Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5
Изучайте язык программирования торговых стратегий MQL5 по опубликованным здесь статьям, большая часть которых написана вами - членами сообщества. Все статьи разделены на категории для быстрого поиска ответа по тому или иному аспекту программирования: "Интеграция", "Тестер", "Торговые стратегии" и многое другое.
Следите за новыми публикациями и участвуйте в их обсуждении на форуме!
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 93): Готовим функционал для создания составных графических объектов
В статье начнём разработку функционала для создания составных графических объектов. Наша библиотека будет поддерживать создание сложных составных графических объектов, в которых эти объекты смогут иметь любую иерархию связей. Подготовим все необходимые классы для последующей реализации таких объектов.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 12): Риск-менеджер как для проп-трейдинговых компаний
В разрабатываемом советнике у нас уже заложен определённый механизм контроля просадки. Но он имеет вероятностную природу, так как основывается на результатах тестирования на исторических ценовых данных. Поэтому просадка, хотя и с небольшой вероятностью, может иногда превышать максимальные ожидаемые значения. Попробуем добавить механизм, обеспечивающий гарантированное соблюдение заданного уровня просадки.
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.
Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов
В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.
DoEasy. Сервисные функции (Часть 1): Ценовые паттерны
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.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 66): Класс-коллекция Сигналов MQL5.com
В статье создадим класс-коллекцию сигналов Сервиса Сигналов MQL5.com с функциями управления подписанными сигналами, а также доработаем класс объекта-снимка стакана цен для отображения общего объёма стакана на покупку и на продажу.
Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.
Критерии тренда в трейдинге
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.
Поиск произвольных паттернов валютных пар на Python с использованием MetaTrader 5
Есть ли повторяющиеся паттерны и закономерности на валютном рынке? Я решил создать свою собственную систему анализа паттернов, используя Python и MetaTrader 5. Этакий симбиоз математики и программирования для покорения Форекса.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 22): Новая система ордеров (V)
Сегодня мы продолжим разработку новой системы ордеров. Внедрить новую систему совсем непросто: мы часто сталкиваемся с проблемами, которые сильно усложняют процесс. Когда эти проблемы появляются, нам приходится останавливаться и заново анализировать направление, по которому мы движемся.
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Одной из основных проблем обучения с подкреплением является исследование окружающей среды. Ранее мы уже познакомились с методом исследования на базе внутреннего любопытства. Сегодня я предлагаю посмотреть на ещё один алгоритм — исследование через несогласие.
Разработка торговой системы на основе индикатора Накопления/Распределения - Accumulation/Distribution
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Накопления/Распределения (Accumulation/Distribution, A/D). Также мы разработаем торговую систему на языке MQL5 для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 59): Дихотомия контроля (Dichotomy of Control — DoC)
В предыдущей статье мы познакомились с Трансформером решений. Но сложная стохастическая среда валютного рынка не позволила в полной мере раскрыть потенциал представленного метода. Сегодня я хочу представить Вам алгоритм, который направлен на повышение производительности алгоритмов в стохастических средах.
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?
Нейросети — это просто (Часть 71): Прогнозирование будущих состояний с учетом поставленных целей (GCPC)
В предыдущих работах мы познакомились с методом Decision Transformer и несколькими производными от него алгоритмами. Мы экспериментировали с различными методами постановки цели. В процессе экспериментов мы работали с различными способами постановки целей, однако изучение моделью уже пройденной траектории всегда оставалось вне нашего внимания. В данной статье я хочу познакомить Вас с методом, который заполняет этот пробел.
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть V): Взгляд с другой стороны
В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.
Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.
Нейросети в трейдинге: Анализ рыночной ситуации с использованием Трансформера паттернов
В анализе рыночной ситуации нашими моделями ключевым элементом является свеча. Тем не менее давно известно, что свечные паттерны могут помочь в прогнозировании будущих ценовых движений. И в этой статье мы познакомимся с методом, который позволяет интегрировать оба этих подхода.
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.
Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений
В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.
Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python
Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
В предыдущей статье мы познакомились с методом DDPG, который позволяет обучать модели в непрерывном пространстве действий. Однако, как и другие методы Q-обучения, DDPG склонен к переоценки значений Q-функции. Эта проблема часто приводит к обучению агента с неоптимальной стратегией. В данной статье мы рассмотрим некоторые подходы преодоления упомянутой проблемы.
