Мониторинг торговли с помощью Push-уведомлений — пример сервиса в MetaTrader 5
В статье рассмотрим создание программы сервиса для отправки уведомлений на смартфон о результатах торговли. В рамках статьи научимся работать со списками объектов Стандартной Библиотеки для организации выборки объектов по требуемым свойствам.
Нестационарные процессы и ложная регрессия
Статья призвана продемонстрировать факт появления ложной регрессии при попытках применить регрессионный анализ к нестационарным процессам с помощью моделирования по методу Монте-Карло.
Разработка системы репликации (Часть 32): Система ордеров (I)
Из всего, что было разработано до настоящего момента, данная система, как вы наверняка заметите и со временем согласитесь, - является самым сложным. Сейчас нам нужно сделать нечто очень простое: заставить нашу систему имитировать работу торгового сервера на практике. Эта необходимость точно реализовывать способ моделирования действий торгового сервера кажется простым делом. По крайней мере, на словах. Но нам нужно сделать это так, чтобы для пользователя системы репликации/моделирования всё происходило как можно более незаметно или прозрачно.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть II)
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.
Построение модели ограничения тренда свечей (Часть 1): Для советников и технических индикаторов
Статья рассчитана на начинающих и профессиональных разработчиков MQL5. Она предоставляет фрагмент кода для определения индикаторов, генерирующих сигналы, и их ограничения трендами на более старших таймфреймах. Таким образом, трейдеры могут улучшить свои стратегии, включив в них более широкую перспективу рынка, что приведет к получению потенциально более надежных торговых сигналов.
Разработка системы репликации (Часть 28): Проект советника — класс C_Mouse (II)
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.
Циклы и Forex
Циклы имеют большое значение в нашей жизни. День и ночь, времена года, дни недели и множество других циклов разного характера и разной природы присутствуют в жизни любого человека. В этой статье мы попробуем рассмотреть циклы на финансовых рынках.
Разработка системы репликации (Часть 37): Прокладываем путь (I)
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.
Графический интерфейс: советы и рекомендации по созданию графической библиотеки на MQL
Мы рассмотрим основы библиотек графического интерфейса, чтобы вы могли понять, как они работают, или даже начали создавать свои собственные.
Альтернативные показатели риска и доходности в MQL5
В этой статье мы представим реализацию нескольких показателей доходности и риска, рассматриваемых как альтернативы коэффициенту Шарпа, и исследуем гипотетические кривые капитала для анализа их характеристик.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 2): Пример развертывания среды
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 05): Предварительный просмотр
Нам удалось разработать способ осуществления репликации рынка достаточно реалистичным и доступным образом. Теперь давайте продолжим наш проект и добавим данные для улучшения поведения репликации.
Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)
Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.
Статистический арбитраж с прогнозами
Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.
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.
Алгорим оптимизации химическими реакциями — Chemical reaction optimisation, CRO (Часть II): Сборка и результаты
Во второй части статьи мы соберем химические операторы в единый алгоритм и представим подробный анализ результатов его работы. Узнаем, как метод оптимизации химическими реакциями (CRO) справился с вызовом в решении сложных задач на тестовых функциях.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 07): Дендрограммы
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).
Теория хаоса в трейдинге (Часть 2): Продолжаем погружение
Продолжаем погружение в теорию хаоса на финансовых рынках, и рассмотрим ее применимость к анализу валют и иных активов.
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.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 07): Первые улучшения (II)
В предыдущей статье мы внесли исправления в некоторые моменты и добавили тесты в нашу систему репликации для обеспечения максимально возможной стабильности. Мы также начали создавать и использовать конфигурационный файл для данной системы.
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.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 6):Применение и тестирование советника с помощью 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!
Машинное обучение и Data Science (Часть 18): Сравниваем эффективность TruncatedSVD и NMF в работе со сложными рыночными данными
Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба метода могут быть весьма полезными при работе с торговыми стратегиями, имеющими в своей основе анализ данных. В этой статье мы рассмотрим их применимость к обработке сложных рыночных данных — их возможности по уменьшению размерности для оптимизации количественного анализа на финансовых рынках.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 09): Сочетание кластеризации k-средних с фрактальными волнами
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.
Дополнительные требования к статьям для публикации на MQL4.COM
За последние несколько месяцев наш ресурс пополнился большим количеством материалов. Мы благодарны авторам статей, которые ответственно подошли к своей задаче и описали свой опыт в трейдинге и разработке автоматических торговых систем.
Основные требования содержатся в статье «Требования к статьям для публикации на MQL4.com». Дополнительные требования сформулированы на основе опыта, накопленного редакторами и переводчиками в ходе работы с вашими статьями в последние месяцы.
Разработка системы репликации (Часть 34): Система ордеров (III)
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?
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть V): Основные операторы перенаправления потока команд
В этой статье разбираются основные операторы для изменения потока выполнения: условия, циклы, переключатель. Использование этих операторов добавит создаваемым нами функциям возможность действовать "интеллектуально".
Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Метод Швефеля, Бокса-Мюллера
Эта статья представляет увлекательное погружение в мир социального поведения живых организмов и его влияние на создание новой математической модели — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы рассмотрим, как принципы лидерства, соседства и сотрудничества, наблюдаемые в обществах живых существ, вдохновляют разработку инновационных алгоритмов оптимизации.
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.
Алгоритм искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACS)
Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.
Разработка системы репликации (Часть 35): Внесение корректировок (I)
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.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 24): FOREX (V)
Сегодня мы снимем ограничение, которое препятствовало выполнению моделирований, основанных на построении LAST, и введем новую точку входа специально для этого типа моделирования. Обратите внимание на то, что весь механизм работы будет основан на принципах валютного рынка. Основное различие в данной процедуре заключается в разделении моделирований BID и LAST. Однако важно отметить, что методология, используемая при рандомизации времени и его корректировке для совместимости с классом C_Replay, остается идентичной в обоих видах моделирования. Это хорошо, поскольку изменения в одном режиме приводят к автоматическим улучшениям в другом, особенно если это касается обработки времени между тиками.
Разработка системы репликации (Часть 33): Система ордеров (II)
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.
Создаем и оптимизируем торговую систему на основе волатильности с индикатором Чайкина
В этой статье мы поговорим об индикаторе волатильности Чайкина (Chaikin Volatility, CHV). Разберемся, что делает этот индикатор, как и в каких условиях его можно использовать и как создать пользовательский индикатор волатильности. Проанализируем несколько простых стратегий и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 10): Нетрадиционная RBM
Ограниченные машины Больцмана (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) представляют собой на базовом уровне двухслойную нейронную сеть, способную выполнять неконтролируемую классификацию посредством уменьшения размерности. Мы используем ее основные принципы и посмотрим что случится, если мы перепроектируем и обучим ее нестандартно. Сможем ли мы получить полезный фильтр сигналов?
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)
В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 09): Пользовательские события
Здесь мы увидим, как активировать пользовательские события и проработать вопрос о том, как индикатор сообщает о состоянии сервиса репликации/моделирования.
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 14): Адаптивное изменение объёмов в риск-менеджере
Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 14): Многоцелевое прогнозирование таймсерий с помощью STF
Пространственно-временное слияние (Spatial Temporal Fusion, STF), которое использует как "пространственные", так и временные метрики при моделировании данных, в первую очередь применяется в дистанционном обследовании и во многих других областях, связанных с визуализацией, для лучшего понимания нашего окружения. Основываясь на опубликованной статье, мы изучим потенциал этого подхода для трейдеров.