Изучение механизмов трейлинга в торговых советниках может значительно изменить результаты торговли. На базе предыдущих исследований созданы новые методы трейлинга StopLoss, активно использующие индикаторы Parabolic SAR и скользящие средние. Тестирование различных типов TrailingStop продемонстрировало их потенциальную эффективность в тестере стратегий, выявив значительные различия в прибыли. Успешные результаты, особенно с использованием индикаторов DEMA и TEMA, подчеркивают важность индивидуальной настройки и тестирования этих инструментов для каждой торговой пары. Доработка классов трейлинга совместно с правильными настройками может стать ключевым элементом успешной автоматизированной торговли.

Читать далее...

John Ehlers разработал "The Leading Indicator", впервые упомянутый в книге "Cybernetic Analysis For Stocks And Futures" на странице 235. Это индикатор для значительного упрощения прогнозирования рыночных движений благодаря ранним сигналам. Настройка альфа-значений во входных параметрах позволяет адаптировать индикатор под конкретные нужды. Торговую стратегию рекомендуется строить на основании изменения цвета индикатора: зеленый сигнализирует о покупке, красный — о продаже. Доступ к версии для MetaTrader 4 возможен через специализированные ресурсы, включая исходные коды, размещенные в телеграмм-канале автора. За подробностями посетите профиль.

Читать далее...

Введение Hidformer в анализ временных рядов на фондовом рынке открывает новые перспективы. Разработанный на базе модифицированной архитектуры Transformer, он способен учитывать сложные временные зависимости и улучшить точность прогнозирования активов. Особенно это актуально в условиях высокой волатильности, характерной для современных финансовых рынков.

Модель Hidformer выделяется тем, что анализирует временные характеристики и зависимости в частотной области, исключая рыночный шум. Это позволяет эффективнее разделять тренды от краткосрочных колебаний, что особенно важно для акций технологических компаний и криптовалют.

Реализация Hidformer через MQL5 с акцентом на модифицированные алгоритмы внимания упрощает работу с большими объемами данных, обеспечивая оптимальную точность прогнозов. Наряду с рекурсивной обработкой данных, такой подход повышает стабильность модели и потенциал исп...

Читать далее...

В прошлой статье рассматривали трудности в симуляции данных на MetaTrader 5. Проблема заключается в скорости отклика системы и обработке большого количества тиков, что вызывает проблемы даже при подключении к реальному серверу. Определили необходимость настройки системы для ограничения количества генерируемых тиков, что позволяет сохранить стабильность работы платформы.

Для исправления этого необходимо выполнить программные изменения в классе моделирования и учесть еще один аспект — обработку внешне смоделированных тиков. Понимание использования реальных данных требует внимания к типу графического представления, часто неочевидному для пользователей.

Читать далее...

Эволюционные торговые алгоритмы становятся ключевыми инструментами для адаптации к быстро меняющемуся рынку. ETARE объединяет генетическую оптимизацию и машинное обучение для создания современной торговой системы. Основанная на принципах естественного отбора, она исключает неэффективные стратегии, развиваясь за счет успешных решений. Гибридная архитектура, использующая LSTM-сети, позволяет системе учиться на предыдущих ошибках и адаптироваться к различным рыночным условиям. Такие алгоритмы обеспечивают устойчивость и эффективность в условиях высокой волатильности, делая их незаменимыми в современном алгоритмическом трейдинге.

Читать далее...

Использование операторов управления потоком делает код более читабельным и управляемым. В статье о циклах рассмотрены подходы к созданию циклов с использованием операторов WHILE и DO WHILE. Эти операторы позволяют автоматизировать повторение действий без повторного ввода команд.

Несмотря на кажущуюся простоту, операторы циклов требуют внимательности, чтобы избежать проблем, таких как бесконечные циклы. Важно объяснять действия внутри цикла, чтобы понять, когда и как он завершается. Использование циклов помогает предотвратить ошибки и упростить код.

В работе с циклами необходимо учитывать риск входа в бесконечный цикл. Правильное управление ими и добавление аварийных выходов помогают улучшить производительность и стабильность кода.

Читать далее...

