![График PairPlot на основе CGraphic для анализа зависимостей между массивами данных (таймсериями)](https://c.mql5.com/2/33/PairPlot_Graphic.png)
![График PairPlot на основе CGraphic для анализа зависимостей между массивами данных (таймсериями)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
График PairPlot на основе CGraphic для анализа зависимостей между массивами данных (таймсериями)
Часто в процессе технического анализа перед трейдерами ставится задача сравнения нескольких временных рядов. Проведение такого анализа требует соответствующих инструментов. В этой статье я предлагаю построить инструмент для графического анализа и поиска зависимостей между двумя и более временных рядов.
![Социальный трейдинг. Можно ли прибыльный сигнал сделать еще лучше?](https://c.mql5.com/2/33/Social_Trading_avatar.png)
![Социальный трейдинг. Можно ли прибыльный сигнал сделать еще лучше?](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Социальный трейдинг. Можно ли прибыльный сигнал сделать еще лучше?
Большинство подписчиков выбирают торговый сигнал по красоте кривой баланса и по количеству подписчиков. Поэтому многие провайдеры сегодня больше заботятся о красивой статистике, чем о действительном качестве сигнала, зачастую играя объемами сделок и искусственно приводя кривую баланса в идеальный вид. В данной статье рассматриваются критерии надежности и способы, с помощью которых провайдер может улучшить качество своего сигнала. Приведен пример анализа истории конкретного сигнала и способы, которые помогли бы провайдеру сделать его более прибыльным и менее рискованным.
![Собственное представление торговой истории и создание графиков для отчетов](https://c.mql5.com/2/32/CreateCustomeReport.png)
![Собственное представление торговой истории и создание графиков для отчетов](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Собственное представление торговой истории и создание графиков для отчетов
В статье описываются пользовательские методы оценки истории торговли. Для этого написаны два класса для ее выгрузки и анализа. Первый собирает торговую историю в краткую таблицу. Второй предназначен для вычисления статистики: он рассчитывает ряд показателей и строит графики, с помощью которых оценивать результативность торгов становится удобнее.
![Как анализировать сделки выбранного Сигнала на графике](https://c.mql5.com/2/32/bv8-az2zxypg7t6xs-7r9h1l-nlm87q3q35-vvyg13n-gv-dcau99f.png)
![Как анализировать сделки выбранного Сигнала на графике](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Как анализировать сделки выбранного Сигнала на графике
Сервис торговых Сигналов развивается семимильными шагами. Доверяя свои средства поставщику сигнала, хотелось бы минимизировать риск потери депозита. Как же разобраться в этом лесу торговых сигналов? Как найти именно тот, который принесет прибыль? В статье предлагается создать средство для визуального анализа истории сделок торговых сигналов на графике инструмента.
![Визуализация результатов оптимизации по выбранному критерию](https://c.mql5.com/2/32/VisualizeBest100.png)
![Визуализация результатов оптимизации по выбранному критерию](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Визуализация результатов оптимизации по выбранному критерию
В статье мы продолжаем развивать MQL-приложение для работы с результатами оптимизации, которая начата в предыдущих статьях. На этот раз будет показан пример, когда таблицу лучших результатов можно сформировать уже после оптимизации параметров, указав через графический интерфейс другой критерий.
![Применение метода Монте-Карло для оптимизации торговых стратегий](https://c.mql5.com/2/32/Monte_Carlo.png)
![Применение метода Монте-Карло для оптимизации торговых стратегий](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Применение метода Монте-Карло для оптимизации торговых стратегий
Перед запуском робота на торговом счете мы обычно тестируем и оптимизируем его на истории котировок. И тут возникает резонный вопрос: как прошлые результаты на истории могут помочь нам в будущем? В статье показано применение метода Монте-Карло для построения собственных критериев оптимизации торговых стратегий. Кроме того, рассмотрены критерии устойчивости советника.
![Работаем с результатами оптимизации через графический интерфейс](https://c.mql5.com/2/31/Frame_Mode.png)
![Работаем с результатами оптимизации через графический интерфейс](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Работаем с результатами оптимизации через графический интерфейс
Продолжаем развивать тему обработки и анализа результатов оптимизации. На этот раз задача состоит в том, чтобы выбрать 100 лучших результатов оптимизации и отобразить их в таблице графического интерфейса. Сделаем так, чтобы пользователь, выделяя ряд в таблице результатов оптимизации, получал мультисимвольный график баланса и просадки на отдельных графиках.
