Стратегия пересечения двух скользящих средних широко используется на финансовом рынке. Основой данной стратегии являются две скользящие средние, обычно с разными периодами. Данная техника позволяет определить моменты для входа в позицию на основе их пересечения.

Выбор периодов для скользящих средних является ключевым этапом. Чаще всего выбираются периоды, как, например, 50-дневная и 200-дневная скользящие средние.

Определение сигналов происходит следующим образом: когда краткосрочная 50-дневная скользящая средняя пересекает долгосрочную 200-дневную снизу вверх, это сигнал на покупку. Если пересечение происходит сверху вниз, это может указывать на сигнал к продаже.

Для управления рисками рекомендуется использовать стоп-лосс ордера. Например, стоп-лосс может быть установлен на определенном проценте от текущей цены, что позволит ограничить возможные убытки при неблагоприятном движени...

Читать далее...

Статья раскрывает уникальный подход к анализу финансовых рынков с использованием астрологии. На практике рассматривается влияние небесных тел на валютную пару EURUSD, сочетающее Python и MetaTrader 5. Анализ включает сбор астрономических данных с помощью Skyfield, обработку рыночных данных через MetaTrader 5, и последующую их синхронизацию. Статистический анализ и использование моделей машинного обучения (CatBoost) не выявили сильных корреляций между астрономическими показателями и движениями на рынке. Итог: астрологические методы неэффективны для прогнозирования финансовых рынков. Возможные улучшения требуют дальнейших исследований.

Читать далее...

Простейший индикатор отображает изменение цены в процентах с момента открытия торговой сессии. Если текущая цена выше цены открытия, показатель положительный. Если ниже - отрицательный. Индикатор показывает это значение в правой нижней части ценового графика текущей валютной пары.

Читать далее...

Нейронные сети требуют значительных знаний и навыков для успешного внедрения. Процесс разработки сдвигается с ручного кодирования функций на создание архитектур, функций потерь и оптимизационных схем. Профессиональные разработчики сталкиваются с новыми задачами на более высоком уровне абстракции.

Сегодня искусственный интеллект применяется во многих областях: от здравоохранения до искусства. Инструменты MetaTrader 5, включая поддержку матриц, векторов и архитектур ONNX, позволяют создавать торговые модели с ИИ любой сложности без глубоких знаний в линейной алгебре.

Тем не менее, понимание основ машинного обучения остается ключевым. Рассмотрение алгоритмов оптимизации, таких как стохастический градиентный спуск (SGD), пакетный градиентный спуск (BGD) и мини-пакетный градиентный спуск, важно для повышения производительности и точности нейронных сетей.

Читать далее...

Индикатор преобразует заданные объекты "Трендовая линия" к горизонтальному состоянию, изменяя ценовую координату второй опорной точки. По умолчанию эта точка расположена справа на графике. Цвет и стиль объектов при этом сохраняются.

Читать далее...

В статье рассматривается важный аспект тестирования мультивалютного советника на разных брокерских котировках. Основная задача — обеспечить схожесть результатов работы советника у различных брокеров. Тестирование на котировках MetaQuotes-Demo показало хорошие результаты, однако тест на котировках другого брокера привел к значительным убыткам. Причина была обнаружена в различиях тиковых объемов у брокеров. Для проверки этой гипотезы предложено два инструмента: сохранение истории сделок в файл и воспроизведение торговли с использованием этой истории. Эти шаги помогут точно определить, влияют ли различия в тиковых объемах на результаты торговли.

Читать далее...

Индикатор отображает максимальные и минимальные цены в рамках указанного временного промежутка, задаваемого параметрами "Day start hour", "Day start minute", "Day end hour", "Day end minute". Вдоль верхней границы канала отображается его высота в пунктах (определяемых функцией Point()). Параметр "Target level, %" позволяет настраивать отображение целевых зон движения цены после пробоя канала вверх или вниз, принимая за 100% высоту канала.

Читать далее...

Серия статей о Мастере MQL5 иллюстрирует, как абстрактные идеи могут превратиться в торговые системы и протестированы заранее. Мастер MQL5 для советников предоставляет множество функций, включая создание и закрытие сделок, выполнение действий при формировании нового бара, что позволяет тестировать и сравнивать разные торговые идеи.

Например, методы кластеризации, такие как агломеративная и кластеризация k-средних, требуют знания числа кластеров. DBSCAN, напротив, определяет количество кластеров на основе плотности данных, обеспечивая большую гибкость и возможность проверки существующих классификаций.