От новичка до эксперта: Индикатор силы уровней поддержки и сопротивления (SRSI)
В настоящей статье мы поделимся информацией о том, как использовать программирование на MQL5 для точного определения уровней рынка, различая более слабые и самые сильные уровни цен. Мы в полном объеме разработаем действующий Индикатор силы уровней поддержки и сопротивления (SRSI).
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 66): Проблематика исследования в офлайн обучении
Обучение моделей в офлайн режиме осуществляется на данных ранее подготовленной обучающей выборки. Это дает нам ряд преимуществ, но при этом информация об окружающей среде сильно сжимается до размеров обучающей выборки. Что, в свою очередь, ограничивает возможности исследования. В данной статье хочу предложить познакомиться с методом, позволяющем наполнить обучающую выборку максимально разнообразными данными.
Технический Анализ: невозможное - возможно!
Ответ на вопрос: почему невозможное может быть возможным, когда многое говорит об обратном? Рассуждения о техническом анализе.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 87): Коллекция графических объектов - контроль модификации свойств объектов на всех открытых графиках
В статье продолжим работу над отслеживанием событий стандартных графических объектов и создадим функционал, позволяющий контролировать изменение свойств графических объектов, расположенных на любых открытых в терминале графиках.
Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих
В статье мы объединим финансовый анализ с алгоритмической торговлей, а также посмотрим, как можно подружить R и MetaTrader 5. Эта статья — руководство по объединению аналитической гибкости R с огромными торговыми возможностями MetaTrader 5.
Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5
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.
Функции в MQL5-приложениях
Функции являются критически важными компонентами в любом языке программирования. Помимо прочего, они помогают разработчикам применять принцип DRY (don't repeat youself, не повторяйся). В статье рассмотрены функции и их создание в MQL5 с помощью простых приложений, которые обогащают вашу торговую систему, но не усложняют ее.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 3): Ревизия архитектуры
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.
Треугольные и пилообразные волны: инструменты для трейдера
Одним из методов технического анализа является волновой анализ. В этой статье мы рассмотрим волны несколько необычного вида — треугольные и пилообразные. На основе этих волн можно построить несколько технических индикаторов, с помощью которых можно анализировать движение цены на рынке.
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5
Создавайте советников, которые адаптируются к любому рынку.
Пример ансамбля ONNX-моделей в MQL5
ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте.
Элементы корреляционного анализа в MQL5: Критерий независимости хи-квадрат Пирсона и корреляционное отношение
В статье рассматриваются классические инструменты корреляционного анализа. Даются краткие теоретические основы, а также практическая реализация критерия независимости хи-квадрат Пирсона и коэффициента корреляционного отношения.
Изучаем конформное прогнозирование финансовых временных рядов
В этой статье вы познакомитесь с конформными предсказаниями и библиотекой MAPIE, которая их реализует. Данный подход является одним из самых современных в машинном обучении и позволяет сосредоточиться на контроле рисков для уже существующих разнообразных моделей машинного обучения. Конформные предсказания, сами по себе, не являются способом поиска закономерностей в данных. Они лишь определяют степень уверенности существующих моделей в предсказании конкретных примеров и позволяют фильтровать надежные предсказания.
DoEasy. Элементы управления (Часть 2): Продолжаем работу над классом CPanel
В статье избавимся от некоторых ошибок при работе с графическими элементами и продолжим разработку элемента управления CPanel. Это будут методы для установки параметров шрифта, который используется по умолчанию для всех текстовых объектов панели, которые в свою очередь могут быть на ней расположены в дальнейшем.
Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть I): Создаем модель
Статья исследует революционную интеграцию больших языковых моделей (LLM) с торговой платформой MetaTrader 5, где AI не просто прогнозирует цены, а принимает автономные торговые решения, анализируя контекст рынка подобно опытному трейдеру. Автор раскрывает фундаментальное отличие LLM от классических моделей машинного обучения вроде CatBoost — способность к метапознанию и саморефлексии, что позволяет системе учиться на собственных ошибках и улучшать стратегию.
Разработка торговой системы на основе индикатора OBV
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.