Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.

В статье представлен фреймворк BAT, обеспечивающий точное и адаптивное моделирование временной динамики. Используя двустороннюю временную корреляцию, BAT превращает последовательные изменения рыночных данных в структурированные, информативные представления. Модель сочетает высокую вычислительную эффективность с возможностью глубокой интеграции в торговые системы, позволяя выявлять как краткосрочные, так и долгосрочные паттерны движения.

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.

В статье рассмотрены простые элементы управления как составляющие части более сложных графических элементов компонента View в рамках реализации таблиц в парадигме MVC (Model-View-Controller). Реализован базовый функционал компонента Controller для интерактивного взаимодействия элементов с пользователем и друг с другом. Это вторая статья, посвященная компоненту View, и четвёртая в серии статей о создании таблиц для клиентского терминала MetaTrader 5.

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 знакомимся с фреймворком EDCFlow, который предлагает новый подход к анализу рыночной микроструктуры. Он сочетает корреляцию состояний с картой разностей, позволяя выявлять тонкие динамические изменения рынка. Архитектура модели эффективно агрегирует многомасштабные признаки при минимальных вычислительных затратах, что делает её пригодной для анализа 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.

Добро пожаловать в третью часть серии статьей о трендах! Сегодня мы углубимся в использование дивергенции как стратегии определения оптимальных точек входа в рамках преобладающего дневного тренда. Мы также представим специальный механизм фиксации прибыли, аналогичный скользящему стоп-лоссу, но с уникальными усовершенствованиями. Кроме того, мы обновим советник Trend Constraint до более продвинутой версии, включив в него новое условие исполнения сделки в дополнение к существующим. Также мы продолжим изучать практическое применение MQL5 в разработке алгоритмов.

Узнайте, как обнаружить и отобразить гармонический паттерн Гартли в MetaTrader 5 с использованием языка MQL5. В этой статье объясняется каждый шаг данного процесса: от выявления точек свинга до применения коэффициентов Фибоначчи и графического построения паттерна на графике целиком для четкого визуального подтверждения.

В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация одного из ведущих алгоритмов оптимизации. От модификаций матриц до революционных подходов к формированию популяций.

В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация одного из ведущих алгоритмов оптимизации. От модификаций матриц до революционных подходов к формированию популяций.

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 данной статье представлено детальное руководство по созданию инновационного индикатора 3DBarCustomSymbol.mq5, который генерирует пользовательские символы в MetaTrader 5, объединяющие цену, время, объем и волатильность в единое трехмерное представление. Рассматриваются математические основы, архитектура системы, практические аспекты реализации и применения в торговых стратегиях.

Инновационный подход к сбору информации с индикаторов на MQL5 обеспечивает более гибкий и оптимизированный анализ данных, позволяя разработчикам вводить пользовательские данные в индикаторы для осуществления немедленных расчетов. Этот подход особенно полезен для алгоритмической торговли, поскольку он обеспечивает повышенный контроль над информацией, обрабатываемой индикаторами, выходя за рамки традиционных ограничений.

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.

На протяжении десятилетий трейдеры использовали формулу критерия Келли для определения оптимальной доли капитала, которую можно направить на инвестиции или ставки, чтобы максимизировать долгосрочный рост при минимизации риска разорения. Однако слепое следование критерию Келли, основанному на результатах единственного бэк-тестирования, часто опасно для отдельных трейдеров, поскольку при реальной торговле торговое преимущество со временем тает, а прошлые результаты не являются предиктором будущих результатов. В настоящей статье я представлю реалистичный подход к применению критерия Келли для распределения рисков одного или нескольких советников в MetaTrader 5, основанный на результатах моделирования методом Монте-Карло с помощью Python.

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.

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

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.

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).

В статье мы продемонстрируем, как можно создавать торговые приложения на базе ИИ, способные учиться на собственных ошибках. Мы рассмотрим технику, известную как стекинг (stacking), при которой мы используем 2 модели для создания 1 прогноза. Первая модель, как правило, является более слабым обучающимся алгоритмом, а вторая - более мощной моделью, которая обучается на результатах более слабого алгоритма. Наша цель — создать ансамбль моделей, чтобы достичь более высокой точности.

Познакомьтесь с Mantis — лёгкой фундаментальной моделью для классификации временных рядов на базе Transformer с контрастным предварительным обучением и гибридным вниманием, обеспечивающими рекордную точность и масштабируемость.

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.

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.

Прежде чем мы сможем двигаться дальше, нам нужно исправить несколько моментов. Но это не обязательные исправления, а улучшение в способе управления и использования класса. Причина в том, что сбои происходят из-за какого-то взаимодействия внутри системы. Несмотря на попытки узнать причину некоторых неудач, для их последующего устранения, все эти попытки оказались безуспешными, поскольку некоторые из них не имели смысла. Когда мы используем указатели или рекурсию в C / C++, программа аварийно завершается.

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.