Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (Окончание)
Фреймворк SDformerFlow превращает сложные события финансовых рядов в структурированные представления, позволяя модели видеть одновременно локальные колебания и глобальные тенденции. Многоуровневая U-структура обеспечивает согласованность прямого и обратного проходов, синхронизацию градиентов и устойчивость вычислений. В итоге SDformerFlow проявляет себя как мощный и гибкий инструмент для построения современных торговых систем.
Забытая классика объёма: индикатор "Finite Volume Elements" для современных рынков
В статье рассмотрим индикатор Finite Volume Elements (FVE), позволяющий выявлять истинные потоки капитала на рынке. Реализуем FVE для MetaTrader 5 и рассмотрим рекомендации по его использованию в торговле.
От начального до среднего уровня: Массив (II)
В этой статье мы рассмотрим, что такое динамический массив и массив статический. И есть ли разница между использованием одного или другого. Или они всегда одинаковы? Когда следует использовать один, а когда другой? А как насчет константных массивов? Для чего они существуют, и какому риску я подвергаюсь, если не инициализирую все значения в массиве? Предположим, что они будут равны нулю.
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Энкодер)
Эта статья погружает читателя в самую суть фреймворка EV-MGRFlowNet, показывая, как его архитектура раскрывается в прикладной реализации под задачи финансового прогнозирования. Мы шаг за шагом строим продуманную связку модулей, способную улавливать тонкие временные закономерности и переводить их в осмысленные рыночные сигналы.
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 6): Предотвращение стоп-аутов
Рассмотрим алгоритмическую процедуру, которая позволит свести к минимуму общее количество случаев стоп-аутов в прибыльных сделках. Проблема, с которой мы столкнулись, весьма сложна, и большинство решений, предложенных в ходе обсуждений в сообществе, не содержат установленных и неизменных правил. Наш алгоритмический подход к решению проблемы увеличил прибыльность сделок и снизил средний убыток на сделку. Однако необходимо внести дополнительные улучшения, чтобы полностью отсортировать все сделки, которые будут закрыты по стопу-ауту. Наше решение представляет собой неплохой первый шаг, доступный для всех желающих.
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Основные компоненты)
В данной статье представлен практический подход к адаптации современного фреймворка для анализа финансовых потоков средствами MQL5. Рассмотрены ключевые компоненты модели — Depth-Wise свёртки с остаточными связями, конусные Super Kernel Block и модуль глобальной агрегации движения (GMA).
Ансамблевые методы для улучшения численного прогнозирования в MQL5
В этой статье мы представим реализацию нескольких методов ансамблевого обучения на языке MQL5 и исследуем их эффективность в различных сценариях.
Введение в MQL5 (Часть 12): Руководство для начинающих по созданию пользовательских индикаторов
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.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 12): Реализация стратегии смягчения ордер-блоков (MOB)
В настоящей статье нами будет создана торговая система на MQL5, которая автоматизирует обнаружение ордер-блоков для для торговли по концепции Smart Money. Мы опишем правила стратегии, реализуем логику средствами MQL5 и интегрируем управление рисками для эффективного совершения сделок. Наконец, проведём тестирование системы на истории, чтобы оценить ее эффективность и доработать для получения оптимальных результатов.
Выборочные методы MCMC — Алгоритм Метрополиса-Гастингса
Алгоритм Метрополиса-Гастингса — фундаментальный метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC), широко применяемый для аппроксимации апостериорных распределений в байесовском выводе. Статья описывает теоретические основы алгоритма, реализацию класса MHSampler на MQL5 и примеры применения с анализом полученных выборок.
От начального до среднего уровня: Индикатор (I)
В этой статье мы создадим наш первый индикатор, который будет полностью практичным и функциональным. Цель не в том, чтобы показать, как создать приложение, а в том, чтобы помочь вам понять, как можно развивать собственные идеи и дать вам возможность применить их на практике безопасным, простым и практичным способом.