![Управляемая оптимизация: метод отжига](https://c.mql5.com/2/31/icon__1.png)
![Управляемая оптимизация: метод отжига](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Управляемая оптимизация: метод отжига
В тестере стратегий торговой платформы MetaTrader 5 есть только два варианта оптимизации: полный перебор параметров и генетический алгоритм. В этой статье предложен новый вариант оптимизации торговых стратегий — метод отжига. Приводится алгоритм метода, его реализация и способ подключения к любому советнику. Разработанный алгоритм протестирован на советнике Moving Average.
![Визуализируем оптимизацию торговой стратегии в MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/31/t3b4bw8nglimc_2v6gmclew41_jdawvaf9_w1x5mnmfb_d_MetaTrader_5.png)
![Визуализируем оптимизацию торговой стратегии в MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Визуализируем оптимизацию торговой стратегии в MetaTrader 5
В статье реализовано MQL-приложение с графическим интерфейсом для расширенной визуализации процесса оптимизации. Графический интерфейс создан с помощью последней версии библиотеки EasyAndFast. У многих пользователей возникает вопрос, зачем нужны графические интерфейсы в MQL-приложениях. В настоящей статье продемонстрирован один из множества случаев, когда они могут быть полезными для трейдеров.
![Управление капиталом по Винсу. Реализация в виде модуля Мастера MQL5](https://c.mql5.com/2/30/MQL5-avatar-capital-001.png)
![Управление капиталом по Винсу. Реализация в виде модуля Мастера MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Управление капиталом по Винсу. Реализация в виде модуля Мастера MQL5
Статья написана на основе книги Р.Винса "Математика управления капиталом". В ней рассматриваются эмпирические и параметрические методы нахождения оптимального размера торгового лота, на основе которых написаны торговые модули управления капиталом для мастера MLQ5.
![Как снизить риски трейдера](https://c.mql5.com/2/30/risk.png)
![Как снизить риски трейдера](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Как снизить риски трейдера
Торговля на финансовых рынках связана с целым комплексом рисков, которые должны учитываться в алгоритмах торговых систем. Снижение таких рисков — важнейшая задача для получения прибыли при трейдинге.
![Создаем новую торговую стратегию с использованием технологии разложения входов на индикаторы](https://c.mql5.com/2/30/MQL5-avatar-New_trade_system-002.png)
![Создаем новую торговую стратегию с использованием технологии разложения входов на индикаторы](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Создаем новую торговую стратегию с использованием технологии разложения входов на индикаторы
В статье предложена технология, с помощью которой каждый желающий сможет создать свою уникальную торговую стратегию, собрав индивидуальный набор индикаторов, и разработать собственные сигналы для входа в рынок.
![Ночная торговля в азиатскую сессию: как оставаться в прибыли](https://c.mql5.com/2/30/timezone.png)
![Ночная торговля в азиатскую сессию: как оставаться в прибыли](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Ночная торговля в азиатскую сессию: как оставаться в прибыли
В статье рассматривается понятие ночной торговли, стратегии торговли, их реализация на MQL5. Проведено тестирование и сделаны выводы.
![Раскладываем входы по индикаторам](https://c.mql5.com/2/30/eagoh7z681u4_pdq0h_2f_8dqlderd9j5.png)
![Раскладываем входы по индикаторам](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Раскладываем входы по индикаторам
В жизни трейдера бывают разные ситуации. Часто по истории успешных сделок мы пытаемся восстановить стратегию, а глядя на историю убытков — доработать и улучшить ее. И в том, и в другом случае мы сопоставляем сделки с известными индикаторами. В этой статье предлагается методика пакетного сопоставления сделок с рядом индикаторов.
![Оценка риска в последовательности сделок с одним активом. Продолжение](https://c.mql5.com/2/30/Risk_estimation.png)
![Оценка риска в последовательности сделок с одним активом. Продолжение](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Оценка риска в последовательности сделок с одним активом. Продолжение
Статья развивает идеи, предложенные в предыдущей части и продолжает их рассмотрение. Описаны вопросы распределения доходностей, построения и изучения статистических закономерностей.
