Articoli sull'analisi dei dati e le statistiche in MQL5

L'articolo ha lo scopo di far conoscere ai suoi lettori la trasformazione di Box-Cox. Vengono affrontate le problematiche relative al suo utilizzo e vengono forniti alcuni esempi che permettono di valutare l'efficienza della trasformazione con sequenze casuali e quotazioni reali.

In questo articolo, giocheremo con ChatGPT di OpenAI in modo da capire le sue capacità in termini di riduzione del tempo e intensità di lavoro nello sviluppo di Expert Advisor, indicatori e script. Vi guiderò rapidamente attraverso questa tecnologia e cercherò di mostrarvi come utilizzarla correttamente per la programmazione in MQL4 e MQL5.

In questo articolo, vorrei fare un esempio di come può essere il programma di un trader e di quali risultati si possono ottenere in 9 mesi, avendo iniziato a imparare MQL5 da zero. Questo esempio mostrerà anche come un tale programma può essere multifunzionale e informativo per un trader occupando il minimo spazio sul grafico dei prezzi. E saremo in grado di vedere quanto possono diventare colorati, luminosi e intuitivamente chiari per i pannelli informativi di trading degli utenti. Oltre a tante altre caratteristiche...

La costruzione del grafico a candele giapponesi e l'analisi dei modelli di candele costituiscono un'area straordinaria dell’analisi tecnica. Il vantaggio dei modelli di candele è che rappresentano i dati in modo tale da poter tenere traccia delle dinamiche all'interno dei dati. In questo articolo analizziamo i tipi di candele, la classificazione dei modelli di candele e presentiamo un indicatore in grado di determinare queste ultime.

Questo articolo descrive un nuovo approccio al hedging delle posizioni e pone dei limiti nei dibattiti tra gli utenti di MetaTrader 4 e MetaTrader 5 su questo argomento. Gli algoritmi che rendono affidabile tale copertura sono descritti in parole povere e illustrati con semplici grafici e diagrammi. Questo articolo è dedicato al nuovo pannello HedgeTerminal, che è essenzialmente un terminale di trading completo all'interno di MetaTrader 5. Utilizzando HedgeTerminal e la virtualizzazione del trading che esso offre, le posizioni possono essere gestite in modo simile a MetaTrader 4.

Le matrici e i vettori sono stati introdotti in MQL5 per un’operatività efficiente con soluzioni matematiche. I nuovi tipi offrono metodi integrati per creare codice conciso e comprensibile, vicino alla notazione matematica. Gli array offrono ampie possibilità, ma ci sono molti casi in cui le matrici sono molto più efficienti.

In questo articolo, vi mostrerò come calcolare il profitto o la perdita totale di qualsiasi trade, comprese le commissioni e gli swap. Fornirò il modello matematico più accurato e lo utilizzerò per scrivere il codice e confrontarlo con lo standard. Inoltre, cercherò anche di entrare all'interno della funzione principale di MQL5 per calcolare il profitto e di arrivare in fondo a tutti i valori necessari dalla specifica.

L'articolo tratta la creazione di un programma che consenta di stimare la densità kernel della funzione di densità di probabilità incognita. Il metodo di stima kernel di densità è stato scelto per eseguire l'attività. L'articolo contiene i codici sorgente dell'implementazione del software del metodo, esempi del suo utilizzo e illustrazioni.

Questo articolo descrive un nuovo approccio alla copertura delle posizioni e pone dei limiti nei dibattiti tra gli utenti di MetaTrader 4 e MetaTrader 5 su questo argomento. È una continuazione della prima parte: "Trading bidirezionale e copertura delle posizioni in MetaTrader 5 utilizzando il pannello HedgeTerminal, parte 1". Nella seconda parte, discutiamo dell'integrazione di Expert Advisor personalizzati con HedgeTerminalAPI, che è una libreria di visualizzazione speciale progettata per il trading bidirezionale in un comodo ambiente software che fornisce strumenti per una comoda gestione della posizione.

In questo articolo ho deciso di mettere in evidenza il noto schema di Bernoulli e di mostrare come può essere utilizzato per descrivere gli array di dati relativi al trading. Tutto questo verrà poi utilizzato per creare un sistema di trading auto-adattante. Cercheremo anche di trovare un algoritmo più generico, un caso speciale di cui è la formula di Bernoulli, e ne troveremo un'applicazione.

