Sergey Gridnev / ニュースフィード

Разбираем Bezier Curve-based Optimization (BCO) — один из самых современных алгоритмов, в котором новые решения строятся как точки на кривых Безье. Переносим его в MQL5 и проверяем на стандартном стенде, композитном тесте и стенде со сдвигом области поиска. Попутно выясняем, что на самом деле обеспечивает его эффективность.

Алгоритм оптимизации скопы (OOA) — ещё один представитель метаэвристик с красивой метафорой и первыми местами на бенчмарках. Проверка на стенде показывает другое. В статье разбираем, какие две формулы ломают канон, исправляем их по одной с измерением вклада каждой правки и доводим алгоритм с 30% до 60%. На выходе — готовая реализация в C_AO с тремя параметрами для оптимизации торговых систем и понятный способ проверить любой новый алгоритм, прежде чем ему доверять.

В статье рассматривается Robustness Guard для отбора изменений торговой ML-модели в MIDAS. Кандидаты сравниваются с зафиксированной базовой версией на нескольких временных блоках и принимаются только при улучшении целевой оценки без нарушения ограничений по Profit Factor, просадке, числу сделок, стабильности месяцев и концентрации по инструментам. Механизм перенесён в MQL5 и дополнен self-test и shadow-режимом.

Статья показывает, как построить stack-ансамбль для MetaTrader 5 без утечки данных между уровнями и расхождений инференса. Реализован purged expanding walk-forward с 72-часовым разрывом, три разнородных CatBoost-классификатора, калибраторы вероятности и размера позиции, а также встраивание 31 модели в советник MQL5. Отдельный аудит 2026 года демонстрирует границы применимости профилей и сравнение с неизменяемой базовой линией.

Выполняем каноническую реализацию CCE в рамках C_AO, воспроизводим тесты и показываем ключевой дефект: аддитивный покоординатный оператор тянет решения к нулю и деградирует на смещенных диапазонах. Предлагаем простой контрольный тест со сдвигом области поиска и модификацию на основе разностей, применяемую по всем координатам. В результате — исходники MQL5, методика проверки и улучшенная версия алгоритма.

CSBO — алгоритм, вдохновлённый кровеносной системой, рассматривается как разностно-ориентированный метод: венозное движение, систематический круг с кроссовером и лёгочная мутация. Приведена реализация в виде класса C_AO_CSBO для MQL5 с переводом в максимизацию, нормировкой шагов и двухфазными эпохами. Представлены итоги, исходники и практические настройки.

В статье условный граф причинности Грейнджера по 10 валютным парам и трём таймфреймам преобразуется в числовые признаки для CatBoost и MQL5. Абляция сравнивает модели price-only, graph-only и price+graph: графовые признаки почти не работают самостоятельно, но в сочетании с ценой улучшают контекст, режимную фильтрацию и риск. На форварде совместная модель показала более высокий Profit Factor и меньшую просадку.

Разбираем FDO — алгоритм, вдохновлённый роением пчёл, но интересный не пчёлами. Формулы просты, но направление шага фиксирует агента на луче к глобально лучшему, сводя поиск к одной степени свободы. Мы воспроизводим канонику, сопоставляем результат с равномерным случайным перебором на том же бюджете вычислений и устраняем дефект минимальной правкой. Прилагаются готовая реализация на MQL5, полный протокол тестов и методика нуль‑модели для оценки пользы итераций.