Функции DBSCAN демонстрируют способность генерировать кластеры на основе данных и оценивать их преимущества. Это важно при уточнении торговых сигналов в Мастере MQL5, помогая принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.

Применение DBSCAN позволяет создавать кластерные...

Читать далее...

На этой неделе состоится релиз новой версии программы для автоматического трейдинга. Внесены многочисленные улучшения в интерфейс и производительность. Добавлена поддержка новых индикаторов и расширенные возможности для анализа данных. Обновленный механизм безопасности обеспечивает защиту от потенциальных угроз. Настройка рабочих пространств теперь стала более удобной благодаря переработанным опциям конфигураций. Инструкция по установке и переходу на новую версию доступна на официальном сайте разработчика. Рекомендуется ознакомиться с полным списком изменений перед установкой.

Читать далее...

Облака точек представляют собой простые и унифицированные структуры, избегающие сложностей сеток. Исследователи часто преобразуют их в 3D-воксельные сетки или наборы изображений для дальнейших вычислений. Такое преобразование увеличивает объем данных и может приводить к артефактам квантования, что искажает природные инвариантности данных.

PointNet предлагает обходное решение, обрабатывая облака точек напрямую. В основе PointNet лежит идея применения симметричной функции MaxPooling для выбора информативных объектов в облаке точек и кодирования причины их выбора. Процесс симметризует вычисления, учитывая, что облака точек инвариантны к перестановкам.

PointNet классифицирует и сегментирует данные, обрабатывая каждую точку независимо через MLP и применяя MaxPooling для агрегирования информации. Модель PointNet способна захватывать локальные структуры и комбинаторные взаимодействия между...

Читать далее...

ONNX обеспечивает мощнейший инструмент для интеграции моделей машинного обучения в MetaTrader 5. Однако применение этой технологии требует решения ряда проблем, таких как масштабирование и нормализация данных, преобразование временных рядов и развертывание моделей. В статье рассмотрены методы предварительной обработки данных, сохранения масштабировщиков и подготовки данных для прогнозирования временных рядов. Для интеграции моделей LSTM предложен алгоритм, обеспечивающий одинаковую точность в Python и MQL5. Выполнение всех сезонных обработок и уменьшение размерности данных с помощью PCA также продемонстрировано, чтобы обеспечить надежность и точность торговых сигналов в реальном времени.

Читать далее...

Скрипт агрегирует общий доход и свопы для каждой пары, что удобно для хеджирующих счетов и стратегий, где осуществляется несколько входов на основе сигналов. Это позволяет трейдерам эффективно отслеживать финансовые результаты по каждой валютной паре, минимизируя затраты и оптимизируя торговые решения. Автоматизация данного процесса упрощает управление портфелем и улучшает аналитические возможности, предоставляя доступ к точным и актуальным данным. Использование данного инструмента способствует повышению точности и эффективности торговых операций.

Читать далее...

Метод главных компонент (PCA) — мощный инструмент для снижения размерности данных, важный как для трейдеров, так и для разработчиков в MetaTrader 5. Он позволяет сосредоточиться на наиболее значимых компонентах множества измерений, улучшая визуализацию и снижая вычислительные затраты. Основные методы обсуждаются: собственные векторы и сингулярное разложение (SVD). Оба подхода эффективно уменьшают размер матриц, выделяя главные компоненты, что способствует лучшему управлению данными и повышению производительности моделей. Применение PCA в MQL5 улучшает выбор активов и позволяет создавать более эффективные алгоритмические торговые стратегии.

Читать далее...

showSwap — это простой индикатор для отображения накопленного SWAP всех открытых ордеров. Индикатор разделяет данные для позиций Sell и Buy, а также предоставляет информацию об актуальных SWAP на рынке. В настройках можно указать магик инструмента (если значение 0, то учитываются все инструменты) и координаты панели индикатора на графике. Дополнительную информацию и инструкции можно найти на официальном сайте разработчика.

Читать далее...

Анализ свечей старшего таймфрейма предоставляет ценную информацию для трейдеров. Такой метод нужен для классификации свечей как бычьих или медвежьих. Сочетание с техническими индикаторами на коротких таймфреймах помогает точно определять точки входа. Система определения бычьих и медвежьих свечей создается с помощью кода MQL5, который устанавливает условие для выхода сигнала покупки или продажи только в соответствии с направлением текущего тренда.

