнала.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader 4 и MetaTrader 5 без использования DLL
Хотите получать твиты или публиковать свои торговые сигналы в Твиттере? Больше не нужно искать решения — в этой серии статей мы рассмотрим, как работать с Твиттером без использования DLL. Мы вместе реализуем Tweeter API с помощью MQL. В первой статье начнем с возможностей аутентификации и авторизации в с Twitter API.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм обезьян (Monkey algorithm, MA)
В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.
Популяционные алгоритмы оптимизации
Вводная статья об алгоритмах оптимизации (АО). Классификация. В статье предпринята попытка создать тестовый стенд (набор функций), который послужит в дальнейшем для сравнения АО между собой, и, даже, возможно, выявления самого универсального алгоритма из всех широко известных.
WebSocket для MetaTrader 5 — Использование Windows API
В этой статье мы используем WinHttp.dll, чтобы создать клиент WebSocket для MetaTrader 5-программ. В конечном итоге клиент должен быть выполнен в виде класса и протестирован во взаимодействии с WebSocket API от Binary.com.
Работа с матрицами и векторами в MQL5
Для решения математических задач в MQL5 были добавлены матрицы и векторы. Новые типы имеют встроенные методы для написания краткого и понятного кода, который близок к математической записи. Массивы — это хорошо, но матрицы во многих случаях лучше.
Классификационные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX
В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий на полном наборе Iris dataset.
Нейросети — это просто (Часть 22): Обучение без учителя рекуррентных моделей
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.
Бегущая строка котировок: базовая версия
Здесь я покажу, как создать в терминале бегущую строку, которая обычно используется для отображения котировок на бирже. Создавать такую строку мы будем только при помощи MQL5, не используя никакое другое внешнее программирование.
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)
Сегодня изучим алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA), который отличается удивительной сходимостью на гладких функциях.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)
Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.
Язык визуального программиования ДРАКОН (Drakon) — средство общения для разработчика MQL и заказчика
ДРАКОН — язык визуального программирования, специально разработанный для упрощения взаимодействия между специалистами разных отраслей (биологами, физиками, инженерами...) с программистами в российских космических проектах (например, при создании создание комплекса "Буран"). В этой статье я расскажу о том, как ДРАКОН делает создание алгоритмов доступным и интуитивно понятным, даже если вы никогда не сталкивались с кодом, а также - как заказчику легче объяснить свои мысли при заказе торговых роботов, а программисту - совершать меньше ошибок в сложных функциях.
Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 6): Логическая часть автооптимизатора и его структура
Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Сегодня изучим и протестируем мощнейший алгоритм оптимизации - гармонический поиск (HS), который инспирирован процессом поиска идеальной звуковой гармонии. И какой же алгоритм теперь лидер в нашем рейтинге?
Регрессионные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX
В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 1): Совместная работа нескольких торговых стратегий
Различных торговых стратегий существует довольно много. С точки зрения диверсификации рисков и повышения устойчивости торговых результатов может оказаться полезным использовать несколько параллельно работающих стратегий. Но если каждая стратегия будет реализована в виде отдельного советника, то управлять их совместной работой на одном торговом счёте становится гораздо сложнее. Для решения этой проблемы желательно реализовать работу разных торговых стратегий в одном советнике.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм гравитационного поиска (Gravitational Search Algorithm - GSA)
GSA — популяционный алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой. Высокая достоверность моделирования взаимодействия физических тел, благодаря закону гравитации Ньютона в алгоритме, позволяет наблюдать феерический танец планетарных систем и галактических скоплений, который завораживает своим представлением на анимации. Сегодня рассмотрим один из самых интересных и оригинальных алгоритмов оптимизации. Симулятор движения космических объектов прилагается.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 04): Линейный дискриминантный анализ
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера в его поисках.
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 23): Создаём инструмент для Transfer Learning
В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация инвазивных сорняков (Invasive Weed Optimization - IWO)
Удивительная способность сорняков выживать в самых разнообразных условиях послужило идеей создания мощного алгоритма оптимизации. IWO — один из лучших среди рассмотренных ранее.
Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 15): Доступ к данным в Интернете (I)
Как получить доступ к данным в Интернете в MetaTrader 5. В Интернете у нас есть различные сайты и места, с огромным количеством информации, доступной для тех, кто знает, где искать и как лучше всего использовать эту информацию.
Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning
В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации бактериального поиска пищи (Bacterial Foraging Optimization — BFO)
Основа стратегии поиска пищи бактерией E.coli (кишечная палочка) вдохновила ученых на создание алгоритма оптимизации BFO. Алгоритм содержит оригинальные идеи и перспективные подходы к оптимизации и достоин дальнейшего изучения.
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.
Рецепты MQL5 — База данных макроэкономических событий
В статье рассматриваются возможности работы с базами данных на основе движка SQLite. Для удобства и эффективного использования принципов ООП сформирован класс CDatabase. Он в последующем задействуется при создании и управлении базой данных макроэкономических событий. Приводятся примеры использования многих методов класса CDatabase.
Теория категорий в MQL5 (Часть 2)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 17): Доступ к данным в Интернете (III)
В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных
Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)
Раскройте всю мощь динамического представления данных в своих торговых стратегиях или утилитах с помощью нашего подробного руководства по разработке перемещаемого графического интерфейса в MQL5. Погрузитесь в события графика и узнайте, как спроектировать и реализовать простой и множественный перемещаемый графический интерфейс на одном графике. В статье также рассматриваются добавление элементов в графический интерфейс, повышение их функциональности и эстетической привлекательности.
Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 1): Мотивация и проверка
Встроенная поддержка OpenCL в MetaTrader 5 по-прежнему имеет серьезную проблему, особенно связанную с ошибкой выбора устройства 5114, возникающей из-за невозможности создать контекст OpenCL с использованием CL_USE_GPU_ONLY или CL_USE_GPU_DOUBLE_ONLY, хотя GPU определяется правильно. Программа отлично работает с прямым использованием порядкового номера устройства GPU, который можно найти на вкладке "Журнал", однако пользователям не следует жестко кодировать устройство. Мы решим эту проблему, воссоздав поддержку OpenCL в виде DLL с помощью C++ в Linux. По пути мы познакомимся с OpenCL, от концепции до лучших практик в использовании его API, ровно настолько, чтобы мы могли широко использовать его позже, когда будем иметь дело с реализацией DLL на C++ и использовать его с MQL5.
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
Разработка системы репликации — моделирование рынка (Часть 01): Первые эксперименты (I)
Что вы думаете: создавать системы для изучения рынка, когда он закрыт, или создать систему, которая позволит моделировать рыночные ситуации? Здесь мы начнем новую серию статей, посвященных этому вопросу.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Изменяем форму и смещаем распределения вероятностей и тестируем на "Умном головастике" (Smart Cephalopod, SC)
В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.