Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

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.

В статье начнём разрабатывать методы поиска ценовых паттернов по данным таймсерий. Паттерн имеет определённый набор параметров, общий для любого вида и типа паттернов. Все данные такого рода будут сосредоточены в классе объекта базового абстрактного паттерна. Сегодня создадим класс абстрактного паттерна и класс паттерна Пин-бар.

Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.

Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.

В этой статье мы применим относительно сложный нейросетевой алгоритм PatchTST, реализованный в 2023 году, для прогнозирования ценовых движений на ближайшие 24 часа. Воспользуемся официальным репозиторием, внесем небольшие изменения, обучим модель для EURUSD и применим ее для формирования будущих прогнозов на языке Python или MQL5.

Мы уже несколько продвинулись в разработке мультивалютного советника с несколькими параллельно работающими стратегиями. С учетом накопленного опыта проведем ревизию архитектуры нашего решения и попробуем ее улучшить, пока не ушли слишком далеко вперед.

Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам. В ней мы рассмотрим работу функции PrintFormat(), разберём примеры форматирования строк и напишем шаблоны для вывода различной информации в журнал терминала.

Продолжаем знакомство с методом TEMPO. И в данной статье мы оценим фактическую эффективность предложенных подходов на реальных исторических данных.

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

Тренды являются важной частью многих торговых стратегий. В этой статье мы рассмотрим некоторые инструменты, используемые для определения трендов и их характеристик. Понимание и правильная интерпретация трендов могут значительно повысить эффективность трейдинга и минимизировать риски.

В статье рассматриваются классические инструменты корреляционного анализа. Даются краткие теоретические основы, а также практическая реализация критерия независимости хи-квадрат Пирсона и коэффициента корреляционного отношения.

ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте.

В оффлайн обучении мы используем фиксированный набор данных, что ограничивает покрытие разнообразия окружающей среды. В процессе обучения наш Агент может генерировать действия вне этого набора. При отсутствии обратной связи от окружающей среды корректность оценок таких действий вызывает вопросы. Поддержание политики Агента в пределах обучающей выборки становится важным аспектом для обеспечения надежности обучения. Об этом мы и поговорим в данной статье.

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

Сегодня мы снова будем использовать Chart Trade... но теперь как индикатор, который может присутствовать или не присутствовать на графике.

Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.

Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.

Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.

Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.

Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.

Несмотря на то, что многие люди не умеют программировать, они достаточно креативны и имеют отличные идеи, но отсутствие знаний или понимания программирования мешает им сделать некоторые вещи. Давайте посмотрим вместе, как создать Chart Trade, но используя саму платформу MT5, как будто это IDE.

В этой статье мы поговорим о парадигме объектно-ориентированного программирования и ее применении в коде MQL5. Это вторая статья в серии. В ней мы познакомимся с особенностями объектно-ориентированного программирования и рассмотрим практические примеры. В прошлый раз мы написали советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Сейчас мы преобразуем его процедурный код в объектно-ориентированный.

Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.

Как получить доступ к данным в Интернете в MetaTrader 5. В Интернете у нас есть различные сайты и места, с огромным количеством информации, доступной для тех, кто знает, где искать и как лучше всего использовать эту информацию.

Статья является продолжением обзора функции PrintFormat(). Рассмотрим вкратце форматирование строк при помощи StringFormat() и их дальнейшее использование в программе. Напишем шаблоны для вывода информации о символе в журнал терминала. Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам.

В этой статье мы рассмотрим торговые системы, использующие очень важную концепцию финансового рынка — волатильность. Мы изучим торговую систему, основанную на канала Кельтнера (Keltner Channel), включая ее реализацию в коде и тестирование на различных активах.

Торговая стратегия захвата ликвидности является ключевым компонентом Концепции умных денег (Smart Money Concepts (SMC), которая направлена на выявление и использование действий институциональных игроков на рынке. Она предполагает нацеливание на области с высокой ликвидностью, такие как зоны поддержки или сопротивления, где крупные ордера могут спровоцировать движение цены до того, как рынок возобновит свой тренд. В настоящей статье подробно объясняется концепция захвата ликвидности и описывается процесс разработки советника по торговой стратегии захвата ликвидности на MQL5.

Это новая статья, продолжающая нашу серию для начинающих MQL5-программистов, в которой мы учимся строить торговые системы с использованием самых популярных индикаторов. На этот раз мы будем изучать индикатор балансового объема On Balance Volume (OBV) — узнаем, как его использовать и как создать торговую систему на его основе.

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.