Программное сообщество предлагает внимание к алгоритму Blood Inheritance Optimization (BIO), который применяет природу наследования групп крови к задачам оптимизации. Алгоритм представляет четыре стратегии мутации, аналогичные группам крови: сохранение лучших значений, минимальные изменения в пределах крайних значений, движение в сторону лучшего решения, и инверсия параметров.

BIO демонстрирует 53,80% эффективность на тестах с алгоритмами, показывая надежные результаты в задачах различной сложности. Заметно тенденция к застреванию в локальных оптимумах на задачах малой размерности, что характерно для популяционных алгоритмов. BIO занимает 20-е место среди алгоритмов оптимизации, благодаря инновационной методологии и устойчивым результатам.

Читать далее...

Анализ функциональных подходов в трейдинге актуален для оценки и прогнозирования финансового рынка. Функции Радемахера основаны на простых синусах, которые могут использоваться для создания индикаторов с периодами, кратными двум. Они не сглаживают цены, но выявляют линейные тренды, что удобно для анализа колебаний. Функции Уолша, как аналог тригонометрических полиномов, допускают упрощенную дискретизацию, позволяя ускорить расчеты. Варьирование этих функций в индикаторах приносит гибкость.

Разработка стратегий на основе функций Радемахера и Уолша способствует более детализированной торговой системе. Инструменты, такие как осцилляторы разных порядков, усиливают аналитическую базу, указывая на потенциал замены традиционных методов. Индикаторы помогают генерировать торговые сигналы, выявляя закономерности движения цен, что открывает возможности для усовершенствования существующей страте...

Читать далее...

В статье обсуждается использование Динамической трансформации временной шкалы (DTW) как метода для распознавания паттернов в финансовых временных рядах. DTW позволяет эффективно сравнивать последовательности данных, даже при различиях в скорости течения времени. Это делает его ценным инструментом для анализа нестационарных и нелинейных данных на финансовых рынках, где традиционные метрики не всегда справляются. В статье также рассматривается базовая реализация DTW на MQL5, предлагающая разработчикам возможность интеграции алгоритма в торговые стратегии. DTW оптимизирует поиск паттернов, обеспечивая большую гибкость и точность в выравнивании последовательностей.

Читать далее...

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в финансовых рынках. Современные методы часто предполагают автокорреляцию данных, но популярность модели Transformer и частотного анализа возрастает. Self-Attention в Transformer определяет автокорреляцию, а частотный анализ снижает её значение, улучшая точность. Практически игнорируется автокорреляция в прогнозируемых значениях, что снижает качество прогноза. FreDF частично решает это, выравнивая прогнозы в частотной области. Это устраняет несоответствие предположений о независимости шагов, сохраняя преимущества метода Direct Forecast. Оптимизация процесса показала значительное превосходство FreDF над традиционными подходами.

Читать далее...

Советник CryptoTrend 1.00 предназначен для автоматизированной торговли BTC с оптимизацией на 2024 год. В его основе лежит комплексный подход к анализу рынка. Индикатор Боллинджера помогает отслеживать рыночные экстремумы, генерируя сигналы на вход при определённых условиях. Фильтр Order Block позволяет точнее определить уровни поддержки и сопротивления, используя исторические данные, что снижает количество ложных сигналов.

Советник оснащён механизмом самообучения, который динамически корректирует порог входа в зависимости от изменений рыночных условий и статистики сделок. Управление рисками реализовано через расчёт уровней стоп-лосса и тейк-профита, что позволяет более эффективно управлять доверенным капиталом. Пользователи могут поддержать проект через указанную ссылку.

Читать далее...

Представлен индикатор Модификация iWPR с дополнительными возможностями настройки. В новом варианте предусмотрены параметры настройки двух уровней, которые можно использовать при разработке советников. Улучшения включают визуальное разделение областей под и над индикатором с помощью цветового выделения. Это обеспечивает более наглядное восприятие рыночных сигналов. Также доступны подробности о том, как использовать входные параметры уровней индикатора в советнике. Эти изменения направлены на повышение функциональности и удобства применения во время анализа рынка. Подробности и рекомендации по интеграции доступны в коде WPR Custom.

Читать далее...

Изучение Aroon-основных торговых стратегий в MetaTrader 5 открывает перспективы автоматизации и оптимизации алгоритмических систем. Используя технический индикатор Aroon, разработанный для выявления изменений и силы тренда, можно реализовать две основные стратегии: пересечения и уровней. Подробное руководство по программированию этих стратегий в MQL5 для тестирования с использованием Стратеги-тестера позволит программистам и трейдерам адаптировать и улучшить свои торговые системы, максимизируя эффективность. Автоматизация процесса тестирования сэкономит время и усилия, обеспечивая более точные результаты и способствуя созданию прибыльных торговых решений.

