Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5
Эксперты являются вершиной программирования и желаемой целью каждого разработчика в автоматическом трейдинге. Написать собственного торгового робота вы сможете с помощью статей этого раздела. Новички шаг за шагом смогут пройти все этапы в создании, отладке и тестировании автоматических торговых систем.
Статьи научат вас не только программировать на языке MQL5, но и покажут как реализовать любые торговые идеи и техники. Вы узнаете, как написать трейлинг стоп, как реализовать управление капиталом, как получить значение индикатора и многое-многое другое.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом GTGAN, который был представлен в январе 2024 года для решения сложных задач по созданию архитектурного макета с ограничениями на граф.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 60): Список-серия тиковых данных символа
В статье создадим список для хранения тиковых данных одного символа и проверим его создание и получение из него требуемых данных в советнике. Такие списки тиковых данных — свой для каждого используемого символа — далее будут составлять собою коллекцию тиковых данных.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 11): Система кросс-ордеров
Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?
Создаем и оптимизируем торговую систему на основе волатильности с индикатором Чайкина
В этой статье мы поговорим об индикаторе волатильности Чайкина (Chaikin Volatility, CHV). Разберемся, что делает этот индикатор, как и в каких условиях его можно использовать и как создать пользовательский индикатор волатильности. Проанализируем несколько простых стратегий и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.
Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer.
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов
Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов
Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5
Создавайте советников, которые адаптируются к любому рынку.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 8): Концептуальный скачок (I)
Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье
Преобразование Фурье, введенное Жозефом Фурье, является средством разложения сложных волновых точек данных на простые составляющие волны. Эта особенность может быть полезной для трейдеров, и именно ее мы и рассмотрим в этой статье.
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.
Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)
В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов
Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.
Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.
Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)
Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирования. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. В этой статье мы будем использовать сигналы двух индикаторов - полосы Боллинджера (Bollinger Bands®) на канале Кельтнера.
Применение теории игр в алгоритмах трейдинга
Создаем адаптивный самообучающийся торговый советник на основе машинного обучения DQN, с многомерным причинно-следственным выводом, который будет успешно торговать одновременно на 7 валютных парах, причем агенты разных пар будут обмениваться друг с другом информацией.
Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий
В данной статье мы расширяем спектр задач нашего агента. В процесс обучения будут включены некоторые аспекты мани- и риск-менеджмента, которые являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии.
Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5
В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.
Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума
Качество прогнозирование будущих состояний играет важную роль в метода Goal-Conditioned Predictive Coding, с которым мы познакомились в предыдущей статье. В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, способным значительно повысить качество прогнозирования в стохастических средах, к которым можно отнести и финансовые рынки.
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer
При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.
Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов
Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Предлагаю Вам познакомиться с ещё одним направлением в области обучения с подкреплением. Оно называется обучением с подкреплением, направленное на достижение целей (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). В этом подходе агент обучается достигать различных целей в определенных сценариях.
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)
Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
Нейросети в трейдинге: Обнаружение объектов с учетом сцены (HyperDet3D)
Предлагаем вам познакомиться с новым подход обнаружения объектов при помощи гиперсетей. Гиперсети могут генерировать весовые коэффициенты для основной модели, что позволяет учитывать особенности текущего состояния рынка. Такой подход позволяет улучшить точность прогнозирования, адаптируя модель к различным торговым условиям.
Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений
С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.
Треугольные и пилообразные волны: инструменты для трейдера
Одним из методов технического анализа является волновой анализ. В этой статье мы рассмотрим волны несколько необычного вида — треугольные и пилообразные. На основе этих волн можно построить несколько технических индикаторов, с помощью которых можно анализировать движение цены на рынке.
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 2): Управляем рисками
В этой статье мы добавим наследование в предыдущий и новый код. Для обеспечения эффективности будет внедрена новая структура базы данных. Кроме того, мы создадим класс по управлению рисками для расчета объемов.
Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)
Контрастное обучение (Contrastive learning) - это метод обучения представлению без учителя. Его целью является обучение модели выделять сходства и различия в наборах данных. В данной статье мы поговорим об использовании подходов контрастного обучения для исследования различных навыков Актера.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)
Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.
Нейросети — это просто (Часть 75): Повышение производительности моделей прогнозирования траекторий
Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.
Нейросети в трейдинге: Сегментация данных на основе уточняющих выражений
В процессе анализа рыночной ситуации мы делим её на отдельные сегменты, выявляя ключевые тенденции. Однако традиционные методы анализа часто фокусируются на одном аспекте, что ограничивает восприятие. В данной статье мы познакомимся с методом, позволяющем выделять несколько объектов, что даёт более полное и многослойное понимание ситуации.
Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики
Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.
Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)
В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов