Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.

Трейлинг-индикатор UT BOT ATR - это персональный и настраиваемый индикатор, который очень эффективен для трейдеров, предпочитающих принимать быстрые решения и зарабатывать деньги на разнице в цене, что называется краткосрочной торговлей (скальперы), а также оказывается жизненно важным и очень эффективным для долгосрочных трейдеров (позиционные трейдеры).

В этой статье мы исследуем основы гармонических паттернов, их структуру и то, как они применяются в торговле. Вы узнаете о коррекциях и расширениях Фибоначчи, а также о том, как реализовать обнаружение гармонических паттернов на языке MQL5, тем самым закладывая основу для создания продвинутых торговых инструментов и советников.

Анализ Price Action – это фундаментальный подход к выявлению прибыльных сетапов. Однако вручную отслеживать движение цены и паттерны бывает сложно и долго. Для решения этой задачи мы разрабатываем инструменты, которые автоматически анализируют Price Action и подают своевременные сигналы при обнаружении потенциальных возможностей. В этой статье представлен надежный инструмент, который использует пробои фракталов в сочетании с EMA 14 и EMA 200 для генерации надежных торговых сигналов, помогая трейдерам принимать более обоснованные решения.

Eagle Strategy — алгоритм, имитирующий двухфазную охотничью стратегию орла: глобальный поиск через полеты Леви методом Мантенья, чередуется с интенсивной локальной эксплуатацией светлячкового алгоритма, математически обоснованный подход к балансу между исследованием и эксплуатацией, а также биоинспирированная концепция, объединяющая два природных феномена в единый вычислительный метод.

Предлагаем познакомиться с новой реализацией ключевых компонентов Фреймворка GinAR — адаптивного алгоритма для работы с графовыми временными рядами. В статье шаг за шагом разобраны архитектура, алгоритмы прямого прохода и обратного распространения ошибки.

Создание новых индикаторов на основе существующих - это мощный способ улучшить торговый анализ. Определив математическую функцию, которая интегрирует значения существующих индикаторов, трейдеры могут создавать гибридные индикаторы, объединяющие множество сигналов в единый эффективный инструмент. В данной статье представлен новый индикатор, созданный на основе трех осцилляторов с использованием модифицированной версии функции корреляции Пирсона, который мы называем Псевдокорреляцией Пирсона (PPC). Индикатор PPC предназначен для количественной оценки динамической корреляционной связи между осцилляторами и применения ее в рамках практической торговой стратегии.

Регуляризация — это форма штрафования функции потерь пропорционально дискретному весу, применяемому ко всем слоям нейронной сети. Мы оценим значимость некоторых форм регуляризации, протестировав советник, собранный в Мастере.

Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.

В статье мы создадим собственный индикатор на MQL5, применив проектный подход. Также мы рассмотрим индикаторные буферы, свойства и визуализацию трендов в виде понятного для новичков пошагового руководства.

Использование технических индикаторов в анализе ценового движения — эффективный подход. Эти индикаторы часто выделяют ключевые уровни разворотов и коррекций, предоставляя ценную информацию о динамике рынка. В этой статье мы продемонстрируем разработку автоматизированного инструмента, который генерирует сигналы с использованием индикатора Parabolic SAR.

В статье рассматриваются основы байесовской статистики в дискретном и непрерывном случаях. Мы пройдём путь от классической теоремы Байеса и простых примеров с подбрасыванием монеты до сопряжённых распределений и динамического байесовского обновления, позволяющего проводить анализ котировок в режиме реального времени. На примере бета-биномиальной модели реализован простой индикатор разладки (change point detection), помогающий определять смену рыночного режима.

Осциллятор схождения-расхождения скользящих средних (Moving-Average-Convergence-Divergence, MACD) и индикатор балансового объема (On-Balance-Volume, OBV) - еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Как это принято в данной серии статей, данная комбинация индикаторов дополняет друг друга: MACD подтверждает тренды, а OBV проверяет объем. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

В этой статье мы очень внимательно рассмотрим, как решить проблему, поставленную в конце предыдущей статьи. Там была предпринята попытка создать шаблон такого типа, чтобы иметь возможность создавать шаблон для объединения данных.

