Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

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.

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.

В настоящей статье мы рассмотрим стратегию скальпинга Grid-Mart, автоматизировав ее на MQL5 с помощью динамической информационной панели для получения информации о торговле в режиме реального времени. Мы подробно описываем логику мартингейла на основе сетки, а также функции управления рисками. Мы также проводим тестирование на истории и развертывание для обеспечения надежной работы.

Год близится к завершению, и в это время долгосрочные трейдеры часто подводят его итоги, анализируя историю рынка, его поведение и тренды с тем, чтобы оценить потенциал для будущих движений. В этой статье мы рассмотрим разработку советника для мониторинга долгосрочных сделок с помощью языка MQL5. Цель в том, чтобы справиться с такими проблемами, как упущение торговых возможностей по причине торговли вручную и отсутствия автоматизированных систем мониторинга. В качестве примера мы будем использовать одну из наиболее ярких торговых пар, чтобы эффективно определить стратегию для нашего решения и разработать его.

Финансовые рынки обычно классифицируются как находящиеся во флэте (боковом движении) либо в тренде. Такой статичный взгляд на рынок может облегчить нам торговлю в краткосрочной перспективе. Однако он оторван от реалий рынка. В этой статье мы попытаемся лучше понять, как именно финансовые рынки перемещаются между этими двумя возможными режимами и как мы можем использовать наше новое понимание поведения рынка, чтобы обрести уверенность в наших алгоритмических торговых стратегиях.

Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.

В статье рассматривается непараметрический статистический тест HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) предназначенный для выявления линейных и нелинейных зависимостей в данных. Предложены реализации двух алгоритмов вычисления HSIC на языке MQL5: точного перестановочного теста и гамма-аппроксимации. Эффективность метода демонстрируется на синтетических данных, моделирующих нелинейную связь признаков и целевой переменной.

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.

Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.

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

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 продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.

Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.

Успешное применение алгоритмической торговли требует непрерывного междисциплинарного обучения. Однако бесконечный спектр возможностей может потребовать многолетних усилий, не принося ощутимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем структуру, которая постепенно усложняется, позволяя трейдерам постепенно совершенствовать свои стратегии, а не тратить неопределенное время на неопределенные результаты.

Подробное руководство по созданию индикатора тепловой карты для MetaTrader 5, который визуализирует временное распределение цены в виде тепловой карты. Статья раскрывает математическую основу анализа временной плотности, где каждый ценовой уровень окрашивается от красного (минимальное время пребывания) до синего (максимальное время пребывания).

Прежде, чем приступить ко второму этапу разработки, необходимо закрепить несколько идей. Знаете ли вы, как заставить MQL5 делать то, что вам необходимо? Пытались ли когда-нибудь выйти за рамки того, что содержится в документации? Если нет, то приготовьтесь. Потому что прямо сейчас мы будем делать то, чем большинство людей обычно не занимается.

Протяженность зон ликвидности и величина диапазона пробоя являются ключевыми переменными, существенно влияющими на вероятность повторного тестирования. В этом обсуждении мы описываем полный процесс разработки индикатора, который включает в себя эти коэффициенты.

Стратегии, основанные на нескольких таймфреймах, по умолчанию не могут быть протестированы в советниках, собранных с помощью Мастера, из-за архитектуры кода MQL5, используемой в классах сборки. Мы рассмотрим способ обхода этого ограничения для стратегий, которые предполагают использование нескольких таймфреймов на примере квадратичной скользящей средней.

Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.

В этой статье мы рассмотрим, как заблокировать индикатор при простом использовании языка MQL5, и сделаем это очень интересным и удивительным способом.

Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.

Здесь мы увидим, как активировать пользовательские события и проработать вопрос о том, как индикатор сообщает о состоянии сервиса репликации/моделирования.

В статье рассмотрим создание элемента управления "Контейнер" с возможностью прокрутки его содержимого. В процессе будут доработаны уже готовые классы элементов управления графической библиотеки.

Большинство людей, которые хотят или мечтают научиться программировать, на самом деле не имеют представления о том, что делают. Их деятельность заключается в попытках создавать вещи определенным образом. Однако программирование – это вовсе не подгонка под ответ подходящих решений. Если действовать таким образом, можно создать больше проблем, чем решений. Здесь мы будем делать нечто более продвинутое и, следовательно, другое.

Продолжаем работу над имплементацией подходов фреймворка CATCH, который объединяет преобразование Фурье и механизм частотного патчинга, обеспечивая точное выявление рыночных аномалий. В этой работе мы завершаем реализацию собственного видения предложенных подходов и проведем тестирование новых моделей на реальных исторических данных.

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных.

В этой статье представлен алгоритм оптимизации центральной силы (CFO), вдохновленный законами гравитации. Исследуется, как принципы физического притяжения могут решать оптимизационные задачи, где "более тяжелые" решения притягивают менее успешные аналоги.

В статье рассматриваются простые опционные стратегии и их реализация на MQL5. Пишем базовый эксперт, который будет модернизироваться и усложняться.