Читать далее...

Советник CryptoTrend 1.00 предназначен для автоматизированной торговли BTC с оптимизацией на 2024 год. В его основе лежит комплексный подход к анализу рынка. Индикатор Боллинджера помогает отслеживать рыночные экстремумы, генерируя сигналы на вход при определённых условиях. Фильтр Order Block позволяет точнее определить уровни поддержки и сопротивления, используя исторические данные, что снижает количество ложных сигналов.

Советник оснащён механизмом самообучения, который динамически корректирует порог входа в зависимости от изменений рыночных условий и статистики сделок. Управление рисками реализовано через расчёт уровней стоп-лосса и тейк-профита, что позволяет более эффективно управлять доверенным капиталом. Пользователи могут поддержать проект через указанную ссылку.

Читать далее...

Разработка алгоритма с управлением рисками требует внимательного отношения к деталям. Программный код вроде как выполняет свои задачи, однако возникла проблема с выводом информации на график. Журнал регистрирует данные, но на графике они не отображаются. Для опытных разработчиков устранение этой проблемы не должно вызвать сложностей.

Ключевые параметры работы бота можно настроить под индивидуальные потребности каждого пользователя. Судя по всему, внутрь бота интегрирована функция кликабельной ссылки, которая поддерживает автора проекта. Хороших результатов в тестировании и эффективных улучшений системы.

Читать далее...

Мультивалютный советник предоставляет возможность управления торговлей по 30 символам с одного интерфейса в MetaTrader 5. В основе стратегии – пересечение двух RSI. Поддерживаются форекс-пары и металлы, такие как XAUUSD и XAGUSD. Для пользователей возможна автоматическая обработка имен символов.

Опции позволяют выбирать между торговлей одной парой или несколькими. Торговые параметры, включая стоп-лосс и тейк-профит, настраиваются как вручную, так и автоматически. Доступны опции для трейлинга с индикатором VIDYA. Включены функции для упрощения управления ордерами, включая настройки временных зон и часы торговли.

Советник интегрирует сигналы через функции на основе MQL5 для адаптации к потребностям трейдеров. Поддерживаются пользовательские сессии для удобства трейдинга.

Читать далее...

Библиотека для мультивалютных советников обеспечивает определение нового бара для различных инструментов. В мультивалютной торговле событие нового бара происходит в разные моменты для каждого инструмента, несмотря на работу советника на графике одного инструмента. Это требует точного определения нового бара в функции OnTick().

Решение заключается в сохранении времени первого тика бара для каждого инструмента. Обновление происходит при каждом новом баре, сохраняя постоянное время до начала следующего бара. Библиотека автоматически создает необходимые переменные для управления временем у разных инструментов и периодов.

Пользователь должен интегрировать функцию UpdateNewBar() в начале OnTick() и применять IsNewBar(symbol, timeframe) для проверки. Подробный пример доступен в файле NewBarEventExample.mq5, где на GBPAUD M30 можно увидеть результаты.

Читать далее...

Регуляризация в машинном обучении улучшает баланс параметров алгоритмов и предотвращает их смещение в обучении сетей. Основные методы включают Лассо, ридж и Dropout. Лассо (L1) снижает многие веса до нуля, создавая разреженность и подходит для классификаторов. Ридж (L2) распределяет веса равномерно, идеален для регрессоров. Dropout случайно отключает нейроны, улучшая обобщение. Выбор метода зависит от типа сети и желаемой структуры. В сети классификаторов Лассо способствует разреженности, а ридж в регрессорах контролирует рассеивание весов. Правильный выбор регуляризации критичен для производительности сети.

Читать далее...

GSM++ — это инновационный метод обработки данных, работающий с графами через токенизацию, кодирование узлов и зависимостей. Этот подход позволяет улучшить аналитические возможности и адаптивно решать сложные задачи. Токенизация сохраняет ключевые характеристики данных и снижает вычислительные затраты. Локальное кодирование узлов помогает идентифицировать значимые признаки, повышая точность анализа. Гибридный энкодер сочетает в себе модели рекурсии и трансформеров, обеспечивая точный учет временных и топологических зависимостей. Этот подход применим для алгоритмического трейдинга, улучшая прогнозирование и обработку рыночной информации.

Читать далее...

