В текущем исследовании продолжается рассмотрение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA. Основное внимание уделяется разработке и анализу его методов, таких как "StageActivityNovice" и "StageActivityExperienced", которые моделируют поведение пчел в зависимости от их опыта и мотивационного состояния. Методы алгоритма регулируются набором правил, адаптируясь к особенностям индивидуальных агентов и окружающей среды.

В статье также обсуждается, как новички и опытные агенты выбирают свои действия на основе вероятностей случайного поиска и следования за "танцем" других агентов. Детально описывается критерий выбора действий, зависящий от внутреннего состояния агента и внешней информации. Эффективность алгоритма оценивается посредством тестирования различных стратегий на специфичных тестовых функциях.

Результаты анализа позволяют лучше понять, как поведенческие модели влияют на произв...

Читать далее...

В последние обновления внесены значительные улучшения в интерфейс отображения графиков. У пользователей теперь есть возможность отображения информации либо в виде комментария в левом верхнем углу графика, либо с помощью графического объекта. Эти объекты можно настраивать: изменять шрифт, размер и цвет, а также перемещать по графику.

Также добавлена функция визуального оповещения, которая позволяет устанавливать таймер предупреждения перед закрытием торгового бара. При наступлении заданного времени, цвет таймера изменится на предупредительный, что помогает трейдерам более эффективно отслеживать время.

Эти изменения значительно упрощают визуальное восприятие информации и делают рабочий процесс более комфортным и продуктивным.

Читать далее...

Работа с альтернативными данными от Федерального резервного банка Сент-Луиса и их интеграция с традиционными рыночными данными из MetaTrader 5 предоставляют уникальные возможности для прогнозирования динамики валютных пар. Эффективное использование данных SOIA и SOFR позволяет значительно улучшить качество торговых стратегий, опираясь на процентные ставки, которые отражают институциональный спрос и предложение на GBP и USD.

Используя методы машинного обучения, можно анализировать и интерпретировать эти экономические временные ряды для определения ведущих индикаторов, что окажет значительное влияние на успешность торговли. Применение подходов к обеспечению надежности альтернативных источников данных усиливает эффективность стратегий.

Важно тщательно выбирать источники альтернативных данных, обращая внимание на их частоту обновления, репутацию, прозрачность представления информации, с...

Читать далее...

Индикатор фракталов предоставляет возможность настройки количества баров, расположенных как слева, так и справа от центрального бара. Это позволяет программистам и аналитикам настраивать индикатор для построения разнообразных типов фракталов, адаптируя под конкретные требования торговой стратегии или аналитического исследования. Такая функциональность делает инструмент более универсальным и эффективным в различных рыночных условиях.

Читать далее...

В начале 1990-х годов на западных финансовых рынках был представлен график японских свечей и свечные паттерны, которые подготовил Стив Нисон. С тех пор знание свечных паттернов стало важным для трейдеров. В клиентском терминале MetaTrader в каталоге "Free Robots" доступны 28 советников для изучения и применения торговых стратегий на основе свечных паттернов.

Каждая из стратегий использует два типа паттернов для длинных и коротких позиций. Для подтверждения сигналов используются четыре индикатора-осциллятора: CCI, MFI, RSI и Stochastic Oscillator. Например, стратегии "Черные вороны и Белые солдаты" и "Бычье и Медвежье поглощение" применяют свечные паттерны, подтверждаемые одним из этих индикаторов.

Советники организованы по одной схеме. Использование индикаторов помогает подтвердить сигналы на вход и выход из позиций. Глобальные флаги определяют логику работы советников. Логика состо...

Читать далее...

В последние годы получила распространение концепция больших моделей, адаптирующихся к новым задачам, обучаясь на обширных данных из различных областей. Основная архитектура таких моделей — Transformer с Self-Attention слоем. Преимущество Self-Attention — способность концентрировать информацию в контекстном окне, что упрощает работу с комплексными данными. Однако он не может работать за границами окна и квадратично масштабируется по длине.

Альтернативой являются модели последовательностей в пространстве состояний (SSM), объединяющие RNN и CNN. Эти модели масштабируются линейно и могут эффективно обрабатывать длинные зависимости. В статье "Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces" предлагается новый класс выборочных SSM. Модель Mamba сочетает архитектуры SSM и MLP, упрощая контроль параметров и отсеивание нерелевантной информации. Этот подход улучшает производит...

Читать далее...

