Статья рассматривает интеграцию искусственного интеллекта в алгоритмическую торговлю с использованием MetaTrader 5. Разработчики могут оценить эффективность стратегий через анализ разных таймфреймов. Статья описывает использование моделей машинного обучения для предсказания цен и подчеркивает важность регуляризации. Экспорт моделей в формат ONNX позволяет интегрировать их в MQL5. Подробно рассмотрен процесс извлечения данных, моделирования, а также использование Randomized Search и L-BFGS-B для оптимизации. Созданные скрипты МQL5 и AI-советник на примере регрессора градиентного бустинга показывают высокую актуальность AI в трейдинге.

Читать далее...

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в финансовом анализе. Временные ряды, такие как цены на акции и объемы торгов, отражают динамические рыночные процессы, включая тренды и влияния новостей. Точные прогнозы помогают управлять рисками и оптимизировать торговые стратегии. Современные методы всё чаще полагаются на машинное обучение, однако традиционные статистические подходы сталкиваются с проблемами в условиях хаотичных рыночных данных.

Фреймворк Attraos подходит к прогнозированию, используя теории хаоса и реконструкцию фазового пространства. Это помогает выявлять скрытые закономерности и улучшать точность моделей. Модель учитывает сложные взаимодействия на рынках, включая нелинейные зависимости и чувствительность к начальным условиям. Современные подходы требуют адаптации моделей для точности на различных временных горизонтах, что особенно важно в изменчивых рыночных...

Читать далее...

Предлагается система для визуализации позиций по акциям без использования кредитного плеча и терминала. Основываясь на MetaTrader 5, шаблон включает индикаторы и графические объекты, отображающие суммарную информацию о позициях. Пользователь вручную добавляет графические объекты с закодированной информацией о лотах и ценах через их имена.

Индикатор "Trade through the Bank" считывает данные из имен объектов каждые три секунды и отображает линию для отображения неттинговой цены, прибыли и суммы инвестированных средств. Информация кодируется через префикс и разделяется символом "_". Это позволяет интегрировать банковские операции купли-продажи с биржевыми данными для удобного управления инвестициями.

Читать далее...

Анализ больших данных приобретает большое значение в современном рыночном прогнозировании. Альтернативные наборы данных могут предоставить уникальные преимущества, однако их практическая ценность зависит от контекста использования. На примере индекса расходов VISA (VISA Spending Momentum Index, SMI), данные которого агрегируются из транзакций дебетовых и кредитных карт, демонстрируется потенциал их использования в прогнозировании рынков, таких как EURUSD. Хотя результаты, полученные с помощью глубокой нейронной сети, показывают определенные успехи, не все связи данных VISA могут быть надежными. Методы выбора признаков указывают на сложность интеграции альтернативных данных в стратегии торговли.

Читать далее...

В мире трейдинга успех невозможен без четкого учета всех сделок и движения капитала. Новая программа для трейдеров на Python, использующая библиотеки для анализа данных и визуализации, предлагает комплексное решение для управления активами и пассивами. Объектно-ориентированная структура и SQLite обеспечивают надежное хранение и обработку данных. Встроенные инструменты анализа на основе pandas и matplotlib генерируют детальные отчеты, отслеживая все аспекты финансового состояния. Интерфейс на tkinter обеспечивает удобный ввод данных. Эта система помогает трейдерам поддерживать полную прозрачность финансов, эффективно управлять рисками и принимать обоснованные решения.

Читать далее...

Создание индикатора силы валют позволяет упорядочить данные форекс-рынка для точной оценки позиций валютных пар. Основная цель — выявить сильные и слабые валюты через анализ на разных таймфреймах (H1, H4, D1). Панель силы валют помогает отслеживать колебания, используя динамическое ранжирование для полноценного анализа.

Техническая реализация требует тщательной настройки компонентов и структуры данных. Эффективный алгоритм сортировки и обновления в реальном времени обеспечивает актуальность информации. Индикатор собирает рыночные связи, предоставляя целостную картину для трейдеров.

Элегантное визуальное представление данных улучшает восприятие, позволяя быстро реагировать на изменения средствами цветового кодирования.

Читать далее...

Трейдеры и разработчики, погрузитесь в искусство отбора признаков, чтобы усилить модели машинного обучения. Фокус на фильтрационные методы, методы-обертки, встроенные решения и снижение размерности. Используйте корреляционные матрицы, RFE, Lasso и алгоритмы деревьев решений, чтобы определить и сохранить только важные данные, повышая эффективность и точность моделей AI в MetaTrader 5. Оптимизация данных способствует уменьшению вычислительных затрат, улучшению производительности и облегчает интерпретацию моделей. Откройте новые возможности, реализуйте стратегические подходы для повышения прибыльности и получения ключевых инсайтов из финансовых данных.