Questo è un articolo introduttivo sulla classificazione dell'algoritmo di ottimizzazione (OA). L'articolo tenta di creare un banco di prova (un insieme di funzioni), che deve essere utilizzato per confrontare gli OA e forse, identificare l'algoritmo più universale tra tutti quelli ampiamente conosciuti.

Non ci sono problemi a trovare il Santo Graal dei test, è tuttavia molto più difficile liberarsene. Questo articolo affronta la selezione dei parametri operativi di Expert Advisor con l'elaborazione di gruppo automatizzata dei risultati di ottimizzazione e test al massimo utilizzo delle capacità di prestazione del terminale e carico minimo dell'utente finale.

Questo articolo è dedicato a una nuova direzione nell'apprendimento automatico: deep learning o, per essere precisi, reti neurali profonde. Questa è una breve rassegna delle reti neurali di seconda generazione, l'architettura delle loro connessioni e dei principali tipi, metodi e regole di apprendimento e i loro principali svantaggi. Segue la storia dello sviluppo della rete neurale di terza generazione, i loro principali tipi, peculiarità e metodi di allenamento. Sono condotti esperimenti pratici sulla costruzione e l'addestramento di una rete neurale profonda avviata dai pesi di un autoencoder impilato con dati reali. Tutte le fasi, dalla selezione dei dati di input alla derivazione metrica sono discusse in dettaglio. L'ultima parte dell'articolo contiene un'implementazione software di una rete neurale profonda in un Expert Advisor con un indicatore integrato basato su MQL4 / R.

In questo articolo cercherò di verificare l'ipotesi che qualsiasi sistema con una comprensione anche minima del mercato possa operare su scala globale. Non inventerò teorie o modelli, ma utilizzerò solo fatti noti, traducendoli gradualmente nel linguaggio dell'analisi matematica.

Ora sappiamo che la funzione di densità di probabilità (PDF) di un ciclo di mercato non ricorda un ciclo gaussiano, ma piuttosto un PDF di un'onda sinusoidale e che la maggior parte degli indicatori presuppone che il ciclo di mercato PDF sia gaussiano quindi abbiamo bisogno di un modo per "correggerlo". La soluzione è utilizzare la trasformata di Fisher. La trasformata di Fisher cambia il PDF di qualsiasi forma d'onda in una curva approssimativamente gaussiana. Questo articolo descrive la matematica dietro la trasformata di Fisher e la trasformata di Fisher inversa e la loro applicazione nel trading. Viene presentato e valutato un modulo di segnale di trading proprietario basato sulla trasformata di Fisher inversa.

In questo articolo studieremo l'algoritmo di una colonia di api artificiali e integreremo le nostre conoscenze con nuovi principi dello studio degli spazi funzionali. In questo articolo presenterò la mia interpretazione della versione classica dell'algoritmo.

L'articolo dimostra le capacità e il potenziale di un noto metodo matematico abbinato al pensiero visivo e a una prospettiva di mercato "fuori dagli schemi". Da un lato, esso è scritto per attirare l'attenzione di un vasto pubblico, per convincere le menti creative a riconsiderare il paradigma di trading in quanto tale. E dall'altro, può dare origine a sviluppi alternativi e implementazioni di codice di programma per una vasta gamma di strumenti per l'analisi e la previsione.

In questo articolo continueremo a studiare i frattali e presteremo particolare attenzione a riassumere tutto il materiale. A tal fine, cercherò di riunire tutti gli sviluppi precedenti in una forma compatta che sia comoda e comprensibile per l'applicazione pratica nel trading.

The Market Profile è stato sviluppato dal geniale pensatore Peter Steidlmayer. Ha suggerito di utilizzare la rappresentazione alternativa delle informazioni sui movimenti di mercato "orizzontali" e "verticali" che porta a un insieme completamente diverso di modelli. Ha assunto che ci sia un impulso sottostante del mercato o un modello fondamentale chiamato ciclo di equilibrio e squilibrio. In questo articolo considererò Price Histogram - un modello semplificato di Market Profile e descriverò la sua implementazione in MQL5.