|
6+ лет
опыт работы
|
2
продуктов
|
61
демо-версий
|
|
2
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Разбирая огромное количество торговых стратегий, множество заказов на изготовление программ для терминалов MT5 и MT4, просматривая различные сайты по MetaTrader, я пришёл к выводу, что всё это многообразие в подавляющем своём большинстве строится на фактически одних и тех же элементарных функциях, действиях и значениях, повторяющихся от программы к программе. Результатом моей работы стала кроссплатформенная библиотека "DoEasy" для быстрого и лёгкого создания программ для МetaТrader 5 и МetaТrader 4
Разработка торговых стратегий связана с обработкой больших объемов данных. Теперь прямо в MQL5 вы можете работать с базами данных с помощью SQL-запросов на основе SQLite. Важным преимуществом данного движка является то, что вся база данных содержится в единственном файле, который находится на компьютере пользователя.
Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации. Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска.
В статье проводится сравнение скорости и результатов оптимизации советников с использованием генетических алгоритмов и прямым перебором.
Доходность является самым очевидным показателем, который используют инвесторы и начинающие трейдеры для анализа эффективности торговли. Профессиональные трейдеры пользуются более надежными инструментами для анализа стратегии, среди них — коэффициенты Шарпа и Сортино.
В статье на примере будет рассмотрена методика разработки торговых алгоритмов при использовании последовательного научного подхода к анализу возможных закономерностей ценообразования и построения на основе этих закономерностей торговых алгоритмов.
Это ленивый алгоритм, который не учится на обучающей выборке, а хранит все доступные наблюдения и классифицирует данные сразу же, как только получает новую выборку. Несмотря на простоту, этот метод используется во множестве реальных приложений.
Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.
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.