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 1): Введение в GAN и синтетические данные в сфере финансового моделирования
Настоящая статья знакомит трейдеров с Генеративно-состязательными сетями (GAN) для генерации Синтетических финансовых данных, устраняя ограничения данных в процессе обучения модели. В ней рассматриваются основы GAN, реализация кода на python и MQL5, а также практическое применение в финансовой сфере, позволяющее трейдерам повысить точность и надежность моделей с помощью синтетических данных.
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VII): Доверенный пользователь, восстановление и криптография
Подсказки безопасности, например те, которые появляются каждый раз при обновлении графика, добавлении новой пары в чат с панелью администратора советника или перезапуске терминала, могут стать утомительными. В этом обсуждении мы рассмотрим и реализуем функцию, которая отслеживает количество попыток входа в систему для идентификации доверенного пользователя. После определенного количества неудачных попыток приложение перейдет к расширенной процедуре входа в систему, которая также облегчает восстановление пароля для пользователей, которые могли его забыть. Кроме того, мы рассмотрим, как можно эффективно интегрировать криптографию в панель администратора для повышения безопасности.
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 5): Расширение EX5-библиотеки для управления историей с помощью функций позиции
В этой статье мы узнаем, как создавать экспортируемые EX5-функции для эффективного запроса и сохранения исторических данных о позициях. В этом пошаговом руководстве мы расширим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав модули, которые извлекают ключевые свойства последней закрытой позиции. К ним относятся чистая прибыль, продолжительность сделки, стоп-лосс и тейк-профит в пипсах, значения прибыли и другие важные данные.
Машинное обучение и Data Science (Часть 35): NumPy в MQL5 – искусство создания сложных алгоритмов с меньшим объемом кода
Библиотека NumPy лежит в основе практически всех алгоритмов машинного обучения на языке программирования Python. В этой статье мы собираемся реализовать аналогичный модуль, содержащий набор всего сложного кода, который поможет нам создавать сложные модели и алгоритмы любого типа.
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Основные компоненты)
В статье мы подробно рассмотрели интеграцию модуля SSAM в блок SEW‑ResNeXt, демонстрируя, как фреймворк S3CE‑Net позволяет эффективно объединять спайковое внимание с остаточными блоками. Такая архитектура обеспечивает точную обработку временных и пространственных потоков данных и высокую стабильность обучения. Модульность и гибкость компонентов упрощают расширение модели и повторное использование проверенных методов.
Разработка системы репликации (Часть 71): Настройка времени (IV)
В этой статье мы рассмотрим, как реализовать то, что было показано в предыдущей статье, в сервисе репликации/моделирования. Но, как и во многих других случаях, в жизни обязательно возникают проблемы. И данный случай не стал исключением. Дальше вы узнаете тему следующей статьи из этой серии. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
От начального до среднего уровня: Массив (IV)
В этой статье мы рассмотрим, как можно сделать нечто очень похожее на то, что реализовано в таких языках, как C, C++ и Java. Речь идет о передаче практически бесконечного числа параметров внутрь функции или процедуры. Хоть может показаться, что это довольно продвинутая тема, на мой взгляд, то, что здесь будет показано, сможет легко реализовать любой, кто понял предыдущие концепции. При условии, что они действительно были усвоены.
От новичка до эксперта: Мониторинг бэкэнд операций с использованием MQL5
Использование готового решения в торговле, не вникая во внутреннюю работу системы, может показаться комфортным, но это не всегда так для разработчиков. В конечном итоге может возникнуть проблема с обновлением, некорректной работой или непредвиденной ошибкой, и становится важным точно определить источник проблемы, чтобы быстро ее диагностировать и устранить. Сегодняшнее обсуждение посвящено раскрытию того, что обычно происходит за кулисами работы торгового советника, а также разработке специального пользовательского класса для отображения и ведения лога внутренних процессов с использованием MQL5. Это дает как разработчикам, так и трейдерам возможность быстро находить ошибки, отслеживать поведение и получать доступ к диагностической информации, специфичной для каждого советника.