Версия 1.04 была обновлена с функцией синхронизации курсора между различными графиками. Однако обнаружена проблема: синхронизация не работает с откреплёнными графиками. Несмотря на это, найдено решение: при растяжении терминала на два монитора функция работает корректно, обеспечивая синхронное перемещение графиков. Текущие доработки направлены на устранение неполадок и обеспечение стабильной работы в любом режиме отображения. В ближайших обновлениях будут внесены необходимые изменения для улучшения функциональности программы и устранения недочётов в работе с различными конфигурациями дисплеев.

Читать далее...

Обработка данных и предиктивная аналитика предоставляют новые возможности для количественных трейдеров. Используя машины обучения в MQL5, можно адаптировать стратегии под рыночные изменения. Интеграция Python-библиотек, таких как scikit-learn, с MQL5 позволяет разрабатывать прогностические модели, улучшая торговые результаты.

Начинайте с получения исторических данных из MetaTrader 5. Используйте платформу Jupyter Lab для анализа. Подготовьте данные в pandas для обучения модели. Применение классификатора случайного леса позволяет спрогнозировать поведение рынка, изучая исторические закономерности.

Далее, экспортируйте модель в ONNX и интегрируйте в MQL5. Это приводит к автоматизации торговых стратегий, адаптирующихся к изменениям рынка в реальном времени.

Читать далее...

Создание индикатора для отображения разницы показаний скользящей средней (iMA) между текущим и предыдущим барами может быть полезным инструментом в анализе временных рядов. Для реализации этого индикатора требуется вывести в подокно гистограмму, отражающую разницу значений скользящей средней на двух последовательных барах. Этот подход позволяет более четко видеть изменения трендов и выявлять потенциальные точки входа или выхода из позиции. Инструмент может быть интегрирован в более сложные торговые системы или использоваться самостоятельно для оценки текущих рыночных условий. Подобный индикатор может помочь сократить задержки в реакции на изменения тренда, что важно для повышения эффективности торговых стратегий.

Читать далее...

Создание интеллектуальной торговой стратегии для S&P 500 с помощью MQL5 демонстрирует потенциал интеграции ИИ и технического анализа. Использование MQL5 позволяет гибко анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые рыночные закономерности. Стратегия сочетает искусственный интеллект с проверенными методами технического анализа, используя индикаторы, такие как CCI, RSI, WPR и скользящие средние, для генерации сигналов на основе трендов. Для ИИ-системы необходимо получение исторических цен 12 акций с крупной капитализацией для построения моделей множественной линейной регрессии. Этот подход помогает минимизировать ошибки прогнозирования цен закрытия индекса.

Читать далее...

В рамках текущей разработки проект оптимизации торговых стратегий стал более функциональным благодаря переходу от ручного управления к автоматизированным скриптам. Теперь, использовав шаблон для создания проектов оптимизации, отличие проектов для разных стратегий адаптируется проще и быстрее.

Новая база данных, названная базой данных эксперта, позволяет итоговому советнику обновлять настройки в реальном времени, устраняя необходимость перекомпилирования. Это изменение ускоряет работу конвейера, устраняет этап компиляции и позволяет эффективно протестировать механизм обновления параметров настроек в тестере стратегий.

Перестройка файловой структуры, включая библиотеку Advisor, была неизбежна для упрощения развития. Структура теперь поделена на библиотечные и проектные файлы, где библиотека содержит общую для всех проектов часть, а проектная — специфическую для каждой стратегии. Это с...

Читать далее...

Ядра гауссовского процесса (GP) играют ключевую роль в измерении связей между временными рядами данных. Их гибкость позволяет моделировать различную динамику — от трендов до нелинейных зависимостей — с количественной оценкой неопределенности. В алгоритмическом трейдинге GP обеспечивают не только прогнозы, но и надежные интервалы уверенности, облегчающие принятие решений. Ядра, такие как радиальная базисная функция (RBF), вычисляют сходство данных на основе расстояний и являются важными инструментами для анализа финансовых временных рядов. Их внедрение в MQL5 открывает новые возможности для создания пользовательских торговых сигналов, учитывающих комплексные рыночные условия.

Читать далее...

Индикатор OHLC Info предназначен для отображения в графическом виде значений Open, High, Low, Close бара, на который пользователь указал мышью. Это упрощает анализ и помогает более точно интерпретировать данные. Графические объекты OBJ_TEXT используются для наглядного представления информации прямо на ценовом графике. Такой подход позволяет быстро узнать все ключевые параметры выбранного бара. Это особенно полезно для тех, кто работает с техническим анализом и требует точных данных для принятия решений.

Читать далее...