В статье обсуждаются шаги по использованию обученной языковой модели для создания и тестирования торговых стратегий. Первым этапом является формулирование стратегии, затем создание датасета и тонкая настройка модели для соответствия стратегии. Это включает в себя адаптацию модели и оптимизацию её параметров с помощью методов типа Adapter-Tuning и LoRA, которые позволяют экономить вычислительные ресурсы. Далее модель интегрируется с торговым советником, а её эффективность проверяется тестированием на исторических данных. Эта методология предоставляет разработчикам больше возможностей для адаптации моделей к специфическим задачам и улучшения их производительности.

Читать далее...

Торговля без индикаторов основывается на анализе нового бара. При отсутствии отложенных ордеров Buy Stop и условии, что расстояние до цены High бара #1 больше минимально заданного, выставляется ордер Buy Stop. Аналогично для Sell Stop по цене Low бара #1.

Советник предлагает оптимизацию по рабочему таймфрейму. Использование временного интервала 'Use time control' позволяет задавать период поиска торговых сигналов как внутри дня, так и пересекать сутки.

Параметр 'Pips Or Points' определяет стандарт расчёта для элементов управления позицией. Размер лота может быть постоянным или изменяться в зависимости от риска на сделку. Отложенные ордера настраиваются по времени жизни, отступу и максимальному спреду. Логирование обеспечивается через 'Print log'. Используйте коэффициент 'Freeze and StopsLevels Coefficient' для оптимизации уровней стопов.

Читать далее...

Области времени и частоты представляют собой ключевые подходы к анализу временных рядов. Во временной области акцентируется внимание на амплитудных переходах, в то время как частотная область раскрывает спектральные особенности данных. Совмещение обеих областей обещает лучшее понимание сложных периодических свойств. Однако, анализ спектра требует решения проблемы несовпадения частот из-за DFT. Метод ATFNet предлагает комбинацию временных и частотных модулей, используя энергетическое взвешивание и расширенное DFT для улучшения прогнозов. В статье демонстрируются превосходные результаты ATFNet на разных наборах данных.

Читать далее...

Создание индикатора для отображения прибыли за последние пять дней с использованием графических объектов типа OBJ_LABEL предлагает эффективный способ визуализации данных на графике. Обновление данных через каждые три секунды обеспечивает актуальную информацию, что важно для принятия своевременных решений.

Такой индикатор позволяет трейдерам быстро оценивать общую динамику прибыльности за короткий период, обеспечивая больше контекста для анализа текущих рыночных условий. Использование графических объектов делает внедрение и использование индикатора более интуитивным и простым для восприятия.

Подход, сочетающий автоматическую актуализацию данных и наглядное представление, является важным инструментом в арсенале трейдера, стремящегося к оперативному реагированию на изменение рыночной ситуации.

Читать далее...

В статье представлен процесс написания скрипта для упрощения ретроспективного анализа торговых решений. Цель — автоматизировать рутинные задачи, такие как выгрузка данных исторических сделок, создание графиков и отображение информации, что позволяет сосредоточиться на анализе. Скрипт сможет сохранять данные о сделках на нескольких тайм-фреймах, а также предоставлять разметку для анализа. Это поможет трейдерам адаптировать свои стратегии в зависимости от рыночных стадий. Скрипт доступен для сборки вручную или загрузки готовой версии на MQL5. Подробное руководство поможет в настройке и использовании сценария для повышения эффективности торговли.

Читать далее...

Представление двух индикаторов ATR в одном подокне позволяет аналитически оценить динамику волатильности на разных временных интервалах. Установка ATR 'Master' с более длинным периодом в виде линии помогает выявить основные тренды. Использование ATR 'Slave' с меньшим периодом в формате гистограммы позволяет отслеживать краткосрочные изменения. Пересечение их значений может служить сигналом для отправки уведомлений, таких как Alert, push или email. Такой подход позволяет получить более полную картину рыночных изменений и своевременно реагировать на изменения в волатильности.

Читать далее...

Финансовые рынки предоставляют обширные данные для анализа, что затрудняет чисто технический анализ. Инструменты, такие как Jupyter Lab, позволяют проводить сложный статистический анализ и машинное обучение для выяв

Читать далее...

Основы программирования включают в себя понимание циклов и сопутствующих операторов, таких как RETURN, BREAK и CONTINUE. Оператор RETURN завершает выполнение текущей функции, влияя на поток подачи программы. Исходя из расположения, он может условно завершить приложение.

Оператор BREAK прерывает выполнение цикла при достижении определенных условий. Вложенные циклы требуют особого внимания: BREAK влияет только на текущий внутренний цикл.