Реализация криптографического алгоритма SHA-256 с нуля на MQL5
Создание интеграций с криптовалютными биржами без DLL-файлов долгое время было сложной задачей, но это решение обеспечивает полную основу для прямого подключения к рынку.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 16): Пробой полуночного диапазона посредством ценового действия Прорыв структуры (BoS)
В настоящей статье мы автоматизируем пробой полуночного диапазона с помощью стратегии прорыва структуры на MQL5, подробно описывая код для обнаружения пробоя и исполнения сделок. Определяем точные параметры риска для входа, стоп-ордеров и прибыли. Тестирование на истории и оптимизация включены для практической торговли.
Передача тиковых данных из MetaTrader в Python через сокеты с помощью MQL5-сервисов
Иногда не все можно запрограммировать на языке MQL5. И даже если возможно конвертировать существующие современные библиотеки в MQL5, на это уйдет много времени. В данной статье мы попытаемся обойти зависимость от Windows с помощью MQL5-сервисов — будем передавать тиковые данные (bid, ask и time) в приложение Python с помощью сокетов.
Механизмы гейтинга в ансамблевом обучении
В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Окончание)
Реализация фреймворка EV-MGRFlowNet демонстрирует его ключевые преимущества: модульность, устойчивость к рыночным колебаниям и способность к самостоятельной выработке стратегии. Эти особенности делают фреймворк мощным инструментом для анализа, прогнозирования и развития автономных торговых стратегий.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 54): Обучение с подкреплением с гибридным SAC и тензорами
Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматривали в предыдущей статье, где мы также представили Python и ONNX как эффективные подходы к обучению сетей. В этой статье мы вернемся к алгоритму с целью использования тензоров — вычислительных графов, которые часто используются в Python.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 5): Добавление в панель адаптивных элементов управления и кнопок сортировки
В этой статье мы создадим кнопки для фильтров валютных пар, уровней важности, временных фильтров и функцию отмены для улучшения управления панелью. Кнопки будут запрограммированы на динамическую реакцию на действия пользователя, обеспечивая бесперебойное взаимодействие. Мы также автоматизируем их поведение, чтобы отражать изменения в реальном времени на панели. Это повысит общую функциональность, мобильность и оперативность панели.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 4): Обработка больших данных
В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 4): Построение многоуровневой системы зонального восстановления
В этой статье мы разработаем многоуровневую систему зонального восстановления в MQL5, которая использует RSI для генерации торговых сигналов. Каждый сигнал динамически добавляется в массив, что позволяет системе одновременно управлять несколькими сигналами в рамках логики зонального восстановления. Данный подход демонстрирует эффективную обработку сложных сценариев управления торговлей, сохраняя при этом масштабируемый и надежный дизайн кода.
Алгоритм оптимизации динго — Dingo Optimization Algorithm (DOA)
В статье представлен новый метаэвристический метод, основанный на охотничьих стратегиях австралийских динго: групповой атаке, преследовании и поиске падали. Посмотрим, как алгоритм оптимизации динго (DOA) покажет себя алгоритмически.
Моделирование рынка (Часть 09): Сокеты (III)
Сегодняшняя статья является продолжением предыдущей. В ней мы рассмотрим, как будет реализован советник, сосредоточившись в основном на том, как выполняется серверный код. Кода, приведенного в предыдущей статье, недостаточно для того, чтобы всё работало как надо, поэтому необходимо немного углубиться в него. Поэтому нужно прочитать обе статьи, чтобы лучше понять то, что произойдет.
От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (V) — Система напоминаний о событиях
В этом обсуждении мы рассмотрим дополнительные усовершенствования, поскольку интегрируем усовершенствованную логику оповещения о событиях в экономическом календаре, отображаемых советником «Заголовки новостей». Это усовершенствование имеет решающее значение — оно гарантирует, что пользователи будут получать своевременные уведомления за короткое время до ключевых предстоящих событий. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.
От начального до среднего уровня: Индикатор (III)
В данной статье мы рассмотрим, как объявлять различные индикаторы графического представления, такие как DRAW_COLOR_LINE и DRAW_FILLING. Кроме того, конечно же, мы научимся строить графики по нескольким индикаторам простым, практичным и быстрым способом. Это может действительно изменить ваш взгляд на MetaTrader 5 и рынок в целом.
