Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

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.

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 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.

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.

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 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 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.

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.

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.

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 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.

В этой статье мы реорганизуем существующий код отправки сообщений и скриншотов из MQL5 в Telegram, преобразовав его в многоразовые модульные функции. Это оптимизирует процесс, обеспечивая более эффективное выполнение и более простое управление кодом в нескольких экземплярах.

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?

В этой статье мы продолжаем рассматривать популярные торговые индикаторы под новым углом. Мы собираемся обрабатывать горизонтальную композицию естественных преобразований. Лучшим индикатором для этого является двойная экспоненциальная скользящая средняя (Double Exponential Moving Average, DEMA).

В этой статье мы реорганизуем существующий код отправки сообщений и скриншотов из MQL5 в Telegram, преобразовав его в многоразовые модульные функции. Это оптимизирует процесс, обеспечивая более эффективное выполнение и более простое управление кодом в нескольких экземплярах.

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 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.

Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.

Продолжение предыдущей статьи как развитие идеи социальных групп. В новой статье исследуется эволюция социальных групп с использованием алгоритмов перемещения и памяти. Результаты помогут понять эволюцию социальных систем и применить их в оптимизации и поиске решений.

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?

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

Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.

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.

В этой статье мы продолжим этап разработки симулятора. Однако сейчас мы увидим, как эффективно создать движение типа «СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ». Этот тип движения весьма интригующий, поскольку служит основой всего, что происходит на рынке капитала. Кроме того, мы начнем понимать некоторые концепции, основополагающие для тех, кто проводит анализ рынка.

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”.

В мире, переполненном шумными и непредсказуемыми данными, выявление значимых закономерностей может быть непростой задачей. В этой статье мы рассмотрим сезонное разложение (seasonal decomposition) — мощный аналитический метод, который помогает разделить данные на ключевые компоненты: тренд, сезонные закономерности и шум. Разбив данные на такие составляющие, мы можем выявить скрытые закономерности и работать с более чистой и понятной информацией.

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

В этой статье мы напишем пример визуализации процесса оптимизации и сделаем отображение трёх лучших проходов для четырёх критериев оптимизации. А также обеспечим возможность выбора одного из трёх лучших проходов для вывода его данных в таблицы и на график.

Продолжение эксперимента, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Результаты исследования.