Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В основе большого количества рассмотренных нами ранее моделей лежит архитектура Transformer. Однако они могут быть неэффективны при работе с длинными последовательностями. И в этой статье я предлагаю познакомиться с альтернативным направлением прогнозирования временных рядов на основе моделей пространства состояний.

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.

Модели машинного обучения трудно интерпретировать, и понимание того, почему модели не совпадают с нашими ожиданиями, может очень сильно помочь в конечном итоге достичь нужного результата от использования таких современных методов. Без всестороннего понимания внутренней работы модели может быть сложно найти ошибки, которые ухудшают производительность. При этом можно тратить время на создание функций, которые не влияют на качество прогноза. В итоге, какой бы хорошей ни была модель, мы упускаем все ее основные преимущества из-за собственных ошибок. К счастью, существует сложное, но при этом хорошо разработанное решение, которое позволяет ясно увидеть, что происходит под капотом модели.

В этой статье я представлю очень важный инструмент для разработчиков. Если вы не знакомы с GIT, прочтите эту статью, дабы получить представление о том, что он собой представляет, и как его использовать вместе с MQL5.

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.

В этой статье мы рассмотрим методы уменьшения размерности и их применение в торговой среде MQL5. В частности, мы изучим нюансы линейного дискриминантного анализа (LDA) и анализа главных компонентов (PCA), а также посмотрим на их влияние при разработке стратегий и анализе рынка.

В этой статье мы продолжим изучать шаблоны проектирования, которые позволяют разработчикам создавать расширяемые и надежные приложений не только на MQL5, но и на других языках программирования. В этот раз мы поговорим о другом типе — о структурных шаблонах. Будем учиться проектировать системы, используя имеющиеся классы для формирования более крупных структур.

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.

В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.

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.

Можно ли применять теорию хаоса на финансовых рынках? Чем классическая теория Хаоса и хаотические системы отличаются от концепции, предложенной Биллом Вильямсом, рассмотрим в этой статье.

Сейчас наш советник использует базу данных для получения строк инициализации одиночных экземпляров торговых стратегий. Однако база данных является достаточно объёмной и содержит много информации, ненужной при реальной работе советника. Попробуем обеспечить работоспособность советника без обязательного подключения к базе данных.

При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана описать некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы в MQL5.

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.

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.

Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

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).

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 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!

При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.