Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 52): Кроссплатформенность мультипериодных мультисимвольных однобуферных стандартных индикаторов
В статье рассмотрим создание мультисимвольного мультипериодного стандартного индикатора Accumulation/Distribution. Чтобы программы, написанные под устаревшую платформу MetaTrader 4, основанные на данной библиотеке, могли нормально работать при переходе на MetaTrader 5, мы немного доработаем классы библиотеки касаемо индикаторов.
Нейросети — это просто (Часть 57): Стохастический маргинальный актор-критик (SMAC)
Предлагаем познакомиться с довольно новым алгоритмом Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), который позволяет строить политики латентных переменных в рамках максимизации энтропии.
Торговая техника RSI Deep Three Move
В статье представлена техника торговли RSI Deep Three Move в MetaTrader 5. Статья основана на новой серии исследований, демонстрирующих несколько торговых методов, основанных на RSI - техническом индикаторе для измерения силы и импульса ценных бумаг, включая акции, валюты и товары.
Опыт разработки торговой стратегии
В этой статье мы сделаем попытку разработать собственную торговую стратегию. Любая торговая стратегия должна быть построена на основе какого-то статистического преимущества. Причем это преимущество должно существовать в течение долгого времени.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 62): Реалтайм-обновление тиковых серий, подготовка к работе со стаканом цен
В статье сделаем реалтайм-обновление коллекции тиковых данных и подготовим класс объекта-символа для работы со стаканом цен, работу над которым начнём со следующей статьи.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции
Сегодня вы научитесь создавать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье мы начали разрабатывать систему ордеров, которой будем пользоваться в автоматическом советнике. Однако мы создали только одну из необходимых функций или процедур.
Разработка экспериментальной DLL с поддержкой многопоточности в C++ для MetaTrader 5 на Linux
В статье рассмотрен процесс разработки для платформы MetaTrader 5 исключительно в системе Linux. При этом конечный продукт без проблем работает как в Windows, так и в Linux. Мы познакомимся с Wine и Mingw - важными инструментами кроссплатформенной разработки. В Mingw реализована потоковая передача (POSIX и Win32), что необходимо учитывать при выборе подходящего инструмента. Затем мы создадим DLL для проверки концепции и используем ее в коде MQL5, а также сравним производительность обеих реализаций потоков. Статья призвана стать отправной точкой для ваших собственных экспериментов. После прочтения статьи вы сможете создавать инструменты для MetaTrader в Linux.
Разработка торговой системы на основе Индекса облегчения рынка MFI от Билла Вильямса
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой новой статье мы рассмотрим Индекс облегчения рынка (Market Facilitation Index, MFI), разработанный Биллом Вильямсом.
Машинное обучение и Data Science. Нейросети (Часть 02): архитектура нейронных сетей с прямой связью
В предыдущей статье мы начали изучать нейросети с прямой связью, однако остались неразобранными некоторые моменты. Один из них — проектирование архитектуры. Поэтому в этой статье мы рассмотрим, как спроектировать гибкую нейронную сеть с учетом входных данных, количества скрытых слоев и узлов для каждой сети.
Как выбрать торгового советника: Двадцать явных признаков плохого робота
В этой статье мы попытаемся ответить на вопрос, как выбрать подходящего торгового советника. Какие из них лучше всего подходят для нашего портфеля и как мы можем отсеять большую часть торговых роботов, доступных на рынке? В статье представлены двадцать явных признаков некачественного советника. Статья поможет вам принимать более обоснованные решения и создать коллекцию прибыльных торговых советников.
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
В одной из статей данной серии мы с вами уже познакомились с методом Q-обучения. Данный метод усредняет вознаграждения за каждое действие. В 2017 году были представлены сразу 2 работы, в которых большего успеха добиваются при изучении функции распределения вознаграждения. Давайте рассмотрим возможность использования подобной технологии для решения наших задач.
Разработка торговой системы на основе Accelerator Oscillator
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Accelerator Oscillator — узнаем, как его использовать и как создавать торговые системы на его основе.
Разработка торговой системы на основе индекса силы медведей Bears Power
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об Индексе силы медведей Bears Power и создадим торговую систему по его показателям.
Разработка торговой системы на основе стандартного отклонения
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов и пишем на их основе системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы узнаем, как разработать торговую систему по индикатору стандартного отклонения.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 12): Время и торговля (I)
Сегодня мы создадим Time & Trade с быстрой интерпретацией для чтения потока ордеров. Это первая часть, в которой мы будем строить эту систему. В следующей статье мы дополним систему недостающей информацией, поскольку нам потребуется добавить в код нашего эксперта несколько новых вещей.