Рассмотрен индикатор Volatility Stop, который используется для создания зигзага. В настройках доступна функция отключения отображения точек от Volatility Stop. Пересчет индикатора происходит при открытии новой свечи. Инструмент позволяет более точно анализировать рынок, используя визуальное представление зигзага. Индикатор подходит для различных стратегий торговли и анализа.

Читать далее...

В предыдущей статье разобран алгоритм пчелиной колонии (ABC), который использует природные механизмы для создания эффективных вычислительных методов. Пчелиная колония — это организованная система, где каждая пчела выполняет свою уникальную функцию, что повышает общую эффективность поиска ресурсов.

Алгоритм искусственного пчелиного улья (ABHA) более детально раскрывает процесс добычи пищи пчелами. Он распределяет роли среди агентов для достижения оптимальных решений в многомерных пространствах с множеством локальных минимумов и максимумов, преодолевая трудности, с которыми сталкиваются традиционные методы.

ABHA моделирует поведение пчел, используя состояния: "опытное" и "поисковое". В "опытном" состоянии пчелы обмениваются информацией о пищевых источниках, накапливая знания о наиболее продуктивных областях. В "поисковом" состоянии они активно исследуют пространство, используя получен...

Читать далее...

Идея заключается в использовании одной из вариаций деления цены на объем. В качестве цены используется простое скользящее среднее. Применение данного метода для прогнозирования не показало значимых результатов.

Читать далее...

Модели прогнозирования мультимодальных временных рядов на базе архитектуры Transformer становятся все более популярными. Использование независимых каналов в этих моделях имеет свои преимущества, такие как подавление шума и смягчение дрейфа распределения. В то же время смешивание каналов позволяет захватывать зависимости между каналами, что повышает информационную емкость и специфичность.

Тем не менее, объединение обоих подходов остается нетривиальной задачей. Разработка моделей, таких как InjectTST, которая внедряет глобальную информацию в независимые каналы, представляет перспективное направление. InjectTST добавляет идентификатор канала для решения проблемы специфичности, сохраняя магистраль независимых каналов и обеспечивая высокую надежность работы модели.

Практическая реализация метода с помощью MQL5 требует создания нового слоя анализа каналов. Исследуется использование многос...

Читать далее...

Индикатор рассчитан для определения угла между трендовой линией и горизонталью. На оси X представлены минутные бары, независимо от таймфрейма, а на оси Y — пункты. Следует учитывать, что локальные минимумы или максимумы на младших таймфреймах могут не совпадать с началом бара на старших таймфреймах. Вследствие этого, значения индикатора могут отличаться на разных таймфреймах.

Альтернативный режим индикатора измеряет среднюю скорость изменения цены в пунктах в минуту. Важно знать, как использовать этот индикатор и анализировать его значение. Оценивайте полезность инструмента для вашего анализа рынка.

Читать далее...

В предыдущей статье "Разработка системы репликации (Часть 43): Проект Chart Trad (II)" было рассмотрено управление данными шаблона для использования в OBJ_CHART. В тот раз код был представлен в упрощенном виде для удобного объяснения, так как многие вещи могут показаться неочевидными без базового понимания.

Текущий код работает, но требует улучшений для более эффективного моделирования данных. Эти улучшения включают создание нового класса C_AdjustTemplate, который будет способствовать сокращению количества вызовов и улучшению моделирования.

Класс C_AdjustTemplate выполняет функции конструктора и деструктора для управления шаблоном, а также содержит процедуры для настройки, что делает его похожим на шаблонный файл. Конструктор инициализирует переменные и обрабатывает ошибки, тогда как деструктор закрывает файлы и освобождает память.

Класс C_ChartFloatingRAD также был модифицирован д...

Читать далее...

Модифицированный индикатор ZigZag теперь предоставляет дополнительную информацию о длине волны в пунктах. Этот инструмент отображает числовые значения длины каждой волны, предоставляя более детализированный анализ изменений рынка. Индикатор нацелен на улучшение понимания трейдерами волновых структур и их амплитуд. Визуальная наглядность значений позволяет быстро оценить размер каждого движения цены.

Использование этого инструмента упрощает стратегическое принятие решений, минимизируя субъективные интерпретации волновых данных. Данный модифицированный индикатор ZigZag предлагает четкое и доступное представление длины волн, что является важным элементом для технического анализа и оптимизации торговых стратегий.

Читать далее...