Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье мы представим реализацию нескольких показателей доходности и риска, рассматриваемых как альтернативы коэффициенту Шарпа, и исследуем гипотетические кривые капитала для анализа их характеристик.

Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.

Трейдеры часто сталкиваются с просадками из-за ложных сигналов, а ожидание подтверждения может привести к упущенным возможностям. В этой статье представлена треугольная торговая стратегия, использующая цену серебра в долларах (XAGUSD) и евро (XAGEUR), а также обменный курс EURUSD для фильтрации шума. Используя межрыночные связи, трейдеры могут выявлять скрытые настроения и совершенствовать свои позиции в реальном времени.

Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.

В настоящей статье рассмотрим практические приемы торговли осциллятором Индекс относительной силы (RSI) с рыночной структурой. Наше внимание будет сосредоточено на паттернах изменения цен в канале, на том, как они обычно торгуются, и как можно использовать MQL5 для улучшения этого процесса. В итоге вы получите основанную на правилах автоматизированную систему канальной торговли и предназначенную для более точного и стабильного выявления возможностей продолжения тренда.

Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.

Пространственно-временное слияние (Spatial Temporal Fusion, STF), которое использует как "пространственные", так и временные метрики при моделировании данных, в первую очередь применяется в дистанционном обследовании и во многих других областях, связанных с визуализацией, для лучшего понимания нашего окружения. Основываясь на опубликованной статье, мы изучим потенциал этого подхода для трейдеров.

В данной статье мы поговорим об алгоритмах использования методов внимания при решении задач обнаружения объектов в облаке точек. Обнаружение объектов в облаках точек имеет важное значение для многих реальных приложений.

В статье рассматривается алгоритм AOS (Atomic Orbital Search), который использует концепции атомной орбитальной модели для моделирования поиска решений. Алгоритм основывается на вероятностных распределениях и динамике взаимодействий в атоме. В статье подробно обсуждаются математические аспекты AOS, включая обновление положений кандидатов решений и механизмы поглощения и выброса энергии. AOS открывает новые горизонты для применения квантовых принципов в вычислительных задачах, предлагая инновационный подход к оптимизации.

В этой статье описывается работа со встроенными индикаторами в MQL5, отдельное внимание уделяется созданию советника на основе индикатора RSI с использованием проектного подхода. Вы научитесь получать и использовать значения RSI, обрабатывать колебания ликвидности и улучшать визуализацию торговли с помощью графических объектов. Кроме того, в статье рассматривается еще один важный аспект. Сюда относится риск в процентах от депозита, соотношение риска и доходности, а также модификация риска на ходу для защиты прибыли.

В этот раз попробуем другой подход для достижения цели в 1 минуту. Однако эта задача не так проста, как можно подумать.

В статье приведено пошаговое руководство по созданию пользовательского парсера JSON на языке MQL5, включающего обработку объектов и массивов, проверку ошибок и сериализацию. Вы сможет объединить торговую логику и структурированные данные с помощью гибкого решения для обработки JSON в MetaTrader 5.

Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.

В этой статье мы представляем алгоритм перестановки ценовых баров и подробно рассказываем, как тесты на перестановку (permutation tests) можно использовать для выявления случаев, когда эффективность стратегии была сфабрикована с целью обмануть потенциальных покупателей советников.

Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.

Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.

В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.

В тестере стратегий можно не только оптимизировать параметры торгового робота. Мы покажем, как оценить постфактум проторгованную историю своего счёта и внести корректировки в торговлю в тестере, изменяя размеры стоп-приказов открываемых позиций.

Как трейдеру управлять капиталом? Как трейдеру и инвестору вести учет расходов, доходов, активов и пассивов? Я представлю вам не просто программу для учета, я покажу вам инструмент, который может стать вашим надежным финансовым навигатором в бурном море трейдинга.

Когда начали создаваться первые системы, способные что-то считать, всё потребовало вмешательства инженеров, обладающих обширными знаниями о том, что проектируется. Мы говорим о рассвете компьютерной техники, о времени, когда не было даже терминалов, позволяющих что-либо программировать. По мере развития и роста интереса к тому, чтобы большее число людей могли создавать что-либо, появлялись новые идеи и методы программирования этих машин, которые раньше сводились к изменению положения соединителей. Именно тогда появились первые терминалы.

В этой статье мы начнем делать то, что хотелось сделать гораздо раньше. Однако из-за отсутствия "твердой почвы" я не чувствовал себя уверенно, чтобы представить вопрос публично. Теперь у меня есть основа для того, чтобы делать то, что мы начнем сейчас. Неплохо бы максимально сосредоточиться на понимании содержания этой статьи, и я говорю это не для того, чтобы вы просто это прочитали. Я хочу подчеркнуть, что если вы не поймете данную статью, то можете полностью отказаться от надежды понять содержание следующих статей.

В данной статье рассматривается переход от процедурного написания кода к объектно-ориентированному программированию (ООП) в MQL5 с упором на интеграцию с REST API. Сегодня мы обсуждаем организацию функций HTTP-запросов (GET и POST) в классы и подчеркнем такие преимущества, как инкапсуляция, модульность и простота обслуживания. Подробно рассмотрим рефакторинг кода и покажем замену изолированных функций методами класса. Статья содержит практические примеры и тесты.

Я поставил перед собой задачу построить торговую стратегию вокруг пары USDJPY. Мы будем использовать свечные модели, которые формируются на дневном таймфрейме, поскольку они потенциально имеют большую силу. Наша первоначальная стратегия оказалась прибыльной, что побудило нас продолжить ее совершенствование и добавить дополнительные уровни безопасности для защиты полученного капитала.

Переменные и типы данных — очень важные темы не только в программировании на MQL5, но и в любом языке программирования. Переменные и типы данных MQL5 можно разделить на простые и расширенные. Здесь мы рассмотрим расширенные переменные и типы данных. Простые мы изучали в предыдущей статье.

Мы применим простую цепь Маркова к индикатору RSI, чтобы наблюдать за поведением цены после того, как индикатор проходит через ключевые уровни. Мы пришли к выводу, что самые сильные сигналы на покупку и продажу по паре NZDJPY генерируются, когда RSI находится в диапазоне 11–20 и 71–80 соответственно. Мы покажем, как можно манипулировать данными, чтобы создавать оптимальные торговые стратегии, основанные непосредственно на имеющихся данных. Кроме того, мы продемонстрируем, как обучить глубокую нейронную сеть оптимальному использованию матрицы перехода.

В статье представлена адаптация фреймворка EEMFlow для построения высокоэффективных торговых моделей средствами MQL5. Рассматриваются алгоритмы оценки MeshFlow с расширенной корреляцией признаков, позволяющие точно анализировать динамику рынка и прогнозировать ценовые потоки. Тестирование подтвердило положительное математическое ожидание, умеренные просадки и высокую эффективность принятия решений.

В статье рассматривается разработка квантовой торговой системы - от прототипа на Python к реализации на MQL5 для реальной торговли. Система использует принципы квантовых вычислений, такие как суперпозиция и запутанность, для анализа состояний рынка, хотя она работает на классических компьютерах с использованием квантовых симуляторов. Ключевые особенности включают трехкубитную систему для одновременного анализа восьми состояний рынка, 24-часовые периоды ретроспективного анализа и семь технических индикаторов для анализа рынка. Хотя показатели точности могут показаться скромными, они обеспечивают существенное преимущество в сочетании с правильными стратегиями управления рисками.

Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.

Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.

В статье рассматривается торговая стратегия, объединяющая линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis, LDA) с полосами Боллинджера с использованием прогнозов категориальных зон для стратегических сигналов входа в рынок.