Yevgeniy Koshtenko / Profil

Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.

Статья описывает TradeMux как мост между Python-пайплайном и терминалом MetaTrader 5 для чистой передачи торговых решений без дублирования логики. Разобрана production-архитектура из четырёх слоёв и полный Python execution service: подключение, чтение счёта и позиций, генерация сигналов (включая CatBoost), предторговый риск-контроль, kill_switch и supervisor. Практическая польза — кросс-брокерная нормализация (RoboForex, IC Markets, Alpari, OANDA) и масштабирование от одного счёта к мультисчётному broadcast без изменения торговой логики.

Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.

Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.

В статье разобрана архитектура советника на клеточном автомате с 10 000 адаптирующихся параметров и независимым бинарным предиктором на горизонте 10 баров. Показано трёхуровневое онлайн-обучение, эволюция стратегий и валидация через кольцевой буфер и матрицу ошибок. Параметры входа сведены к Magic Number, торговые настройки вычисляются из ATR и пяти геномов. Тест EURUSD H1 дал ориентировочный Hit Rate около 58% против ~51% у фиксированной MLP.

Описана архитектура, в которой MQL5-советник выполняет только сбор данных и исполнение, а логика вынесена в Python-сервер с тремя агентами LangChain: сигнальным, новостным и риск-менеджером. Агенты последовательно обрабатывают запрос по WebSocket, при отказе любого возвращается hold. Решения и фактический PnL сохраняются в SQLite, формируя память и статистику. Читатель получит схему взаимодействия, протокол команд и подход к обратной связи.

Метапромптинг — подход, при котором LLM сама оптимизирует торговые инструкции на основе реального P&L и метрик качества сигналов. В статье показана практическая реализация на Python и MQL5: реестр версий промптов, исполнительный агент, оценщик по directional accuracy и profit factor и мета-LLM, которая в цикле генерирует улучшения. Решение встраивается в советник без остановки торговли.

В статье показан регрессионный подход к прогнозированию Ренко-баров с помощью CatBoost: модель оценивает логарифмическую доходность следующего бара и неопределённость прогноза. Разобран каскад residual-моделей с OOF-валидацией через TimeSeriesSplit, shrinkage и общим early stopping, а также условная коррекция смещения. На EURUSD D1 получено снижение OOF-MAE и около 65% точности по направлению. Приведён рабочий скрипт для MetaTrader 5, формирующий сигнал, размер позиции, SL и TP в единицах кирпича.

В статье разобрана архитектура совета из 15 ИИ-агентов: десять аналитиков и четыре риск-офицера голосуют в трёх параллельных фазах, итог фиксирует Председатель. Для восьми валютных пар используются изолированные контексты с отдельными репутациями. Динамический порог голосов зависит от дневных целей PnL. Expert Advisor работает только по сигналу SL и TP, что позволяет оценить качество решений без дополнительной механики.

В статье рассматривается проекция дневных свечей EURUSD на эллиптическую кривую secp256k1 и извлечение 96 признаков (EC+TA) для прогноза направления следующей свечи в CatBoost. Показаны маппинг цен на кривую и конвейер обучения на 2000 барах D1; полная модель достигает AUC на тесте 0,6508, вклад EC-признаков — 60,6%. Материалы пригодны для воспроизведения в Python/MetaTrader 5.

LLM-агент с SQL-памятью в MetaTrader 5 — архитектура, которая устраняет главное ограничение классических LLM-советников: потерю контекста между запросами. Каждое решение агента записывается в SQLite с рыночными условиями в момент сигнала — RSI, выравнивание MA, волатильность — и после закрытия позиции база получает исход. При следующем запросе агент читает собственную историю: похожие условия RSI из прошлого и последние три решения — и только затем анализирует текущий рынок. Результат: система, которая помнит свои ошибки между перезапусками и адаптирует поведение на основе накопленной статистики, а не начинает с чистого листа при каждом новом баре.

Статья описывает архитектуру торговой системы из 20 LLM-агентов на базе Grok (xAI), каждый из которых несёт уникальную торговую философию — от чистого моментума до статистического z-score. Система применяет генетический алгоритм прямо в ходе торговли: каждые 20 сделок автоматически убивает слабых агентов, клонирует сильных с мутацией промпта и публикует лидерборд на графике MetaTrader 5 — без остановки торговли и без единого SDK.