Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 03): Внесение корректировок (I)
Начнем с прояснения нынешней ситуации, потому что мы начали не самым лучшим образом. Если не сделать этого сейчас, то вскоре мы окажемся в беде.
Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)
Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.
Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)
В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.
Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2007 года
В публикуемых интервью Чемпионата 2007 года уже чувствуется влияние результатов предыдущего соревнования. Первый Чемпионат получил широкий резонанс не только на страницах интернета, но и в оффлайновых печатных изданиях. Ведущий разработчик компании MetaQuotes Software Corp. рассказывает о нововведениях предстоящего Чемпионата Automated Trading Championship 2007. Мы обратились с вопросами к разработчику известного индикаторного комплекса ZUP Евгению Неумоину (nen), пообщались с трейдером фонда Александром Позднышевым (AlexSilver).
Материалы Automated Trading Championship: Репортажи Чемпионата 2007 года
В данной теме представлены Еженедельные Репортажи Чемпионата 2007 года. Эти материалы являются моментальными снимками, которые интересно читать не только в ходе самих соревнований, но и спустя годы.
Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы
В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.
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.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 4): Декомпозиция интерпретируемости с использованием разметки данных
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!
Нейросети в трейдинге: Инъекция глобальной информации в независимые каналы (InjectTST)
Большинство современных методов прогнозирования мультимодальных временных рядов используют подход независимых каналов. Тем самым игнорируется природная зависимость различных каналов одного временного ряда. Разумное использование 2 подходов (независимых и смешанных каналов) является ключом к повышению эффективности моделей.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 08): Блокировка индикатора
В этой статье мы рассмотрим, как заблокировать индикатор при простом использовании языка MQL5, и сделаем это очень интересным и удивительным способом.
Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5
В этой статье мы рассмторим, как можно использовать обобщенный показатель Херста (Generalized Hurst Exponent) и тест коэффициента дисперсии (Variance Ratio) для анализа поведения ценовых рядов в MQL5.
Разработка системы репликации (Часть 31): Проект советника — класс C_Mouse (V)
Разрабатывать способ установки таймера необходимо таким образом, чтобы во время репликации/моделирования он мог сообщить нам, сколько времени осталось, что может показаться на первый взгляд простым и быстрым решением. Многие просто пытаются приспособиться и использовать ту же систему, что и в случае с торговым сервером. Но есть один момент, который многие не учитывают, когда думают о таком решении: при репликации, и это не говоря уже о моделировании, часы работают по-другому. Всё это усложняет создание подобной системы.
Теория категорий в MQL5 (Часть 21): Естественные преобразования с помощью LDA
Эта статья, 21-я в нашей серии, продолжает рассмотрение естественных преобразований и того, как их можно реализовать с помощью линейного дискриминантного анализа. Как и в предыдущей статье, реализация представлена в формате класса сигнала.
Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года
Интервью с Участниками Automated Trading Championship 2006 показали разнообразие взглядов на автотрейдинг и торговлю в целом. Вы можете сами оценить, какие идеи оказались более работоспособными в ходе Чемипоната, а какие из них не смогли пройти критическую проверку трехмесячным тест-драйвом на конкурсном счете.
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов
Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
Наиболее известные модификации алгоритма искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACSm)
В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация одного из ведущих алгоритмов оптимизации. От модификаций матриц до революционных подходов к формированию популяций.
Разработка системы репликации (Часть 27): Проект советника — класс C_Mouse (I)
В этой статье мы воплотим в жизнь класс C_Mouse. Он обеспечивает возможности программирования на самом высоком уровне. Однако разговоры о высокоуровневых или низкоуровневых языках программирования не связаны с включением в код нецензурных слов или жаргона. Всё наоборот. Когда мы говорим о высокоуровневом или низкоуровневом программировании, мы имеем в виду, насколько легко или сложно понять код другим программистам.
Разработка системы репликации (Часть 43): Проект Chart Trade (II)
Большинство людей, которые хотят или мечтают научиться программировать, на самом деле не имеют представления о том, что делают. Их деятельность заключается в попытках создавать вещи определенным образом. Однако программирование – это вовсе не подгонка под ответ подходящих решений. Если действовать таким образом, можно создать больше проблем, чем решений. Здесь мы будем делать нечто более продвинутое и, следовательно, другое.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 4): Организация функций в классах в MQL5
В данной статье рассматривается переход от процедурного написания кода к объектно-ориентированному программированию (ООП) в MQL5 с упором на интеграцию с REST API. Сегодня мы обсуждаем организацию функций HTTP-запросов (GET и POST) в классы и подчеркнем такие преимущества, как инкапсуляция, модульность и простота обслуживания. Подробно рассмотрим рефакторинг кода и покажем замену изолированных функций методами класса. Статья содержит практические примеры и тесты.
Нейросети — это просто (Часть 96): Многоуровневое извлечение признаков (MSFformer)
Эффективное извлечение и объединение долгосрочных зависимостей и краткосрочных характеристик остаются важной задачей в анализе временных рядов. Правильное их понимание и интеграция необходимы для создания точных и надежных предсказательных моделей.
Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)
Одна из вещей, которая может усложнить нашу жизнь как программистов, - это предположения. В этой статье я покажу вам, как опасно делать предположения: как в части программирования на MQL5, где принимается, что у курса будет определенная величина, так и при использовании MetaTrader 5, где принимается, что разные серверы работают одинаково.
Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть III): Оптимизация простой хеджирующей стратегии (I)
В третьей части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. Теперь мы займемся совершенствованием советника Simple Hedge с помощью математического анализа и подхода грубой силы (brute force) с целью оптимального использования стратегии. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии, закладывая основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.
Факторизация матриц: основы
Поскольку цель здесь дидактическая, мы будем действовать максимально просто. То есть мы будем реализовывать только то, что нам необходимо: умножение матриц. Вы сегодня увидите, что этого достаточно для симуляции умножения матрицы на скаляр. Самая существенная трудность, с которой многие сталкиваются при реализации кода с использованием матричной факторизации, заключается в следующем: в отличие от скалярной факторизации, где почти во всех случаях порядок факторов не меняет результат, при использовании матриц это не так.
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.
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)
Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.
Теория категорий в MQL5 (Часть 20): Самовнимание и трансформер
Немного отвлечемся от наших постоянных тем и рассмотрим часть алгоритма ChatGPT. Есть ли у него какие-то сходства или понятия, заимствованные из естественных преобразований? Попытаемся ответить на эти и другие вопросы, используя наш код в формате класса сигнала.
Торговля на разрывах справедливой стоимости (FVG)/дисбалансах шаг за шагом: Подход Smart Money
Пошаговое руководство по созданию и реализации автоматизированного торгового алгоритма на основе разрывов справедливой стоимости (Fair Value Gap, FVG) на языке MQL5. Подробное руководство может быть полезно как новичкам, так и опытным трейдерам.
Нейронная сеть на практике: Секущая прямая
Как уже объяснялось в теоретической части, при работе с нейронными сетями нам необходимо использовать линейные регрессии и производные. Но почему? Причина заключается в том, что линейная регрессия - одна из самых простых существующих формул. По сути, линейная регрессия - это просто аффинная функция. Однако, когда мы говорим о нейронных сетях, нас не интересуют эффекты прямой линейной регрессии. Нас интересует уравнение, которое порождает данную прямую. Созданная прямая не имеет большого значения. Но знаете ли вы, какое главное уравнение мы должны понять? Если нет, то я вам рекомендую прочесть эту статью, чтобы начать разбираться в этом.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 04): Внесение корректировок (II)
Сегодня мы продолжим разработку системы и управления. Без возможности управления сервисом сложно двигаться вперед и совершенствовать систему.
Нейросети в трейдинге: Обнаружение объектов с учетом сцены (HyperDet3D)
Предлагаем Вам познакомиться с новым подход обнаружения объектов при помощи гиперсетей. Гиперсеть генерирующих весовые коэффициенты для основной модели, что позволяет учитывать особенности текущего состояния рынка. Такой подход позволяет улучшить точность прогнозирования, адаптируя модель к различным торговым условиям.
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть IV): О массивах, функциях и глобальных переменных терминала
Статья является продолжением цикла для начинающих. В ней подробно рассказано о массивах данных, взаимодействии данных и функций, а также о глобальных переменных терминала, позволяющих обмениваться данными между разными MQL5 программами.
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.
Разработка системы репликации (Часть 40): Начало второй фазы (I)
Сегодня поговорим о новой фазе системы репликации/моделирования. На данном этапе разговор станет поистине интересным, а содержанием довольно насыщенным. Я настоятельно рекомендую вам внимательно прочитать статью и пользоваться приведенными в ней ссылками. Это поможет вам лучше понять содержание.
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
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.
Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)
Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.
Алгоритм искусственных водорослей — Artificial Algae Algorithm (AAA)
В данной статье рассматривается алгоритм искусственных водорослей (AAA), разработанный на основе биологических процессов, характерных для микроводорослей. Алгоритм включает спиральное движение, эволюционный процесс и адаптацию, что позволяет ему решать задачи оптимизации. Статья предлагает глубокий анализ принципов работы AAA и его потенциала в математическом моделировании, подчеркивая связь между природой и алгоритмическими решениями.
Проблема разногласий: объяснимость и объяснители в ИИ
В этой статье мы будем говорить о проблемах, связанных с объяснителями и объяснимостью в ИИ. Модели ИИ часто принимают решения, которые трудно объяснить. Более того, использование нескольких объяснителей часто приводит к так называемой "проблеме разногласий". А ведь ясное понимание того, как работают модели, является ключевым для повышения доверия к ИИ.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 13): DBSCAN для класса сигналов советника
Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise, DBSCAN) - это неконтролируемая форма группировки данных, которая практически не требует каких-либо входных параметров, за исключением всего двух, что по сравнению с другими подходами, такими как k-средние, является преимуществом. Разберемся в том, как это может быть полезно в тестировании и торговле с применением советников, собранных в Мастере.
Метод группового учета аргументов: реализация многослойного итерационного алгоритма на MQL5
В этой статье мы описываем реализацию Многослойного итерационного алгоритма как метода группового учета аргументов на языке MQL5.
Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих
В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!