Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up, SSG) вдохновлен одним из самых жизнестойких организмов на планете, который является замечательным образцом выживания в самых различных условиях.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этот раз познакомимся с Индексом относительной бодрости (Relative Vigor Index, RVI).

Эта статья посвящена использованию циклов в трейдинге. В ней мы постараемся разобраться, как можно построить торговую стратегию, основываясь на циклических моделях.

Узнайте, как опередить любой рынок независимо от вашего опыта торговли на нем.

Python — известный и популярный язык программирования со множеством функций, особенно в областях финансов, науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Python — мощный инструмент, который может быть полезен и в трейдинге. MQL5 позволяет нам использовать этот мощный язык для эффективного достижения наших целей. В этой статье мы рассмотрим некоторые базовые сведения о Python и расскажем, как его можно интегрировать в MQL5.

Разбираем вопрос, что такое количественный анализ, как его применяют крупные игроки, создадим один из алгоритмов количественного анализа на языке MQL5.

В этой статье мы представим полное руководство для начинающих по созданию советников (EA) на MQL5. Вы найдете пошаговые инструкции по созданию экспертов с использованием псевдокода и возможностей кода, сгенерированного ИИ. Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свой пусть в алготрейдинге, а также для всех, кто хочет улучшить навыки разработки эффективных советников.

Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.

Мы сделаем систему ордеров более гибкой. Здесь я покажу вам, как и где внести изменения в код, чтобы делать его более гибким, что позволит нам намного быстрее изменять лимиты позиций.

Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.

В этой статье мы поговорим об индикаторе волатильности Чайкина (Chaikin Volatility, CHV). Разберемся, что делает этот индикатор, как и в каких условиях его можно использовать и как создать пользовательский индикатор волатильности. Проанализируем несколько простых стратегий и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.

В статье пересмотрим структуру индикаторного буфера в мультисимвольных мультипериодных индикаторах и организуем вывод на график цветных буферов этих индикаторов.

Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.

Примеры передачи индикаторов в перцептрон. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник, результаты его оптимизации и форвард тестирования.

В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.

В данной статье мы создадим математическую модель для симуляции мультивалютного ценообразования и завершим исследование принципа диверсификации в рамках поиска механизмов увеличения эффективности торговли, которое я начал в предыдущей статье с теоретических выкладок.

В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.

Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.

Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.

В этой статье мы сделаем финальный рывок к производительности советника... так что будьте готовы к долгому чтению. Чтобы сделать наш советник надежным, мы сначала удалим из кода всё, что не является частью торговой системы.

В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Gator Oscillator и создадим торговую систему по простым стратегиям.

В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.

Прогнозируем будущую экстремальную волатильность при помощи бинарной классификации. Создаем индикатор прогноза экстремальной волатильности с использованием машинного обучения.