Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих
В статье мы объединим финансовый анализ с алгоритмической торговлей, а также посмотрим, как можно подружить R и MetaTrader 5. Эта статья — руководство по объединению аналитической гибкости R с огромными торговыми возможностями MetaTrader 5.
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.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5
В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 2)
Статья является частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы описываем организацию нашего кода, первые заголовочные файлы и классы, а также написание тестов. В эту статью также включены краткие заметки о разработке через тестирование (Test-Driven-Development) и о ее применении в этом проекте.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искусственные мультисоциальные поисковые объекты (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Продолжение предыдущей статьи как развитие идеи социальных групп. В новой статье исследуется эволюция социальных групп с использованием алгоритмов перемещения и памяти. Результаты помогут понять эволюцию социальных систем и применить их в оптимизации и поиске решений.
Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность
Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар
По мере продвижения мы использовали в одном советнике всё больше и больше одновременно работающих экземпляров торговых стратегий. Попробуем выяснить до какого количества экземпляров мы можем дойти прежде, чем столкнёмся ограничениями ресурсов.
Комбинаторно-симметричная перекрестная проверка в MQL5
В статье показана реализация комбинаторно-симметричной перекрестной проверки на чистом MQL5 для измерения степени подгонки после оптимизации стратегии с использованием медленного полного алгоритма тестера стратегий.
Базовый класс популяционных алгоритмов как основа эффективной оптимизации
Уникальная исследовательская попытка объединения разнообразных популяционных алгоритмов в единый класс с целью упрощения применения методов оптимизации. Этот подход не только открывает возможности для разработки новых алгоритмов, включая гибридные варианты, но и создает универсальный базовый стенд для тестирования. Этот стенд становится ключевым инструментом для выбора оптимального алгоритма в зависимости от конкретной задачи.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 11): Начало автоматизации процесса оптимизации
Для получения хорошего советника нам надо подобрать для него множество хороших наборов параметров экземпляров торговых стратегий. Это можно делать вручную, запуская оптимизацию на разных символах, и затем отбирая лучшие результаты. Но лучше поручить эту работу программе и заняться более продуктивной деятельностью.
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 3)
Статья является третьей частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы подробно описываем применение принципа разработки через тестирование для реализации обмена пакетами CONNECT/CONNACK. В конце этого шага наш клиент ДОЛЖЕН уметь вести себя соответствующим образом при работе с любыми возможными результатами сервера при попытке подключения.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм птичьего роя (Bird Swarm Algorithm, BSA)
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.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 10): Создание объектов из строки
План разработки советника предусматривает несколько этапов с сохранением промежуточных результатов в базе данных. Заново достать их оттуда можно только в виде строк или чисел, а не объектов. Поэтому нам нужен способ воссоздания в советнике нужных объектов из строк, прочитанных из базы данных.
Алгоритм кометного следа (Comet Tail Algorithm, CTA)
В данной статье мы рассмотрим новый авторский алгоритм оптимизации CTA (Comet Tail Algorithm), который черпает вдохновение из уникальных космических объектов - комет и их впечатляющих хвостов, формирующихся при приближении к Солнцу. Данный алгоритм основан на концепции движения комет и их хвостов, и предназначен для поиска оптимальных решений в задачах оптимизации.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 12): Риск-менеджер как для проп-трейдинговых компаний
В разрабатываемом советнике у нас уже заложен определённый механизм контроля просадки. Но он имеет вероятностную природу, так как основывается на результатах тестирования на исторических ценовых данных. Поэтому просадка, хотя и с небольшой вероятностью, может иногда превышать максимальные ожидаемые значения. Попробуем добавить механизм, обеспечивающий гарантированное соблюдение заданного уровня просадки.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 2): Выбор модели, создание и обучение, кастомный тестер Python
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу выбора и обучения модели, ее тестирования, внедрения кросс-валидации, поиска по сетке, а также задачу ансамблирования моделей.