Финансовые данные требуют тщательной обработки и анализа для принятия верных решений, что привело к разработке FinMem. Это торговый агент, основанный на больших языковых моделях, который предлагает многоуровневую систему памяти.

FinMem делит данные на краткосрочные и долговременные; последние структурируются по важности. Это позволяет приоритизировать ключевую информацию для торговли. Модуль профилирования агент адаптирует под предпочтения пользователей и рыночные условия, обеспечивая более продуманные стратегии.

Эксперименты показывают высокую эффективность FinMem, особенно при ограниченных данных, позволяющую обработать значительный объем событий без снижения качества анализа, что делает его важным инструментом в автономной торговле.

Читать далее...

Predictive Moving Average" разработан Джоном Эллерсом и упоминается в его работе "Rocket Science For Traders". Это один из первых индикаторов, предложенных для анализа рыночных данных. При использовании этого инструмента рекомендуется покупать, когда линия индикатора становится зеленой, и продавать, когда она меняется на красную. Индикатор помогает в принятии решений на основе выявленных тенденций в данных. Обладая исторической ценностью, он служит примером ранних попыток применения научных методов в торговле. Важно понимать, что успешная торговля требует комплексного подхода и дополнительных оценок.

Читать далее...

AdaBoost - это мощный алгоритм ансамблевого машинного обучения, который усиливает слабые классификаторы, такие как пни решений, для создания сильной модели. Он работает, присваивая веса неправильно классифицированным экземплярам, увеличивая точность и устойчивость к переобучению. Применяется в финансовом секторе и других областях, где требуется надежная классификация. В MetaTrader 5 его можно использовать для создания торговых стратегий, адаптируемых к разнообразным рыночным условиям. Этот подход позволяет улучшить производительность ИИ-моделей за счет точной настройки и эффективного управления данными, что делает его ценным инструментом для разработчиков и трейдеров.

Читать далее...

После тестирования советника в тестере стратегий доступны широкие возможности анализа через статистическую информацию. Включаются графики трейдов с раскраской по торговым сессиям и графики прибыли и убытков. В целях улучшения аналитики добавлена функция окрашивания входов по часам, различая прибыльные и убыточные сделки. Изменены графики прибыли и убытков, акцентируя внимание на времени входа в позицию, а не выхода.

Интеграция осуществляется через подключаемый файл. Код можно встроить в советник для тестирования или как скрипт для анализа истории сделок. Для работы предусмотрены настройки, включая фильтры по инструментам, магику, датам, а также параметры графика. Результаты сохраняются в виде скриншотов в терминальной папке. Основной функционал позволяет эффективнее оценивать деятельностью советника с наглядным представлением данных.

Читать далее...

Корреляционный анализ исследует взаимосвязь между случайными величинами, используя коэффициент корреляции. Однако он оценивает только линейные зависимости. Для более точного анализа подходят критерий независимости хи-квадрат Пирсона и корреляционное отношение, которые выявляют нелинейные связи.

Хи-квадрат критерий используется для дискретных и непрерывных величин после группировки данных. Он оценивает различия между фактическими и ожидаемыми частотами в данных, помогая выявить зависимость.

Коэффициент сопряженности Крамера оценивает вероятностную зависимость, его значения варьируются от нуля до единицы, где ноль означает полное отсутствие связи. Корреляционное отношение анализирует нелинейность зависимости и помогает различить линейные и нелинейные связи.

Инструменты CHI2Test и скрипты Crosstab позволяют оценить независимость и тип зависимости, визуализируя корреляционные данные. Э...

Читать далее...

Представленный код эффективно удаляет все ордера на графике и может быть полезен для участников, работающих с сеточными стратегиями. В отличие от более сложных аналогов, этот скрипт минималистичен и ориентирован на простоту использования. Его можно применить в случаях, когда требуется быстро очистить график от текущих ордеров, без необходимости обращения к сложным алгоритмам. Это решение позволяет сократить время на ручное управление ордерами и автоматизировать этот процесс. Пользователи, имеющие дело с торговыми сетками, найдут в нем практическую ценность для оптимизации своего рабочего процесса.

Читать далее...