![Мини-эмулятор рынка, или Ручной тестер стратегий](https://c.mql5.com/2/30/swe6uqp1p_kql9_szi4cg0v.png)
![Мини-эмулятор рынка, или Ручной тестер стратегий](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Мини-эмулятор рынка, или Ручной тестер стратегий
Мини-эмулятор рынка — индикатор, предназначенный для частичной эмуляции работы в терминале. Предположительно, его можно использовать для тестирования "ручных" стратегий анализа и торговли на рынке.
![Сравнение различных типов скользящих средних в торговле](https://c.mql5.com/2/29/zcacct00h_ape02uz5y_q4fbs_uexqftdan4_p48gwsf_v_v4e923xz_2.png)
![Сравнение различных типов скользящих средних в торговле](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Сравнение различных типов скользящих средних в торговле
Рассмотрены 7 видов скользящих средних (MA), разработана торговая стратегия по работе с ними. Выполнено тестирование и сравнение различных МА на одной торговой стратегии, дана сравнительная характеристика эффективности применения той или иной скользящей средней.
![Новый подход к интерпретации классической и обратной дивергенции](https://c.mql5.com/2/29/8570j_8kab7o_e_vfnp1de2egckv_mgttlcii9430_e_qyj29n6x_vhy07f77qa9.png)
![Новый подход к интерпретации классической и обратной дивергенции](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Новый подход к интерпретации классической и обратной дивергенции
В статье рассмотрены классический метод построения дивергенции и отличный от него способ интерпретации. Этот новый метод интерпретации положен в основу торговой стратегии, которая описана в статье.
![Оптимизируем стратегию по графику баланса и сравниваем результаты с критерием "Balance + max Sharpe Ratio"](https://c.mql5.com/2/29/loqekqlg1xfv_0uf48ukgw_89_1k4r4rf_daa1n9z2.png)
![Оптимизируем стратегию по графику баланса и сравниваем результаты с критерием "Balance + max Sharpe Ratio"](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Оптимизируем стратегию по графику баланса и сравниваем результаты с критерием "Balance + max Sharpe Ratio"
Рассмотрен еще один пользовательский критерий оптимизации торговых стратегий, основанный на анализе графика баланса. Для этого использовалось вычисление линейной регрессии с помощью функции из библиотеки ALGLIB.
![Оценка риска в последовательности сделок с одним активом](https://c.mql5.com/2/29/Risk_estimation.png)
![Оценка риска в последовательности сделок с одним активом](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Оценка риска в последовательности сделок с одним активом
В статье описано использование методов теории вероятностей и математической статистики при анализе торговых систем.
![Глубокие нейросети (Часть III). Выбор примеров и уменьшение размерности](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_03.png)
![Глубокие нейросети (Часть III). Выбор примеров и уменьшение размерности](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Глубокие нейросети (Часть III). Выбор примеров и уменьшение размерности
Эта статья продолжает серию публикаций о глубоких нейросетях. Рассматривается выбор примеров (удаление шумовых), уменьшение размерности входных данных и разделение набора на train/val/test в процессе подготовки данных для обучения.
![Глубокие нейросети (Часть II). Разработка и выбор предикторов](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_02.png)
![Глубокие нейросети (Часть II). Разработка и выбор предикторов](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Глубокие нейросети (Часть II). Разработка и выбор предикторов
Во второй статье из серии о глубоких нейросетях рассматриваются трансформация и выбор предикторов в процессе подготовки данных для обучения модели.
![Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_01.png)
![Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных
Эта серия статей продолжает и развивает тему глубоких нейросетей (DNN), которые в последнее время вошли во многие прикладные области, включая трейдинг. Рассматриваются новые направления темы, на практических экспериментах проверяются новые методы и идеи. Первая статья серии посвящена подготовке данных для DNN.
![Walk-Forward оптимизация в MetaTrader 5 - своими руками](https://c.mql5.com/2/28/MQL5-avatar-WalkForward-001.png)
![Walk-Forward оптимизация в MetaTrader 5 - своими руками](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Walk-Forward оптимизация в MetaTrader 5 - своими руками
В статье рассматриваются подходы, позволяющие достаточно точно эмулировать walk-forward оптимизацию с помощью встроенного тестера и вспомогательных библиотек, реализованных на MQL.
![Методы сортировки и их визуализация с помощью MQL5](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-sort-003.png)
![Методы сортировки и их визуализация с помощью MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Методы сортировки и их визуализация с помощью MQL5
Для работы с графикой в MQL5 создана специальная библиотека Graphic.mqh. В статье описан пример ее практического применения и поясняется сама суть сортировок. По каждой сортировке существует как минимум отдельная статья, а по ряду из них уже опубликованы целые исследования, поэтому здесь описывается лишь общая идея.
![Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-naiveClass-001.png)
![Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
В статье анализируется применение формулы Байеса для повышения надежности торговых систем за счет использования сигналов нескольких независимых индикаторов. Теоретические расчеты проверяются с помощью простого универсального эксперта, настраиваемого для работы с произвольными индикаторами.
![Торговая система ДиНаполи](https://c.mql5.com/2/26/8ahkxppg.png)
![Торговая система ДиНаполи](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Торговая система ДиНаполи
В статье подробно рассматривается торговая система с использованием уровней Фибоначчи, которую разработал и описал Джо ДиНаполи. Разъясняются основные понятия и суть системы, дается иллюстрация на примере несложного индикатора.
![Прогнозирование рыночных движений с помощью байес-классификации и индикаторов на основе сингулярного спектрального анализа](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-SSAtrend-001__1.png)
![Прогнозирование рыночных движений с помощью байес-классификации и индикаторов на основе сингулярного спектрального анализа](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Прогнозирование рыночных движений с помощью байес-классификации и индикаторов на основе сингулярного спектрального анализа
В статье рассматривается идеология и методика построения рекомендательной системы для оперативной торговли на основе объединения возможностей прогнозирования с помощью сингулярного спектрального анализа (ССА) и важного метода машинного обучения, основанного на теореме Байеса.
![Анализ графиков Баланса/Средств по символам и ORDER_MAGIC советников](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-graph-balance-004.png)
![Анализ графиков Баланса/Средств по символам и ORDER_MAGIC советников](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Анализ графиков Баланса/Средств по символам и ORDER_MAGIC советников
С введением хеджинга в MetaTrader 5 появилась отличная возможность одновременной торговли несколькими советниками на одном торговом счёте. При этом возможна ситуация, когда одна стратегия прибыльна, вторая убыточна, а в итоге график прибыли болтается около нуля. В таком случае полезно построить графики Баланса и Средств для каждой торговой стратегии по отдельности.
![Вычисление коэффициента Херста](https://c.mql5.com/2/26/22.png)
![Вычисление коэффициента Херста](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Вычисление коэффициента Херста
В статье подробно изложен смысл показателя Херста, интерпретация его значений, алгоритм вычисления. Приведены результаты анализа некоторых сегментов финансовых рынков и представлен метод работы с программными продуктами MetaTrader 5, реализующими идею фрактального анализа.
![Визуализируй это! Графическая библиотека в MQL5 как аналог plot из R](https://c.mql5.com/2/68/visualize_600x314.jpg)
Визуализируй это! Графическая библиотека в MQL5 как аналог plot из R
При исследовании и изучении закономерностей важную роль играет визуальное отображение с помощью графиков. В популярных среди научного сообщества языках программирования, таких как R и Python, для визуализации предназначена специальная функция plot. С её помощью можно рисовать линии, точечные распределения и гистограммы для наглядного представления закономерностей. В MQL5 вы можете делать всё то же самое с помощью класса CGraphics.
![Статистические распределения в виде гистограмм без индикаторных буферов и массивов](https://c.mql5.com/2/25/histogram.png)
![Статистические распределения в виде гистограмм без индикаторных буферов и массивов](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Статистические распределения в виде гистограмм без индикаторных буферов и массивов
В статье рассматривается возможность создания гистограмм статистических распределений характеристик рынка с использованием графической памяти, то есть без использования индикаторных буферов и массивов. Приведены подробные примеры построения таких гистограмм и показан так называемый "скрытый" функционал графических объектов языка MQL5.
![Статистические распределения в MQL5 - берем лучшее из R и делаем быстрее](https://c.mql5.com/2/68/statistics-r_600x314.jpg)
Статистические распределения в MQL5 - берем лучшее из R и делаем быстрее
Рассмотрены функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а также дискретные биномиальное и отрицательное биномиальные распределения, геометрическое, гипергеометрическое и распределение Пуассона. Есть функции расчета теоретических моментов распределений, которые позволяют оценить степень соответствия реального распределения модельному.