Читать далее...

Индикатор отображает изменение цены за день для определенного количества последних баров. Он визуализирует данные в текстовом виде прямо на графике, предоставляя четкое представление о дневных колебаниях рынка. Это позволяет трейдерам быстро оценивать изменения и принимать обоснованные решения. Индикатор может быть полезен как для краткосрочных, так и для долгосрочных стратегий. Его применение важно для анализа трендов и оценки волатильности. Если количество отображаемых баров можно регулировать, это добавляет гибкости в настройке, соответствуя различным торговым требованиям.

Читать далее...

Анализ использования ИИ для улучшения торговых стратегий включает работу с несколькими финансовыми инструментами. Основное внимание уделяется корреляциям между различными активами. В исследовании продемонстрировано, как переменные, такие как нефть и золото, могут влиять на валютные курсы с помощью созданной модели для пары USDZAR.

При обучении моделей предпочтение отдано линейной регрессии и алгоритму KNeighborsRegressor. Эти модели были адаптированы для достижения наименьшей погрешности, что позволяет более точно предсказывать валютные изменения. Настроенные модели экспортированы в формат ONNX для интеграции в платформу MetaTrader 5.

Создан советник, который использует эти модели для прогнозирования. В процессе разработки использованы методы скалирования и нормализации данных, что позволяет улучшить точность модели в реальных условиях.

Читать далее...

Фреймворк Attraos использует теорию хаоса для задач прогнозирования временных рядов. Архитектура включает в себя методы нелинейного анализа, машинного обучения и вычислительной оптимизации. One из ключевых элементов - реконструкция фазового пространства, которая позволяет моделировать сложные динамические процессы. Устройство динамической памяти с несколькими разрешениями помогает модели сохранять исторические паттерны и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

Метод PSR, используемый в Attraos, преобразует временной ряд в фазовое пространство, что позволяет выявлять скрытые зависимости и паттерны. Для алгоритма используется класс CNeuronAttraos, включающий множество внутренних объектов, которые обеспечивают взаимодействие элементов класса. Инициализация происходит в методе Init, где матрицы параметров заполняются фиксированными значениями для стабильного обучения. Обработка...

Читать далее...

Бильярдный алгоритм оптимизации (BOA) — передовой подход к решению задач оптимизации, вдохновленный игрой в бильярд. В процессе алгоритма решения (шары) движутся к 8 наилучшим решениям (лузам) в пространстве возможностей. Каждый шаг включает в себя уточнение и исследования, позволяя балансировать между глобальным и локальным поиском. Недавние тесты показывают улучшенные результаты после корректировки ключевых параметров и структуры алгоритма, хотя всё еще наблюдаются проблемы со сходимостью на задачах большой размерности. Анализ показывает, что алгоритм эффективно работает при малой и средней размерности задачи, но нуждается в доработке для более сложных сценариев.

Читать далее...

В торговой стратегии с использованием советника применяются индикаторы iCCI и iAlligator, выполняющие роль сигналов и фильтров соответственно. Условия для открытия позиций: покупка инициируется, когда CCI пересекает уровень -100 снизу вверх, а цена High ниже всех линий Alligator. Для продажи требуется пересечение CCI выше +100 сверху вниз при условии, что цена Low выше всех линий Alligator. Советник позволяет оптимизацию по рабочему таймфрейму и ограничивает открытие одной сделки BUY и одной SELL на одном баре.

Торговые настройки включают управление размером позиции, с выбором между постоянным или динамическим лотом, а также временной контроль поиска сигналов. Дополнительные функции советника включают возможность ограничить количество открытых позиций и настройку логирования операций. Специалисты могут использовать коэффициент freeze and stops levels для увеличения точности торговли ...

Читать далее...

В статье обсуждается интеграция MQL5 и Telegram для улучшенной генерации торговых сигналов. Рассмотрен процесс отправки скриншотов графиков с торговыми сигналами в Telegram. Описаны технические аспекты кодирования изображений в Base64 для передачи через HTTPS. Осуществляется пошаговая реализация на языке MQL5, начиная с создания скриншота в MetaTrader 5 и заканчивая его отправкой в чат Telegram. Предусмотрен механизм проверки успешности создания скриншота и его правильного сохранения. Таким образом, разрабатывается решение для автоматизации отправки торговых уведомлений, включая графики и сигналы, что приносит пользу трейдерам и разработчикам алгоритмических торговых систем.

Читать далее...

Обзор торговой стратегии с использованием корреляционных и обратных корреляционных отношений между валютными парами может улучшить общую эффективность. Разработан советник, который позволяет адаптировать валютные пары и назначать одну из них основной для сигналов.

