Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка DUET, который предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных.

В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.

Статья знакомит с алгоритмом DA-CG-LSTM, который предлагает новые подходы к анализу временных рядов и их прогнозированию. Из нее вы узнаете, как инновационные механизмы внимания и гибкость модели позволяют улучшить точность прогнозов.

В статье описывается подход к разметке сделок с помощью осцилляторов для моделей машинного обучения. Это позволяет избавиться от look ahead bias. Показано, что такая разметка не приводит к переобучению моделей, а стратегии продолжают работать продолжительное время.

Я получил комментарии от нескольких коллег-трейдеров о том, как использовать рассматриваемый мной мультивалютный советник у брокеров, использующих префиксы и/или суффиксы с именами символов, а также о том, как реализовать в советнике торговые часовые пояса или торговые сессии.

В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.

Концепция Smart Money (Break of Structure) в сочетании с индикатором RSI для принятия обоснованных решений в автоматической торговле на основе структуры рынка.

Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.

Предлагаю познакомиться с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет обучение с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и управлением рисками в турбулентных рыночных условиях.

Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.

Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.

Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).

Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.

В этой статье мы рассмотрим особенности применения некоторых критериев тренда на практике. А также сделаем попытку разработать несколько новых критериев. Основное внимание будет уделено эффективности применения этих критериев для анализа рыночных данных и трейдинга.

Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.

Применение анизотропных диффузионных процессов для кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве, как это предложено в фреймворке HypDIff, способствует сохранению топологических особенностей текущей рыночной ситуации, и повышает качество её анализа. В предыдущей статье мы начали реализацию предложенных подходов средствами MQL5. И сегодня продолжим начатую работу, доведя ее до логического завершения.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

Пошаговое руководство по автоматической оптимизации на MQL5 для советников. Мы рассмотрим надежную логику оптимизации, лучшие практики по выбору параметров, а также как реконструировать стратегии с помощью бэк-тестирования. Кроме того, будут рассмотрены методы более высокого уровня, такие как пошаговая форвард-оптимизация, которые улучшат ваш подход к трейдингу.

При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.

Статья представляет новый подход к созданию торговых систем на основе квантовых принципов и искусственного интеллекта. Автор описывает разработку уникальной нейронной сети, которая выходит за рамки классического машинного обучения, объединяя квантовую механику с современными архитектурами ИИ.

В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.

Динамический советник на нескольких парах использует как корреляционные, так и обратные корреляционные стратегии для оптимизации эффективности торговли. Анализируя рыночные данные в режиме реального времени, он определяет и использует взаимосвязь между валютными парами.

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout). Мы рассмотрим ключевые концепции стратегии, разработаем схему советника и реализуем логику прорыва на MQL5. В конце мы изучаем методы бэк-тестирования и оптимизации советника, чтобы максимально повысить его эффективность.

В статье создаётся многоагентная система машинного обучения для алгоритмической торговли на MetaTrader 5 на основе обучения с подкреплением. Система имеет трёхуровневую архитектуру: нейроны памяти хранят опыт, агенты принимают независимые решения, коллективный разум объединяет их через взвешенное голосование. Система непрерывно совершенствуется через Q-обучение, прунинг неэффективных нейронов и эволюционное снижение исследования.

В статье показаны возможности мощного языка MQL5 для отрисовки различных стилей индикаторов в MetaTrader 5. Мы также рассмотрим скрипты и их использование в нашей модели.

Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.

Фреймворк Mantis превращает сложные временные ряды в информативные токены и служит надёжным фундаментом для интеллектуального торгового Агента, готового работать в реальном времени.

В настоящей статье мы разрабатываем торговый советник Rapid-Fire на MQL5, используя индикаторы Parabolic SAR и простую скользящую среднюю (SMA) для создания гибкой торговой стратегии. Мы подробно описываем реализацию стратегии, включая использование индикаторов, генерацию сигналов, а также процесс тестирования и оптимизации.

Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.

В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.