Все о MQL5 Wizard: создавайте роботов без программирования. - страница 8

Новый комментарий
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 52): Осциллятор ускорителя

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 52): Осциллятор ускорителя

Accelerator Oscillator - это еще один индикатор Билла Вильямса, предназначенный для отслеживания импульса, и хотя он является производным от другого осциллятора, о котором мы рассказывали в предыдущей статье, мы рассмотрим, как можно использовать или даже комбинировать различные паттерны, демонстрируемые им, чтобы получить преимущество. Этот индикатор предназначен для отслеживания ускорения или замедления импульса, что может быть использовано в качестве сигналов для возможных торговых входов и выходов. Ускорение отличается от скорости.
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 52): Accelerator Oscillator
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 52): Accelerator Oscillator
  • www.mql5.com
The Accelerator Oscillator is another Bill Williams Indicator that tracks price momentum's acceleration and not just its pace. Although much like the Awesome oscillator we reviewed in a recent article, it seeks to avoid the lagging effects by focusing more on acceleration as opposed to just speed. We examine as always what patterns we can get from this and also what significance each could have in trading via a wizard assembled Expert Advisor.
 
Время от времени заглядываю в эту ветку чтобы поднять себе настроение.
Картинки всегда радуют - одна лучше другой!
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 53): Индекс содействия рынку

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 53): Индекс содействия рынку

Эта статья должна была быть посвящена машинному обучению, учитывая последовательность, которая была в прошлых частях; однако я остановился на торговом индикаторе, потому что некоторые материалы для следующей части по машинному обучению еще не готовы. Надеюсь, скоро он будет готов.
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 53): Market Facilitation Index
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 53): Market Facilitation Index
  • www.mql5.com
The Market Facilitation Index is another Bill Williams Indicator that is intended to measure the efficiency of price movement in tandem with volume. As always, we look at the various patterns of this indicator within the confines of a wizard assembly signal class, and present a variety of test reports and analyses for the various patterns.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 54): Обучение с подкреплением с помощью гибридного SAC и тензоров

Soft Actor Critic (SAC) - это один из алгоритмов, используемых в Reinforcement Learning при обучении нейронной сети. Напомним, что обучение с подкреплением - это новый метод обучения в машинном обучении, наряду с контролируемым и неконтролируемым обучением.

MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 54): Reinforcement Learning with hybrid SAC and Tensors
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 54): Reinforcement Learning with hybrid SAC and Tensors
  • www.mql5.com
Soft Actor Critic is a Reinforcement Learning algorithm that we looked at in a previous article, where we also introduced python and ONNX to these series as efficient approaches to training networks. We revisit the algorithm with the aim of exploiting tensors, computational graphs that are often exploited in Python.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 55): SAC с приоритетным воспроизведением опыта

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 55): SAC с приоритетным воспроизведением опыта

Растущая сложность нейросетевых моделей обусловлена нашей способностью обрабатывать огромные объемы данных. Традиционное машинное обучение борется с эффективностью, в то время как нейронные сети, примером которых являются такие платформы, как DeepSeek, Grok и ChatGPT, предлагают мощные решения.
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 55): SAC with Prioritized Experience Replay
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 55): SAC with Prioritized Experience Replay
  • www.mql5.com
Replay buffers in Reinforcement Learning are particularly important with off-policy algorithms like DQN or SAC. This then puts the spotlight on the sampling process of this memory-buffer. While default options with SAC, for instance, use random selection from this buffer, Prioritized Experience Replay buffers fine tune this by sampling from the buffer based on a TD-score. We review the importance of Reinforcement Learning, and, as always, examine just this hypothesis (not the cross-validation) in a wizard assembled Expert Advisor.
 

Форум о трейдинге, автоматизированных торговых системах и тестировании торговых стратегий

Теория хаоса от Билла Уильямса

Сергей Голубев, 2025.03.05 07:31

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 56): Фракталы Билла Вильямса

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 56): Фракталы Билла Уильямса

Индикатор фракталов Билла Вильямса - это ключевой и важный индикатор среди известных по коллекции привычек. Он в первую очередь определяет точки разворота в ценовом действии торгуемых инструментов. Основанный на концепции фракталов, как повторяющийся 5-барный паттерн часто отмечается как медвежий, если средний бар из 5 имеет самый высокий максимум, или как бычий в случаях, когда средний бар имеет самый низкий минимум. Мы рассмотрим некоторые паттерны этого индикатора, которые могут быть использованы трейдерами, как мы уже делали это в прошлом в статьях о мастере MQL5.

 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 57): Контролируемое обучение с помощью скользящей средней и стохастического осциллятора

При контролируемом обучении мы будем стремиться реализовать каждый паттерн в отдельной нейронной сети. Как утверждалось в недавних статьях, их лучше кодировать и обучать на python, чем на MQL5. Выигрыш в эффективности зашкаливает. Python также легко позволяет проводить тестирование с перекрестной валидацией после обучения, и поэтому мы будем проводить ее для каждого паттерна.