При помощи свечей старших таймфреймов можно определить общую рыночную динамику. Например, бычья свеча на D1 указывает на преимущественное направление вверх, и об этом важно помнить при анализе индикаторов на менее значимых таймфреймах.

Создание стратегии пересечения скользящих средних требует четких правил и понимания рынка. Трейдеру нужно учитывать рыночную динамику и адаптироваться к изменениям, основываясь на коротких таймфреймах и общем...

Читать далее...

Скрипт предназначен для расчета автокорреляционной и частной автокорреляционной функций с последующим отображением результатов на графике. Предусмотрены следующие входные параметры:

- input int N = 100; // определяет длину окна данных для расчета, скрипт способен обрабатывать до 100 000 баров и более
- input int K = 16; // количество лагов, обычно достаточно до 40 лаков; скрипт поддерживает до 500
- input int start_pos = 0; // смещение окна данных; ноль обозначает, что данные (N) берутся с самого последнего загруженного бара
- input int duration = 10; // длительность отображения графика в секундах

Скрипт обеспечивает точное и быстрое вычисление необходимых величин, что может быть полезно для анализа временных рядов.

Читать далее...

Алгоритмы анализа наборов точек в евклидовом пространстве должны учитывать локальные особенности. Плотность и другие атрибуты точек могут сильно варьироваться. Метод PointNet обучает кодированию каждой точки в глобальную сигнатуру, игнорируя локальную структуру. Это стало проблемой для сверточных архитектур, полагающихся на локальные шаблоны.

Для решения этой задачи был предложен PointNet++, который использует локальные области, чтобы изучать мелкие геометрические структуры и объединять их в более крупные элементы. PointNet++ включает методы для разделения набора точек и локального обучения признаков с использованием PointNet как основного строительного блока.

В отличие от статических сверточных сетей, PointNet++ создает рецептивные поля на основе данных и метрики, что увеличивает эффективность модели. Эти методы адаптивно регулируются плотностью данных, учитывая плотные и разреженн...

Читать далее...

Стратегия "Среднесрочный трендовый трейдинг" направлена на определение среднесрочных трендов и точек входа с помощью скользящих средних и индикатора относительной силы (RSI).

Индикаторы:
1. 50-периодная простая скользящая средняя (длинная).
2. 20-периодная простая скользящая средняя (короткая).

Правила входа:
- Покупка: короткая скользящая средняя выше длинной при значении RSI выше уровня перепроданности.
- Продажа: короткая скользящая средняя ниже длинной при значении RSI ниже уровня перекупленности.

Управление позицией:
1. Размер позиции — фиксированный.
2. Стоп-лосс — ниже последнего минимума для покупок и выше последнего максимума для продаж.
3. Тейк-профит — вдвое больше стоп-лосса.
4. Применимость к любым таймфреймам, наилучшие результаты достигаются на M15.

Читать далее...

В сфере оптимизации частым источником вдохновения остаются биологические процессы. Алгоритм хемотаксиса, предложенный Бремерманом, объединяет инновации и биологические принципы. Этот метод моделирует реакцию бактерий на химические градиенты, что позволяет ему превосходить традиционные подходы в мультимодальных и дискретных задачах.

Исследования показали, что бактерии адаптируются к окружающей среде, используя информацию о варьирующих химических условиях. Алгоритмы оптимизации применяют эти принципы для достижения эффективных решений. Новые открытия уточнили модель хемотаксиса, что способствовало улучшению работы с нейронными сетями и адаптивными механизмами.

Алгоритм BCO включает элементы локального и глобального поиска. Обновление позиций бактерий происходит на основе случайных направлений и текущих условий. Новая версия алгоритма упрощает процесс, убирая сложные математические опе...

Читать далее...

Книга "Нейросети в алготрейдинге на MQL5" представляет машинное обучение и нейронные сети для алготрейдеров. Включает 7 глав, охватывающих основы и сложные архитектуры нейронных сетей, их интеграцию в MQL5. Подробно рассматриваются сверточные и рекуррентные модели, пакетная нормализация и Dropout. Книга содержит практическое руководство по обучению нейронных сетей и внедрению их в торговые стратегии. Читатели научатся создавать торговые советники и тестировать модели на новых данных. Отличное учебное пособие для улучшения торговых стратегий с использованием машинного обучения.

Читать далее...