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VIII): Панель аналитики
В этой статье мы углубимся в добавление полезных торговых показателей в специализированное окно, интегрированное в панель администратора советника. Основное внимание уделено внедрению MQL5 для разработки аналитической панели. Подчеркивается ценность данных, которые она предоставляет администраторам. Панель в основном играет образовательную роль, позволяя извлекать из процесса разработки ценные уроки, приносящие пользу как начинающим, так и опытным разработчикам. В статье демонстрируются безграничные возможности, которые предлагает данная серия в плане предоставления передовых программных инструментов. Кроме того, мы рассмотрим реализацию классов PieChart и ChartCanvas в рамках продолжающегося расширения возможностей панели администратора.
Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (SDformerFlow)
В статье представлена адаптация spiking-архитектуры SDformerFlow к задачам плотного анализа микродвижений цены. Пространственно-временная структура обеспечивает высокую детализацию, а спайковая логика — экономичность вычислений и способность работать в условиях разреженных, импульсных данных. В результате перед трейдером открывается инструмент, который фиксирует малейшие сдвиги ликвидности и формирует основу для более точных и стабильных решений в реальном времени.
Искусство ведения логов (Часть 2): Форматирование логов
В данной статье мы изучим создание и применение программ форматирования для библиотек логов. Мы рассмотрим все этапы, от базовой структуры программы форматирования до примеров реализации таких программ на практике. К концу статьи вы получите все необходимые знания для форматирования логов в рамках библиотеки и поймете, как все работает за кулисами.
Управление рисками (Часть 5): Интегрируем систему управления рисками в советник
В этой статье мы реализуем систему управления рисками, разработанную в предыдущих публикациях, и добавим индикатор Order Blocks, представленный в других статьях. Кроме того, будет проведено тестирование на исторических данных (backtest), чтобы можно было сравнить результаты с применением системы управления рисками и оценить влияние динамического риска.
Моделирование рынка (Часть 07): Сокеты (I)
Сокеты. Знаете ли вы, для чего они нужны или как их использовать в MetaTrader 5? Если ответ отрицательный, давайте начнем с их изучения. В сегодняшней статье рассмотрим основы. Но поскольку существует несколько способов сделать то же самое, а нас всегда интересует результат, я хочу показать, что в самом деле существует простой способ передачи данных из MetaTrader 5 в другие программы, такие как, например, Excel. Однако основная идея заключается не в том, чтобы перенести данные из MetaTrader 5 в Excel, а в обратном, то есть в переносе данных из Excel или любой другой программы в MetaTrader 5.
Знакомство с языком MQL5 (Часть 13): Руководство для начинающих по созданию пользовательских индикаторов (II)
Эта статья проведет вас через создание пользовательского индикатора Heikin Ashi с нуля и продемонстрирует, как интегрировать пользовательские индикаторы в советник. В статье рассматриваются расчеты индикаторов, логика исполнения сделок и методы управления рисками для улучшения автоматизированных торговых стратегий.
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VI): Панель управления торговлей (II)
В этой статье мы улучшим панель управления торговлей нашей многофункциональной панели администратора. Мы представим мощную вспомогательную функцию, которая упрощает код, улучшая его читаемость, удобство обслуживания и эффективность. Мы также продемонстрируем, как легко интегрировать дополнительные кнопки и улучшить интерфейс для решения более широкого спектра торговых задач. Независимо от того, управляете ли вы позициями, корректируете ордера или упрощаете взаимодействие с пользователем, это руководство поможет вам разработать надежную и удобную панель управления торговлей.
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Окончание)
Представляем фреймворк TMA — интеллектуальную систему, способную прогнозировать рыночную динамику с достаточной точностью. В этой статье мы собрали все компоненты в единую архитектуру и превратили её в полноценного торгового агента, который анализирует рынок и принимает решения в реальном времени.