Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Вы могли не заметить, что моделирование матриц оказалось немного странным, так как указывались не строки и столбцы, а только столбцы. Это выглядит очень странно при чтении кода, выполняющего матричные факторизации. Если вы ожидали увидеть указанные строки и столбцы, то могли бы запутаться при попытке выполнить факторизацию. Более того, данный способ моделирования матриц не самый лучший. Это связано с тем, что когда мы моделируем матрицы таким образом, то сталкиваемся с некими ограничениями, которые заставляют нас использовать другие методы или функции, которые не были бы необходимы, если бы моделирование осуществлялось более подходящим способом.

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.

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.

Пересечения скользящих средних широко известны трейдерам, и тем не менее суть стратегии мало изменилась с момента ее создания. В этой статье мы представим небольшую корректировку первоначальной стратегии, направленную на минимизацию задержки. Все поклонники оригинальной стратегии могут рассмотреть возможность ее пересмотра в соответствии с рассмотренными здесь идеями. Используя две скользящие средние с одинаковым периодом, мы значительно сокращаем задержку торговой стратегии, не нарушая при этом ее основополагающих принципов.

В этой статье мы шаг за шагом собираем ядро интеллектуальной модели TimeFound, адаптированной под реальные задачи прогнозирования временных рядов. Если вас интересует практическая реализация нейросетевых патчинг-алгоритмов в MQL5 — вы точно по адресу.

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов фреймворка ST-Expert, сосредотачиваясь на практических аспектах его применения средствами MQL5. Ранее мы рассмотрели теоретические основы и ключевые компоненты модели, а теперь переходим к непосредственной работе с алгоритмами графового внимания, локального и глобального распределения внимания. Основная цель текущей работы — показать, как концептуальные идеи ST-Expert превращаются в работоспособные решения для анализа и прогнозирования финансовых рядов.

Данные экономического календаря по умолчанию недоступны для тестирования с помощью советников в тестере стратегий. Мы рассмотрим, как базы данных могут помочь обойти это ограничение. В частности, мы увидим, как можно использовать базы данных SQLite для архивирования новостей Экономического календаря, чтобы советники, собранные с помощью Мастера, могли использовать их для генерации торговых сигналов.

Присоединяйтесь к нам, поскольку мы провели эмпирический анализ индикатора MACD, чтобы проверить, поможет ли применение искусственного интеллекта к стратегии, включая индикатор, повысить точность прогнозирования пары EURUSD. Мы одновременно оценивали, легче ли прогнозировать сам индикатор, чем цену, а также позволяет ли значение индикатора прогнозировать будущие уровни цен. Мы предоставим вам информацию, необходимую для принятия решения о том, стоит ли вам инвестировать свое время в интеграцию MACD в ваши торговые стратегии с использованием искусственного интеллекта.

Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.

В этой статье мы подробно рассматриваем алгоритмы реализации ключевых компонентов фреймворка HimNet. Демонстрируем, как при минимальном числе обучаемых компонентов достигается высокая согласованность и управляемость всей системы. Представленная реализация отличается компактностью и прозрачностью, что облегчает её адаптацию к реальным рыночным задачам.

При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.

В этой статье мы рассмотрим, как передавать информацию в режиме реального времени между индикатором и сервисом, а также разберемся, почему могут возникнуть проблемы при изменении таймфрейма и как их решать. В качестве бонуса вы получите доступ к последней версии приложения репликации/моделирования.

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.

Аллигатор, детище Билла Вильямса, представляет собой универсальный индикатор определения тренда, который дает четкие сигналы и часто сочетается с другими индикаторами. Классы Мастера MQL5 позволяют нам тестировать различные сигналы на основе паттернов, что позволяет нам рассмотреть и этот индикатор.

MQL5 предлагает безграничные возможности для разработки автоматизированных торговых систем, отвечающих вашим предпочтениям. Знаете ли вы, что он даже может выполнять сложные математические вычисления? В этой статье мы представим японский метод Heikin Ashi (Хейкен Аши) в виде автоматизированной торговой стратегии.

