Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

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

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.

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.

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.

Предлагаем познакомиться с фреймворком Actor-Director-Critic, который сочетает в себе иерархическое обучение и многокомпонентную архитектуру для создания адаптивных торговых стратегий. В этой статье мы подробно рассмотрим, как использование Режиссера для классификации действий Актера помогает эффективно оптимизировать торговые решения и повышать устойчивость моделей в условиях финансовых рынков.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

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.

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 статье подробно рассматриваются возможности реализации советника на основе торгового алгоритма. Это поможет автоматизировать систему на MQL5 и взять под контроль дневную просадку.

Как обеспечить возможность удобного контроля за несколькими терминалами, на которых торгуют советники, да ещё и на разных компьютерах? Попробуем создать веб-интерфейс по управлению запуском торговых терминалов MetaTrader 5 и просмотру детальной информации о работе каждого экземпляра.

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.

В этой статье мы завершаем первый этап разработки системы репликации и моделирования. Дорогой читатель, этим достижением я подтверждаю, что система достигла продвинутого уровня, открывая путь для внедрения новой функциональности. Цель состоит в том, чтобы обогатить систему еще больше, превратив ее в мощный инструмент для исследований и развития анализа рынка.

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.

Мы рассмотрим методы дискретизации цен на Python + MQL5. В этой статье я поделюсь практическим опытом разработки библиотеки на Python, которая реализует целый спектр подходов к формированию баров — от классических Volume и Range bars до более экзотических методов вроде Renko и Kagi.ары, свечи трехлинейного прорыва, рэйндж бары — какова их статистика, как еще можно представить цены дискретно?

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.

Настоящий проект направлен на использование алгоритма MQL5 для разработки комплексного набора инструментов анализа для MetaTrader 5. Эти инструменты — от скриптов и индикаторов до моделей искусственного интеллекта и советников — позволят автоматизировать процесс анализа рынка. Иногда такая разработка позволяет создавать инструменты, способные выполнять углубленный анализ без участия человека и прогнозировать результаты на соответствующих платформах. Ни одна возможность не будет упущена. Присоединяйтесь ко мне в рамках исследования процесса создания надежного набора пользовательских инструментов для анализа рынка. Начнем с разработки простой программы на MQL5, которую я назвал Chart Projector (Проектор графиков).

Фракталы Билла Вильямса — это мощный индикатор, который легко упустить из виду, когда впервые замечаешь его на ценовом графике. Он кажется слишком перегруженным и, вероятно, недостаточно точным. Моя цель - приоткрыть завесу тайны над этим индикатором, рассмотрев различные его паттерны на форвард-тестах применительно к советникам, собранным в Мастере.

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.

Продолжаем знакомство с фреймворком Mamba4Cast. И сегодня мы погрузимся в практическую реализацию предложенных подходов. Mamba4Cast создавался не для долгого прогрева на каждом новом временном ряде, а для мгновенного включения в работу. Благодаря идее Zero‑Shot Forecasting модель способна сразу выдавать качественные прогнозы на реальных данных без дообучения и тонкой настройки гиперпараметров.

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.

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.

SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.

В настоящем проекте исследуется сочетание глубокого обучения и технического анализа для тестирования торговых стратегий на рынке Форекс. Для быстрого экспериментирования используется скрипт на Python, использующий модель ONNX наряду с традиционными индикаторами, такими как PSAR, SMA и RSI, для прогнозирования движения пары EUR/USD. Затем скрипт MetaTrader 5 переносит эту стратегию в реальную среду, используя исторические данные и технический анализ для принятия обоснованных торговых решений. Результаты тестирования на исторических данных свидетельствуют об осторожном, но последовательном подходе, направленном на управление рисками и устойчивый рост, а не на агрессивную погоню за прибылью.

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.

Откройте для себя практические методы оптимизации использования памяти в торговых системах MQL5. Научитесь создавать эффективные, стабильные и быстродействующие советники и индикаторы. Рассмотрим, как в действительности работает память в MQL5, распространенные ловушки, которые замедляют ваши системы или приводят их к сбоям, и — самое важное! — как их исправить.

В статье рассматривается реализация модифицированного алгоритма анализа компонентов прямого отбора, вдохновленного исследованиями, представленными в книге Луки Пуггини (Luca Puggini) и Шона Маклуна (Sean McLoone) “Анализ компонентов прямого отбора: алгоритмы и приложения”.

Выстраиваем биологически верную систему нейронов для прогнозирования временных рядов. Внедрение плазмоподобной среды в архитектуру нейронной сети создало своеобразный "коллективный разум", где каждый нейрон влияет на работу системы не только через прямые связи, но и посредством дальнодействующих электромагнитных взаимодействий. Как покажет себя нейронная система моделирования мозга на рынке?

Стратегия Darvas Box Breakout, созданная Николасом Дарвасом, представляет собой подход в технической торговле, который выявляет потенциальные сигналы на покупку, когда цена акций поднимается выше установленного диапазона «коридора», что указывает на сильный восходящий импульс. В этой статье мы применим эту стратегическую концепцию в качестве примера для изучения трех передовых методов машинного обучения. К ним относятся использование модели машинного обучения для генерации сигналов вместо фильтрации сделок, применение непрерывных сигналов вместо дискретных и использование для подтверждения сделок моделей, обученных на разных таймфреймах.

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.

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.

Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.

Ценовую динамику можно эффективно анализировать, выявляя расхождения, при этом технические индикаторы, такие как RSI, подают важные подтверждающие сигналы. В статье ниже мы объясняем, как автоматизированный анализ дивергенции RSI может определять продолжение и разворот тренда, тем самым предоставляя ценную информацию о настроениях рынка.

Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.

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.