В течение первой минуты после выхода важных экономических новостей риск просчета чрезвычайно высок. В течение этого короткого промежутка времени движение цены может быть неустойчивым и волатильным, что часто приводит к срабатыванию отложенных ордеров с обеих сторон. Вскоре после публикации — обычно в течение минуты — рынок, как правило, стабилизируется, возобновляя или корректируя преобладающий тренд с более типичной волатильностью. В этом разделе мы рассмотрим альтернативный подход к торговле на новостях, чтобы оценить его эффективность как ценного дополнения к инструментарию трейдера. Продолжайте читать, чтобы получить больше информации и подробностей из этого обсуждения.

В статье показан механизм превращения потока тиков или баров в устойчивое контекстное представление рынка, пригодное для онлайн-торговли без лишних вычислений. Инкрементальная обработка, стековое накопление состояния и расширенное пространство признаков позволяют выявлять направленные движения и локальные корреляции там, где классические методы видят лишь шум.

В статье мы раскрываем архитектуру SAGDFN — современного фреймворка, способного преобразовать подход к обработке пространственно-временных данных. Он сохраняет ключевую информацию даже в сложных графах и при этом снижает вычислительные издержки.

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.

Предлагаем познакомиться с инновационным фреймворком SCNN, который выводит анализ временных рядов на новый уровень за счёт чёткого разделения данных на долгосрочные, сезонные, краткосрочные и остаточные компоненты. Такой подход значительно повышает точность прогнозирования, позволяя модели адаптироваться к сложной и меняющейся рыночной динамике.

В статье мы завершаем работу по построению фреймворка SAGDFN средствами MQL5, подводя итоги разработки и демонстрируя результаты его практического тестирования. Объединим реализованные ранее модули в единую систему^ покажем сильные стороны подхода, отметим его уязвимости и обсудим возможные пути доработки.

В этой статье мы будем делать такие вещи, которые многим покажутся странными и совершенно вырванными из контекста, но которые при правильном применении сделают ваше обучение гораздо более увлекательным и интересным: мы сможем построить довольно интересные вещи на основе показанного здесь, что позволит лучше усвоить синтаксис языка MQL5. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Ограниченные машины Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) — форма нейронной сети, разработанная в середине 1980-х годов, когда вычислительные ресурсы были непомерно дорогими. Вначале она опиралась на выборку Гиббса (Gibbs Sampling) и контрастивную дивергенцию (Contrastive Divergence) с целью уменьшения размерности или выявления скрытых вероятностей/свойств во входных обучающих наборах данных. Мы рассмотрим, как обратное распространение ошибки (backpropagation) может работать аналогичным образом, когда RBM "встраивает" (embeds) цены в прогнозирующий многослойный перцептрон.

Главное в этой статье — представление и объяснение класса C_ChartFloatingRAD. У нас есть индикатор Chart Trade, который работает довольно интересным образом. Как вы могли заметить, у нас на графике все еще достаточно небольшое количество объектов, и тем не менее, мы получили ожидаемое функционирование. Значения, присутствующие в индикаторе, можно редактировать. Вопрос в том, как это возможно? В этой статье все начнет проясняться.

Секреты эффективной оптимизации торговых стратегий в метаэвристических подходах. Community of Scientist Optimization — новый популяционный алгоритм, вдохновленный механизмами функционирования научного сообщества. В отличие от традиционных природных метафор, CoSO моделирует уникальные аспекты человеческой научной деятельности: публикацию результатов в журналах, конкуренцию за гранты и формирование исследовательских групп.

Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.

Проксимальная оптимизация политики (Proximal Policy Optimization) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет политику, часто в сетевой форме, очень маленькими шагами, чтобы обеспечить стабильность модели. Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.