Приглашаем вас познакомиться с фреймворком K²VAE и вариантом интеграции предложенных подходов в торговую систему. Вы узнаете, как гибридный подход Koopman–Kalman–VAE помогает строить адаптивные и интерпретируемые модели. А в завершении статьи представлены практические результаты использования реализованных 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.

В статье представлена комплексная архитектура Энкодера STE-FlowNet, объединяющая стековую память, рекуррентную обработку и корреляционный механизм для извлечения скрытых рыночных зависимостей. Показано, как эти модули последовательно интегрируются в единую вычислительную цепочку, способную осуществлять разносторонний анализ временных рядов.

Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).

Генеративно-состязательные сети — это пара нейронных сетей, которые обучаются друг на друге для получения более точных результатов. Мы рассмотрим условный тип этих сетей в контексте их возможного применения в прогнозировании финансовых временных рядов в рамках класса сигналов советника.

Эта часть серии посвящена интеграции WhatsApp с MetaTrader 5 для получения уведомлений. Мы рассмотрим блок-схему для упрощения понимания и обсудим важность мер безопасности при интеграции. Основная цель индикаторов — упростить анализ за счет автоматизации. Они должны включать методы уведомления для оповещения пользователей при выполнении определенных условий.

Обучение с подкреплением — один из трех основных принципов машинного обучения, наряду с обучением с учителем и без учителя. Поэтому возникает необходимость в оптимальном управлении или изучении наилучшей долгосрочной политики, которая наилучшим образом соответствует целевой функции. Именно на этом фоне мы исследуем его возможную роль в информировании процесса обучения MLP советника, собранного в Мастере.

В статье представлен Алгоритм Искусственного Орошения (ASHA) – новый метаэвристический метод, разработанный для решения общих задач оптимизации. Основанный на моделировании процессов потоков и накопления воды, этот алгоритм выстраивает концепцию идеального поля, в котором каждая единица ресурса (вода) вызывается для поиска оптимального решения. Узнайте, как ASHA адаптирует принципы потока и накопления для эффективного распределения ресурсов в условиях поискового пространства, а также познакомьтесь с его реализацией и итогами тестирования.

В статье рассматривается метод главных компонент — метод снижения размерности при анализе данных, а также то, как его можно реализовать с использованием собственных значений и векторов. Как всегда, мы попытаемся разработать прототип класса сигналов советника, который можно будет использовать в Мастере MQL5.

Сегодня мы снимем ограничение, которое препятствовало выполнению моделирований, основанных на построении LAST, и введем новую точку входа специально для этого типа моделирования. Обратите внимание на то, что весь механизм работы будет основан на принципах валютного рынка. Основное различие в данной процедуре заключается в разделении моделирований BID и LAST. Однако важно отметить, что методология, используемая при рандомизации времени и его корректировке для совместимости с классом C_Replay, остается идентичной в обоих видах моделирования. Это хорошо, поскольку изменения в одном режиме приводят к автоматическим улучшениям в другом, особенно если это касается обработки времени между тиками.

Продолжаем попытки дешифровать движения цен... Как насчет лингвистического анализа "словаря рынка", который мы получим, преобразовав бинарный код цены в BIP39? В этой статье мы углубимся в инновационный подход к анализу биржевых данных и рассмотрим, как современные методы обработки естественного языка могут быть применены к языку рынка.

Предлагаем познакомиться с методом комплексного мультимодального анализа взаимодействия и понимания признаков.

В данной статье мы представляем алгоритм арифметической оптимизации (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), который основывается на простых арифметических операциях: сложении, вычитании, умножении и делении. Эти базовые математические действия служат основой для поиска оптимальных решений в различных задачах.

Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.

Начнем с прояснения нынешней ситуации, потому что мы начали не самым лучшим образом. Если не сделать этого сейчас, то вскоре мы окажемся в беде.