При крупных торговых событиях, таких как NFP, использование основной валютной пары упрощает обработку сигналов. Положительная и обратная корреляции объясняются на примере GBPUSD и EURUSD, а также GBPUSD и USDCAD.

Используя индикатор RSI, система открывает сделки по сигналам, соблюдая заданные корреляционные отношения. Динамическая настройка списка пар позволяет адаптироваться под рыночные условия. Советник подходит для использования систематически в соответствии с вашими стратегиями.

Читать далее...

Обсуждается использование машинного обучения в создании торговых систем. Акцент делается на разметку сделок для стратегий возврата к среднему. Рассматриваются подходы к разметке с использованием фильтров Савицкого-Голея, скользящего среднего и сплайнов. Объясняются методы улучшения разметки через использование нескольких фильтров и выравнивание стремления к уникальным кластерным режимам. Предложен анализ финансовых данных через кластеризацию временных рядов, что позволяет работать с более однородными данными. Оценены плюсы и минусы таких методов в контексте применения к валютным парам и торговым системам на платформе MetaTrader 5.

Читать далее...

Индикаторы 'Hammer' (Молот) и 'Hanging Man' (Повешенный) представляют собой свечные формации, которые могут быть как медвежьими, так и бычьими. Эти паттерны обладают схожей структурой: небольшое тело свечи и длинная нижняя тень. Ключевое различие заключается в направленности тренда, который предшествовал их появлению.

В процессе разработки индикатора установлены условия: нижняя тень должна быть вдвое больше тела свечи (разница между ценами 'Close' и 'Open'), а верхняя тень - меньше тела. Если данные условия соблюдены и предыдущая свеча медвежья, мы имеем дело с паттерном 'Hammer'. В противном случае, паттерн классифицируется как 'Hanging Man'. Такие модели могут служить важными сигналами для дальнейшего анализа рынка.

Читать далее...

В статье представлен метод FITS для эффективного анализа временных рядов с использованием частотной интерполяции. Главная особенность в его легковесности, минимальном числе параметров, что делает его подходящим для использования на устройствах с ограниченными ресурсами. FITS применяет комплексные нейронные сети для обработки амплитуд и фазовых характеристик, используя быстрое преобразование Фурье. Это позволяет использовать компактное частотное представление для точного прогнозирования без значительных затрат ресурсов. Особое внимание уделяется интерполяции в частотной области, что обеспечивает лучшее сохранение временных признаков и упрощает выполнение сложных математических операций.

Читать далее...

Индикатор iMA (Moving Average, MA) применим для определения тренда на заданном промежутке баров. С использованием графического стиля DRAW_COLOR_ARROW индикатор отображает три различных цвета, каждый из которых обозначает состояние тренда. Первый цвет говорит об отсутствии явного тренда, второй указывает на восходящий тренд, третий - на нисходящий. Это визуальное решение акцентуирует трендовые участки, облегчая их идентификацию и последующий анализ. Точный анализ тренда с использованием цветового кода упрощает процесс принятия решений и способствует повышению эффективности торговли.

Читать далее...

Область глубокого обучения фокусируется на искусственных нейронных сетях, моделирующих функции человеческого мозга. Она позволяет обучать модели для выполнения задач без явного программирования, изучая шаблоны и данные. Этот подход популярен в распознавании изображений и речи, обработке естественного языка. Основные элементы: нейронные сети, глубокие нейронные сети (DNNs), алгоритмы обучения, такие как обратное распространение ошибки. Функции активации вводят нелинейность для изучения сложных взаимосвязей. Python в этом контексте идеален благодаря простоте, обширным библиотекам и читабельности кода. Узнайте больше о возможностях глубокого обучения.

Читать далее...

Разработка торговой стратегии на основе индикатора iCCI (Commodity Channel Index) позволяет эффективно строить автоматизированные торговые системы. Для управления позициями предусмотрены отдельные параметры количества и объёма для 'BUY' и 'SELL'. Индикатор функционирует на установленном таймфрейме, который также определяет момент возникновения нового бара.

Сигналы торговли генерируются при пересечении линий '-100' или '+100'. В стратегию заложена возможность оптимизации советника по рабочему таймфрейму. На каждом баре возможна только одна сделка входа для каждой из позиций.

В алгоритм заложены режимы торговли внутри бара и в моменты рождения нового бара. Параметры 'Stop Loss', 'Take Profit' и 'Trailing Stop' задаются в пунктах и могут быть отключены установкой значения '0.0'. Управление размером позиции предполагает использование постоянного лота. Дополнительно реализовано расшире...

Читать далее...