Оператор CONTINUE пропускает оставшуюся часть цикла и начинает новую итерацию. Неосторожное использование создаёт бесконечные циклы, особенно при применении в конструкциях WHILE и DO WHILE.

Правильное понимание и применение этих операторов критично для успешного программирования.

Читать далее...

Диалектический Алгоритм (DA), вдохновленный диалектическим материализмом, представляет собой метод оптимизации, сочетающий философские и математические принципы. Алгоритм разделяет решения на спекулятивные и практические, используя тезисы и антитезисы для поиска оптимальных решений. Спекулятивные мыслители исследуют пространство решений, в то время как практические его уточняют. Основное отличие DA от других алгоритмов, таких как дифференциальная эволюция, заключается в детерминированном подходе к выбору антитезисов на основе расстояния и качества. DA демонстрирует высокую эффективность при решении задач оптимизации, занимая 12-е место в рейтинговой таблице.

Читать далее...

Торговая стратегия обновлена до первой версии. Теперь включены параметры 'Use time control' и 'Search signals on ...'. Работа производится с индикатором iStochastic (Stochastic Oscillator, STO). Стратегия проверяет, возможно ли торговать по сигналу "пересечение основной и сигнальной линии" без учёта уровней индикатора. В любом моменте времени на рынке может находиться только одна позиция. Противоположные сигналы приводят к её закрытию. В советнике отсутствуют Стоп лосс, Тейк профит и Трейлинг.

Индикатор функционирует на заданном таймфрейме 'Working timeframe'. Сигналы определяются по бару #1 или в заданном временном диапазоне, например, 10:01-15:02. Возможность оптимизации по рабочему таймфрейму позволяет задавать настройки под конкретные условия торговли. В режиме 'внутри бара' текущий бар — это бар #0, для 'только в момент рождения нового бара' — бар #1.

Опция 'Trade mode' регулир...

Читать далее...

В обсуждении раскрывается значимость директив компиляции в MQL5, давая рекомендации по их использованию. Подчеркивается важность директивы #include как инструмента, позволяющего разделять и управлять кодом. Акцентируется внимание на необходимости понимания структуры директорий и организации кода в отдельные файлы. Отмечается, что правильное использование директив компиляции упрощает управление версиями кода и минимизирует возможность конфликта разных версий. Рекомендуется изучить документацию для полного понимания и применения этих инструментов. В целом, подчеркивается значение директив в упрощении разработки.

Читать далее...

Статья раскрывает применение фреймворка Hidformer, разработанного для анализа сложных временных рядов. Модель использует двухбашенный энкодер, специализирующийся на временной и частотной структурах данных, что позволяет эффективно прогнозировать рыночные изменения. Усовершенствованные механизмы внимания обеспечивают глубокий анализ. Новая модель помогает трейдерам и разработчикам адаптироваться к рыночной волатильности, предоставляя точные прогнозы и снижая ошибки. Используемые подходы оптимизируют вычислительные ресурсы и улучшают качество прогнозирования, поддерживая высокочастотную и алгоритмическую торговлю, что делает работу с финансовыми данными более эффективной.

Читать далее...

Batch Normalization (BN) представляет собой ключевую технику в обучении нейронных сетей, значительно улучшая их производительность. Три формы нормализации — стандартное масштабирование, масштабирование признаков и робастное масштабирование — позволяют стабилизировать обучение, уменьшить внутренний ковариационный сдвиг и ускорить сходимость. В MQL5 реализация этих методов требует аккуратного учета функций активации. Масштабирование признаков эффективно с сигмоидами, робастное масштабирование — с Softsign и TANH, а Z-оценка, поддерживающая симметрию вокруг нуля, помогает нормализовать данные с учётом стандартного отклонения без ограничений диапазона.

Читать далее...

В статье обсуждается использование стакана цен в MetaTrader 5 для алгоритмической торговли. Рассматриваются методы создания и тестирования пользовательских символов с помощью MQL5. Одним из ключевых аспектов является углубленный анализ динамики лимитных ордеров, позволяющий оптимизировать пространство на графике и тестировать стратегии в отсутствии реальных данных. Созданные инструменты включают индикатор для визуализации изменений и скрипт для генерации событий. Это обеспечивает более точное моделирование и тестирование торговых стратегий, особенно в условиях высокой волатильности, подчеркивая важность комплексного подхода в анализе и применении данных стилей.

Читать далее...