Сочетание скользящей средней (MA) со стохастическим осциллятором может генерировать множество торговых сигналов. Для целей тестирования и изучения мы рассмотрим только 10 лучших сигнальных паттернов, которые трейдеры могут использовать при сочетании этих индикаторов.

MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 57): Supervised Learning with Moving Average and Stochastic Oscillator
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 57): Supervised Learning with Moving Average and Stochastic Oscillator
  • www.mql5.com
Moving Average and Stochastic Oscillator are very common indicators that some traders may not use a lot because of their lagging nature. In a 3-part ‘miniseries' that considers the 3 main forms of machine learning, we look to see if this bias against these indicators is justified, or they might be holding an edge. We do our examination in wizard assembled Expert Advisors.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 58): Обучение с подкреплением (DDPG) на паттернах скользящей средней и стохастического осциллятора

В прошлой статье мы протестировали 10 сигнальных паттернов из двух наших индикаторов (MA и Stochastic Oscillator). Семь из них смогли перейти в форвард на основе 1-годичного тестового окна. Однако из них только 2 смогли сделать это, разместив как длинные, так и короткие сделки. Это было связано с небольшим тестовым окном, поэтому читателям предлагается проверить это на более длительной истории, прежде чем принимать решение.

Мы придерживаемся тезиса, согласно которому три основных способа машинного обучения могут использоваться вместе, каждый в своей "фазе".

MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 58): Reinforcement Learning (DDPG) with Moving Average and Stochastic Oscillator Patterns
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 58): Reinforcement Learning (DDPG) with Moving Average and Stochastic Oscillator Patterns
  • www.mql5.com
Moving Average and Stochastic Oscillator are very common indicators whose collective patterns we explored in the prior article, via a supervised learning network, to see which “patterns-would-stick”. We take our analyses from that article, a step further by considering the effects' reinforcement learning, when used with this trained network, would have on performance. Readers should note our testing is over a very limited time window. Nonetheless, we continue to harness the minimal coding requirements afforded by the MQL5 wizard in showcasing this.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 59): Обучение с подкреплением (DDPG) с использованием моделей скользящей средней и стохастического осциллятора

В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом обучения с подкреплением DDPG и рассмотрели 3 его важнейших класса, реализованных на языке Python. Класс буфера воспроизведения, класс сети актеров и класс сети критиков. Не были рассмотрены класс DDPG-агента, импорт ценовых данных MetaTrader 5 в Python, функции для MA и Stochastic-Oscillator, функция get-pattern для объединения данных от двух индикаторов в двоичный входной вектор для сети контролируемого обучения (реализована в предыдущей статье о контролируемом обучении на MQL5) и, наконец, цикл моделирования среды для обучения сети актеров и критиков.
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 58): Reinforcement Learning (DDPG) with Moving Average and Stochastic Oscillator Patterns
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 58): Reinforcement Learning (DDPG) with Moving Average and Stochastic Oscillator Patterns
  • www.mql5.com
Moving Average and Stochastic Oscillator are very common indicators whose collective patterns we explored in the prior article, via a supervised learning network, to see which “patterns-would-stick”. We take our analyses from that article, a step further by considering the effects' reinforcement learning, when used with this trained network, would have on performance. Readers should note our testing is over a very limited time window. Nonetheless, we continue to harness the minimal coding requirements afforded by the MQL5 wizard in showcasing this.
 

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 60): Машинное обучение (Вассерштейн-VAE) с использованием паттернов скользящей средней и стохастического осциллятора

При изучении паттернов, полученных при сопряжении МА и стохастического осциллятора, мы обратились к машинному обучению как средству систематизации нашего подхода. В машинном обучении существует в основном три метода обучения сетей: обучение под наблюдением, обучение с подкреплением и умозаключение. Считая, что каждый из этих методов обучения может быть использован на разных этапах разработки модели/сети, мы доказали, что модель может быть обогащена за счет использования всех этих методов.

MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 60): Inference Learning (Wasserstein-VAE) with Moving Average and Stochastic Oscillator Patterns
MQL5 Wizard Techniques you should know (Part 60): Inference Learning (Wasserstein-VAE) with Moving Average and Stochastic Oscillator Patterns
  • www.mql5.com
We wrap our look into the complementary pairing of the MA & Stochastic oscillator by examining what role inference-learning can play in a post supervised-learning & reinforcement-learning situation. There are clearly a multitude of ways one can choose to go about inference learning in this case, our approach, however, is to use variational auto encoders. We explore this in python before exporting our trained model by ONNX for use in a wizard assembled Expert Advisor in MetaTrader.
12345678
Новый комментарий