Нейросети — это просто (Часть 82): Модели Обыкновенных Дифференциальных Уравнений (NeuralODE)
В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.
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.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 21): ФОРЕКС (II)
Мы продолжим строить систему для работы на рынке ФОРЕКС. Поэтому для того, чтобы решить эту проблему необходимо сначала объявить загрузку тиков до загрузки предыдущих баров. Это решает проблему, но в то же время заставляет пользователя следовать некой структуре в конфигурационном файле, которая, лично для меня, не имеет особого смысла. Причина в том, что, разработав программу, которая отвечает за анализ и выполнение того, что находится в конфигурационном файле, мы можем позволить пользователю объявлять нужные ему элементы в любом порядке.
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.
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.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 15): Появление СИМУЛЯТОРА (V) - СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ
В этой статье мы завершим разработку симулятора для нашей системы. Основной целью здесь будет настройка алгоритма, рассмотренного в предыдущей статье. Этот алгоритм направлен на создание движения СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ. Поэтому, для понимания сегодняшнего материала, необходимо понять содержание предыдущих статей. Если вы не следили за развитием симулятора, советую посмотреть эту последовательность с самого начала. В противном случае вы можете запутаться в том, что будет здесь объяснено.
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.
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 4)
Статья является четвертой частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT. В этой части мы рассматриваем свойства MQTT v5.0, их семантику, то, как мы читаем некоторые из них, а также приводим краткий пример того, как свойства можно использовать для расширения протокола.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)
Автоматизированная система без соответствующей безопасности не будет успешной. Однако безопасность не будет обеспечена без хорошего понимания некоторых вещей. В этой статье мы разберемся с тем, почему достижение максимальной безопасности в автоматизированных системах является такой сложной задачей.
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.
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.
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 5)
Статья является пятой частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT 5.0. В этой части мы опишем структуру пакетов PUBLISH - как мы устанавливаем их флаги публикации (Publish Flags), кодируем строки названий тем и устанавливаем идентификаторы пакетов, когда это необходимо.
Теория категорий в MQL5 (Часть 3)
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.
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 5): Эквалайзеры
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
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.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 6): Автоматизируем подбор группы экземпляров
После оптимизации торговой стратегии мы получаем наборы параметров, на основе которых можно создать несколько экземпляров торговых стратегий, объединённых в одном советнике. Раньше мы делали это вручную, а теперь попробуем автоматизировать этот процесс
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 18): Тики и еще больше тиков (II)
В данном случае предельно ясно, что метрики очень далеки от идеального времени создания 1-минутного бара. Так что это первое, что мы действительно исправим. Исправить проблему синхронизации не сложно. Каким бы невероятным это ни казалось, на самом деле всё довольно просто. Однако мы не внесли исправление в предыдущую статью, потому что целью было объяснить, как перенести в окно Обзора рынка тиковые данные, которые использовались для создания 1-минутных баров на графике.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 02): Первые эксперименты (II)
В этот раз попробуем другой подход для достижения цели в 1 минуту. Однако эта задача не так проста, как можно подумать.
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.
Разработка и тестирование торговых систем Aroon
В этой статье мы узнаем, как построить торговую систему Aroon, изучив основы индикаторов и необходимые шаги для создания торговой системы на основе индикатора Aroon. После создания этой торговой системы мы проверим, может ли она быть прибыльной или требует дополнительной оптимизации.
Теория категорий в MQL5 (Часть 15): Функторы с графами
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5, рассматривая функторы как мост между графами и множеством. Мы вновь обратимся к календарным данным и, несмотря на их ограничения в использовании тестера стратегий, обоснуем использование функторов в прогнозировании волатильности с помощью корреляции.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов
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. В этой статье мы будем использовать сигналы двух индикаторов - полосы Боллинджера (Bollinger Bands®) на канале Кельтнера.
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.
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".
Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов
Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.
Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности
Мы продолжаем рассмотрение естественных преобразований, рассматривая квадратичную индукцию естественности. Небольшие ограничения на реализацию мультивалютности для экспертов, собранных с помощью мастера MQL5, означают, что мы демонстрируем свои возможности по классификации данных с помощью скрипта. В качестве основных областей применения рассматриваются классификация изменений цен и, соответственно, их прогнозирование.
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.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 12): Появление СИМУЛЯТОРА (II)
Разработка симулятора может оказаться гораздо интереснее, чем кажется. Сегодня мы сделаем еще несколько шагов в этом направлении, потому что всё становится интереснее.
Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком
Эта статья из серии статей о реализации теории категорий в MQL5 посвящена функторам. Мы исследуем, как линейный порядок может быть отображен на множестве благодаря функторам при рассмотрении двух множеств данных, между которыми на первый взгляд отсутствует всякая связь.
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.
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.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 13): Появление СИМУЛЯТОРА (III)
Здесь мы немного упростим несколько элементов, связанных с работой в следующей статье. Я также объясню, как можно визуализировать то, что генерирует симулятор с точки зрения случайности.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 14): Появление СИМУЛЯТОРА (IV)
В этой статье мы продолжим этап разработки симулятора. Однако сейчас мы увидим, как эффективно создать движение типа «СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ». Этот тип движения весьма интригующий, поскольку служит основой всего, что происходит на рынке капитала. Кроме того, мы начнем понимать некоторые концепции, основополагающие для тех, кто проводит анализ рынка.
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.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5
В этой статье мы расскажем о важности интерфейсов программирования API для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В ней подчеркивается роль API в упрощении взаимодействия между приложениями, позволяя им эффективно обмениваться данными и функциональными возможностями.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 25): Подготовка к следующему этапу
В этой статье мы завершаем первый этап разработки системы репликации и моделирования. Дорогой читатель, этим достижением я подтверждаю, что система достигла продвинутого уровня, открывая путь для внедрения новой функциональности. Цель состоит в том, чтобы обогатить систему еще больше, превратив ее в мощный инструмент для исследований и развития анализа рынка.
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.
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.