Интеграция глубокого обучения и анализа настроений с торговыми стратегиями MetaTrader 5 открывает новые горизонты в алготрейдинге. Используя Python через динамическую библиотеку shell32.dll, можно запускать сложные модели и анализировать настроения в новостях. Это улучшает принятие торговых решений и результаты. Интеграция ONNX-моделей с анализом новостей позволяет совершать сделки при совпадении данных, а результаты тестирования на истории демонстрируют высокий потенциал прибыльности. Основное преимущество заключается в сочетании машинного обучения и анализа настроений для повышения точности торговых сигналов, что делает стратегию более эффективной.

Читать далее...

Скрипт предназначен для размещения ордеров на уровне, на который указывает курсор мыши в терминале. Установка параметров StopLoss и TakeProfit выполняется с учётом текущего спреда, что позволяет автоматически адаптировать их на разных инструментах. Используется минимальный лот, скрипт легко поддаётся модификации под потребности пользователя. FasterLimit предназначен для работы с лимитными ордерами, а FasterStop – для стоповых ордеров. Такое решение упрощает механизмы вычисления и делает функционал скрипта универсальным для различных рыночных условий. Подходит для быстрого тестирования и настройки торговых стратегий без необходимости ручного вмешательства.

Читать далее...

В статье описана реализация фреймворка FinMem для MetaTrader 5, который использует уникальную систему многоуровневой памяти для анализа рыночных данных. Фреймворк включает рабочую память для краткосрочных данных и долговременную для аналитических отчетов, что позволяет алгоритму адаптироваться к динамическим рыночным условиям. Созданный объект CNeuronFinMem тщательно обработан для сохранения стратифицированного подхода, интегрируя краткосрочные и долгосрочные стратегии. Описан процесс преобразования данных и оценка рисков, что обеспечивает стабильное принятие решений в сложных финансовых ситуациях. Результатом является более точная и эффективная торговая стратегия.

Читать далее...

Функция Trading Time реализована как микросоветник, который позволяет пользователю задавать временные рамки для работы советника. Входные параметры включают время начала и окончания работы. Пользователь получает уведомления в окне Алерта о состоянии разрешения или запрета торговых операций. Такой подход обеспечивает гибкость в управлении торговлей, позволяя адаптировать деятельность торгового советника под индивидуальные потребности и стратегии. Применение данной функции важно для оптимизации торговых процессов и предотвращения нежелательных операций в нерабочее время. Этот инструмент значительно упрощает контроль за торговыми сессиями.

Читать далее...

В статье обсуждается усовершенствование алгоритма искусственного кооперативного поиска (ACS) для решения сложных многомерных задач. Основное внимание уделено трем модификациям алгоритма. Первая включает в себя использование аугментированных матриц и усовершенствования в процессе создания бинарных матриц, что повышает точность решения. Вторая фокусируется на улучшении выбора и обновления популяций "Predator" и "Prey", применяя случайные сравнения. Третья модификация использует новый подход к формированию популяций, объединяя матрицы в "Pop". Эти улучшения направлены на более эффективный поиск оптимальных решений и разнообразие решений.

Читать далее...

Добавлена функция для автоматического экспорта истории сделок после выполнения эксперта в тестере стратегий. Результаты сохраняются в директории Common/Files или в MQL5/Files. Имя файла создается автоматически или может быть задано вручную через метод Export(). Эти данные можно использовать для моделирования аналогичной последовательности операций на другом торговом сервере, применяя инструмент Simple History Reciever.

Базовое применение включает создание объекта в глобальной области и вызов метода Export() в функции OnTester(). Для расширенного использования необходимо также указать параметры в функции OnInit() перед вызовом метода Export(). Метод Export() поддерживает передачу параметров, позволяя гибко настраивать процесс экспорта.

Читать далее...

Коллеги в области программирования, рассмотрим важные аспекты MQL5: массивы, пользовательские функции и препроцессоры. Массивы упрощают организацию данных, позволяя хранить элементы одного типа под общим именем. В MQL5 используйте синтаксис `data_type array_name[array_size];` для их объявления. Пользовательские функции улучшают модульность кода, позволяя создавать отдельные логические блоки. Начните с объявления функции, определите параметры и тело, а затем интегрируйте в код для упрощения повторяющихся задач. Препроцессоры, такие как директива `#define`, помогают оптимизировать код до его компиляции. Они формируют уникальный базис для эффективного управления кодом в алгоритмической торговле.

Читать далее...

