Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В этой статье мы начнем делать то, что хотелось сделать гораздо раньше. Однако из-за отсутствия "твердой почвы" я не чувствовал себя уверенно, чтобы представить вопрос публично. Теперь у меня есть основа для того, чтобы делать то, что мы начнем сейчас. Неплохо бы максимально сосредоточиться на понимании содержания этой статьи, и я говорю это не для того, чтобы вы просто это прочитали. Я хочу подчеркнуть, что если вы не поймете данную статью, то можете полностью отказаться от надежды понять содержание следующих статей.

Прежде чем мы сможем двигаться дальше, нам нужно исправить несколько моментов. Но это не обязательные исправления, а улучшение в способе управления и использования класса. Причина в том, что сбои происходят из-за какого-то взаимодействия внутри системы. Несмотря на попытки узнать причину некоторых неудач, для их последующего устранения, все эти попытки оказались безуспешными, поскольку некоторые из них не имели смысла. Когда мы используем указатели или рекурсию в C / C++, программа аварийно завершается.

В этой статье мы завершим первый этап конструкции. Несмотря на то, что это выполняется довольно быстро, я расскажу о деталях, которые не обсуждались ранее. Но здесь я объясню некоторые моменты, которые многие не понимают. Например, знаете ли вы, почему вам приходится нажимать клавишу Shift или Ctrl на клавиатуре?

Сегодня мы продолжим разработку системы ордеров, но вы увидите, что мы будем массово использовать заново то, что уже было показано в других статьях. Тем не менее, в этой статье мы получим небольшое вознаграждение. Сначала мы разработаем систему, которую можно будет использовать вместе с реальным торговым сервером, либо с помощью демо-счета, либо реального счета. Мы будем широко использовать платформу MetaTrader 5, которая обеспечит нам всю необходимую поддержку в начале данного пути.

Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных лесов в отношении финансовых данных и проверить, смогут ли они помочь увеличить прибыль.

Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.

Мы будем создавать простой хеджирующий советник в качестве основы для нашего более продвинутого советника Grid-Hedge, который будет представлять собой смесь классической сетки и классических стратегий хеджирования. К концу этой статьи вы узнаете, как создать простую стратегию хеджирования, а также что говорят люди о прибыльности этой стратегии.

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".

Подбор группы экземпляров торговых стратегий с целью улучшения результатов при их совместной работы мы прежде оценивали только на том же временном периоде, на котором проводилась оптимизация отдельных экземпляров. Давайте посмотрим, что получится на форвард-периоде.

Статья призвана продемонстрировать факт появления ложной регрессии при попытках применить регрессионный анализ к нестационарным процессам с помощью моделирования по методу Монте-Карло.

В статье исследуется алгоритм BSA, основанный на поведении птиц, который вдохновлен коллективным стайным взаимодействием птиц в природе. Различные стратегии поиска индивидов в BSA, включая переключение между поведением в полете, бдительностью и поиском пищи, делают этот алгоритм многоаспектным. Он использует принципы стайного поведения, коммуникации, адаптивности, лидерства и следования птиц для эффективного поиска оптимальных решений.

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.

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.

Перцептроны, сети с одним скрытым слоем, могут стать хорошим подспорьем для тех, кто знаком с основами автоматической торговли и хочет окунуться в нейронные сети. Мы шаг за шагом рассмотрим, как их можно реализовать в сборке классов сигналов, которая является частью классов Мастера MQL5 для советников.

В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.

В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.

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.

Продолжение эксперимента, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Результаты исследования.

Сегодня мы изучим технику, которая может очень сильно помочь нам на разных этапах нашей профессиональной жизни в качестве программиста. Вопреки мнению многих, ограничена не сама платформа, а знания человека, который говорит об ограничениях. В данной статье будет рассказано о том, что с помощью здравого смысла и творческого подхода можно сделать платформу MetaTrader 5 гораздо более интересной и универсальной, не прибегая к созданию безумных программ или чего-то подобного, и создать простой, но безопасный и надежный код. Мы будем использовать свою изобретательность, чтобы изменить уже существующий код, не удаляя и не добавляя ни одной строки в исходный код.

Классификация данных для анализа и прогнозирования — очень разнообразная область машинного обучения с большим количеством подходов и методов. В этой статье рассматривается один из таких подходов, а именно агломеративная иерархическая классификация (Agglomerative Hierarchical Classification).

После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.

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.

Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

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).

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.