![Быстрая оценка сигнала: торговая активность, графики просадки/загрузки и распределения MFE/MAE](https://c.mql5.com/2/24/Signals.png)
![Быстрая оценка сигнала: торговая активность, графики просадки/загрузки и распределения MFE/MAE](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Быстрая оценка сигнала: торговая активность, графики просадки/загрузки и распределения MFE/MAE
При поиске Сигнала подписчики в первую очередь ориентируются на общий прирост на торговом счете Поставщика, и это, в общем-то, логично. Но при этом также важно принимать во внимание потенциальные риски, которые несет конкретная торговая стратегия. В этой статье мы покажем, как просто и наглядно можно оценить заинтересовавший Сигнал с помощью нескольких показателей.
![Самооптимизация экспертов: Эволюционные и генетические алгоритмы](https://c.mql5.com/2/22/images__2.png)
![Самооптимизация экспертов: Эволюционные и генетические алгоритмы](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Самооптимизация экспертов: Эволюционные и генетические алгоритмы
В статье будут рассмотрены основные принципы, заложенные в эволюционных алгоритмах, их разновидности и особенности. На примере простого эксперта с помощью экспериментов покажем, что может дать нашей торговой системе использование оптимизации. Рассмотрим программные пакеты, реализующие генетические, эволюционные и другие виды оптимизации и приведем примеры применения при оптимизации набора предикторов и оптимизации параметров торговой системы.
![Еще раз о картах Кохонена](https://c.mql5.com/2/20/jursbu_z7z.png)
![Еще раз о картах Кохонена](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Еще раз о картах Кохонена
Cтатья описывает приемы работы с картами Кохонена. Она будет интересна как исследователям рынка с начальными навыками программирования на MQL4 и MQL5, так и опытным программистам, испытывающим сложности с подключением карт Кохонена к своим проектам.
![Оценка и выбор переменных для моделей машинного обучения](https://c.mql5.com/2/20/machine_learning.png)
![Оценка и выбор переменных для моделей машинного обучения](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Оценка и выбор переменных для моделей машинного обучения
В статье будут рассмотрены особенности выбора, предподготовки и оценки входных переменных (предикторов) для использования в моделях машинного обучения. Будут рассмотрены новые подходы и возможности по глубокому анализу предикторов, их влияние на возможное переобучение моделей. От результата этого этапа работы во многом зависит общий результат использования моделей. Будут рассмотрены два пакета, предлагающие новый и оригинальный подход к выбору предикторов.
![Введение в теорию нечеткой логики](https://c.mql5.com/2/19/avatar__4.png)
![Введение в теорию нечеткой логики](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Введение в теорию нечеткой логики
Нечеткая логика расширяет привычные нам границы математической логики и теории множеств. В статье раскрыты основные принципы этой теории, а также описаны две системы нечеткого логического вывода типа Мамдани и Сугено. Приведены примеры реализации нечетких моделей на основе этих двух систем средствами библиотеки FuzzyNet для MQL5.
![Как правильно выбрать торговый сигнал для подписки. Пошаговое руководство](https://c.mql5.com/2/18/signals__1.png)
![Как правильно выбрать торговый сигнал для подписки. Пошаговое руководство](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Как правильно выбрать торговый сигнал для подписки. Пошаговое руководство
В данном пошаговом руководстве рассматривается сервис Cигналы, изучение торговых сигналов, системный подход к поиску нужного сигнала, который удовлетворял бы критериям доходности, риска, активности торговли, работы на различных типах счетов и финансовых инструментах.
![Разнонаправленная торговля и хеджирование позиций в MetaTrader 5 с помощью API HedgeTerminal, часть 2](https://c.mql5.com/2/17/HedgeTerminalaArticle200x200_2p2.png)
![Разнонаправленная торговля и хеджирование позиций в MetaTrader 5 с помощью API HedgeTerminal, часть 2](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Разнонаправленная торговля и хеджирование позиций в MetaTrader 5 с помощью API HedgeTerminal, часть 2
Статья описывает новый подход в вопросах хеджирования позиций и ставит точку в спорах между пользователями платформ MetaTrader 4 и MetaTrader 5 в этом вопросе. Она является продолжением первой части: "Разнонаправленная торговля и хеджирование позиций в MetaTrader 5 с помощью панели API HedgeTerminal". Во второй части описывается интеграция пользовательских экспертов с HedgeTerminalAPI - специальной библиотекой виртуализации, позволяющей торговать разнонаправлено, находясь в комфортном программном окружении, позволяющем легко и просто управлять своими позициями.