Реализация условия для определения появления нового бара в одной строке кода может значительно упростить анализ. Данная реализация позиционирует условие через микросоветника, выводя уведомление об обновлении непосредственно на графике в окне Алерта. Этот подход остается эффективным во множестве ситуаций и адаптируется к любому таймфрейму. Простота реализации делает процесс более управляемым и легким для интеграции в существующие алгоритмы. Такой способ позволяет оптимизировать мониторинг событий на рынке без излишнего кодирования и сложных вычислений.

Читать далее...

Статья рассматривает использование угла атаки в алгоритмической торговле на платформе MetaTrader 5, особенно для оценки силы трендов. Технически сложные аспекты, такие как использование затухающей скользящей средней, помогают сгладить волатильность данных, позволяя более точно определять крутизну ценовых движений. Представленные методы позволяют оптимизировать торговые стратегии и предлагают более стабильные результаты по сравнению с традиционными методами оценки угла атаки. Включение "критического угла" как параметра улучшает торговые условия, снижая вероятность нескорректированных решений и позволяет трейдерам лучше реагировать на рыночные изменения.

Читать далее...

Библиотека предназначена для создания HTML-отчетов истории торговли с использованием графических объектов на всех открытых чартах. Этот инструмент не требует наличия DLL, что расширяет возможности программ для Маркета. Библиотека не обрабатывает данные о комиссиях и свопах, однако способна вычислять сработавшие уровни Stop Loss/Take Profit, предоставляя информацию для анализа проскальзываний. Обработка больших объемов данных происходит с высокой производительностью благодаря использованию определенных сущностей Virtual-библиотеки. Это позволяет легко интегрировать библиотеку с существующими анализаторами торговой истории в стиле MT4. Библиотека совместима только с MT5, аналог для MT4 не разрабатывался.

Читать далее...

Представляем разработки в области анализа рынка через 3D-бары и тензорные структуры. Необычный подход к визуализации данных позволяет выявлять сложные рыночные паттерны до их фактического формирования. Использование методологии Ганна в нормализации данных усиливает точность сигналов, предугадывая направления движения цены.

Процесс интеграции этих подходов в программные технологии требует адаптации к MQL5, что расширяет наши возможности оптимизации алгоритмов. Полученные результаты показывают значительные улучшения в скорости и точности анализа, благодаря чему трейдеры могут действовать предварительно, основываясь на надёжных данных.

В заключение следует отметить значимость времяучета и объемных компонентов в эффективной конструкции индикаторов, что открывает дороги к новым методам прогнозирования рыночных трендов.

Читать далее...

Алгоритм Big Bang-Big Crunch (BBBC), предложенный в 2006 году Osman K. Erol и Ibrahim Eksin из ITU, представлен как метод глобальной оптимизации. Он использует принцип Большого взрыва и сжатия, создавая случайную популяцию и затем стремясь к "центру масс", чтобы найти оптимальное решение. На тестах, таких как параболоид и Rastrigin, BBBC показал способность конкурировать с генетическими алгоритмами, достигая оптимумов за меньшее количество эпох. Однако тесты на специальных функциях выявили, что алгоритм склонен к концентрации в центре поиска, что может искажать его эффективность. Корректировка алгоритма устранила это искажение и обеспечила более объективные результаты.

Читать далее...

В программировании важно вести детальный учет финансовых данных. Вывод значений прибыли и убытков является ключевым моментом для анализа финансовой эффективности. Регулярное обновление журнала с данными по месяцам позволяет отслеживать изменения в доходах и расходах. Учет пополнений и снятий является неотъемлемой частью финансовой отчетности и способствует более глубокому пониманию денежного потока. Такой подход способствует улучшению финансового планирования и управлению ресурсами. Важно уделять внимание не только текущим показателям, но и анализу исторических данных для выявления тенденций и принятия обоснованных решений.

Читать далее...

В современном мире финансовые рынки зависят от эффективных систем торговли, особенно в условиях высокой волатильности. Традиционные системы часто не справляются с изменяющимися условиями из-за своей негибкости. Алгоритмы обучения с подкреплением предлагают лучшие адаптивные возможности, но имеют свои недостатки: данные для обучения, объяснимость решений и чувствительность к рыночному шуму. Значительная перспектива сейчас у больших языковых моделей (LLM). Интеграция памяти и планирования в LLM позволяет им лучше адаптироваться к меняющимся условиям, охватывая текстовую и визуальную информацию, что расширяет спектр решаемых финансовых задач и улучшает анализ рынка.

Читать далее...