Разработка торговой системы на основе индикатора VIDYA
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. В этой статье мы поговорим об индикаторе Скользящей средней с динамическим периодом усреднения (Variable Index Dynamic Average, VIDYA) и создадим торговую систему по его показателям.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных
Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 53): Класс абстрактного базового индикатора
В статье рассмотрим создание класса абстрактного индикатора, который далее будет использоваться как базовый класс для создания объектов стандартных и пользовательских индикаторов библиотеки.
Разработка торговой системы на основе индикатора MFI
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз она посвящена Индексу денежного потока MFI. Мы подробно изучим этот индикатор и разработаем простые торговые системы на MQL5 для исполнения в MetaTrader 5.
Машинное обучение и Data Science (Часть 04): Предсказание биржевого краха
В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 10): Доступ к пользовательским индикаторам
Как получить доступ к пользовательским индикаторам непосредственно в советнике? Торговый советник будет действительно полезен только в том случае, если в нем можно будет использовать пользовательские индикаторы, иначе это будет просто набор кодов и инструкций.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 1): Сигналы на основе ADX в сочетании с Parabolic SAR
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами и т. д.) более чем одной парой символов с одного графика.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 66): Класс-коллекция Сигналов MQL5.com
В статье создадим класс-коллекцию сигналов Сервиса Сигналов MQL5.com с функциями управления подписанными сигналами, а также доработаем класс объекта-снимка стакана цен для отображения общего объёма стакана на покупку и на продажу.
Эксперименты с нейросетями (Часть 7): Передаем индикаторы
Примеры передачи индикаторов в перцептрон. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник, результаты его оптимизации и форвард тестирования.
Разработка торговой системы на основе Индекса относительной бодрости Relative Vigor Index
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этот раз познакомимся с Индексом относительной бодрости (Relative Vigor Index, RVI).
Все, что вам нужно знать о структуре программы MQL5
Любая программа на любом языке программирования имеет определенную структуру. В этой статье вы изучите основные компоненты структуры программы на MQL5, что может быть очень полезно при создании торговой системы или торгового инструмента для MetaTrader 5.
Нейросети — это просто (Часть 67): Использование прошлого опыта для решения новых задач
В данной статье мы продолжим разговор о методах сбора данных в обучающую выборку. Очевидно, что в процессе обучения необходимо постоянное взаимодействие с окружающей средой. Но ситуации бывают разные.
Нейросети — это просто (Часть 16): Практическое использование кластеризации
В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.
Разработка торговой системы на основе индикатора DeMarker
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).
Разработка торгового советника с нуля (Часть 22): Новая система ордеров (V)
Сегодня мы продолжим разработку новой системы ордеров. Внедрить новую систему совсем непросто: мы часто сталкиваемся с проблемами, которые сильно усложняют процесс. Когда эти проблемы появляются, нам приходится останавливаться и заново анализировать направление, по которому мы движемся.
Нейросети — это просто (Часть 53): Декомпозиция вознаграждения
Мы уже не раз говорили о важности правильного подбора функции вознаграждения, которую используем для стимулирования желательного поведения Агента, добавляя вознаграждения или штрафы за отдельные действия. Но остается открытым вопрос о дешифровке наших сигналов Агентом. В данной статье мы поговорим о декомпозиции вознаграждения в части передачи отдельных сигналов обучаемому Агенту.
Нейросети — это просто (Часть 58): Трансформер решений (Decision Transformer—DT)
Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 18): Новая система ордеров (I)
Это первая часть новой системы ордеров. С тех пор, как мы начали создавать документацию данного советника в наших статьях, он претерпел различные изменения и улучшения, сохраняя при этом ту же модель системы ордеров на графике.
Как обнаруживать тренды и графические паттерны с помощью MQL5
В статье представлен метод автоматического обнаружения моделей ценовых действий с помощью MQL5, таких как тренды (восходящий, нисходящий, боковой) и графические модели (двойная вершина, двойное дно).
Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 04): Линейный дискриминантный анализ
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера в его поисках.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) в MQL5
Как разработчикам, нам необходимо научиться создавать и разрабатывать программное обеспечение, которое можно использовать многократно и гибко, без дублирования кода, особенно если у нас есть разные объекты с разным поведением. Это можно легко сделать, используя методы и принципы объектно-ориентированного программирования. В этой статье представлены основы объектно-ориентированного программирования в MQL5.
Алгоритм докупки: симуляция мультивалютной торговли
В данной статье мы создадим математическую модель для симуляции мультивалютного ценообразования и завершим исследование принципа диверсификации в рамках поиска механизмов увеличения эффективности торговли, которое я начал в предыдущей статье с теоретических выкладок.