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 в трейдинге: Модели направленной диффузии (DDM)
Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.
Как реализовать автоматическую оптимизацию в советниках MQL5
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.
Система самообучения с подкреплением для алгоритмической торговли на MQL5
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.
Как функции столетней давности могут обновить ваши торговые стратегии
В этой статье речь пойдет о функциях Радемахера и Уолша. Мы исследуем способы применения этих функций для анализа финансовых временных рядов, а также рассмотрим различные варианты их применения в трейдинге.
Критерии тренда. Окончание
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.
Нейросети — это просто (Часть 90): Частотная интерполяция временных рядов (FITS)
При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.
Постфактумный анализ торговли: подбираем TrailingStop и новые стопы в тестере стратегий
Продолжаем тему анализа совершённых сделок в тестере стратегий для улучшения качества торговли. Проверим, как использование различных трейлингов поможет изменить уже полученные результаты торговли.
Как интегрировать в советник концепции Smart Money (BOS) в сочетании с индикатором RSI
Концепция Smart Money (Break of Structure) в сочетании с индикатором RSI для принятия обоснованных решений в автоматической торговле на основе структуры рынка.
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов (Окончание)
В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.
Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA)
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.
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Окончание)
В статье представлена адаптация фреймворка P-SSE для задач анализа финансовых рынков. Реализованные решения обеспечивают последовательную обработку локальных событий, аккумулируя их в согласованное представление рыночной динамики. Подход позволяет прогнозировать изменения рынка на заданный горизонт планирования, сохраняя высокую чувствительность к микроимпульсам и минимизируя вычислительные затраты.
Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (Окончание)
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.
Функции Уолша в современном трейдинге
Эта статья рассматривает применение функций Уолша в трейдинге. Мы познакомимся с основными принципами использования этих функций для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен и принятия торговых решений. Также мы обсудим преимущества и недостатки этих функций, и перспективы их применения в трейдинге и техническом анализе.
Нейросетевой торговый советник на базе PatchTST
Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов
Контрастный Transformer паттернов осуществляет анализ рыночных ситуаций, как на уровне отдельных свечей, так и целых паттернов. Что способствует повышению качества моделирования рыночных тенденций. А применение контрастного обучения для согласования представлений свечей и паттернов ведет к саморегуляции и повышению точности прогнозов.
Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)
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.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)
Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.
Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике
Можем ли мы извлечь выгоду из сезонности при создании моделей для глубокого обучения с помощью Python? Помогает ли фильтрация данных в моделях ONNX получить лучшие результаты? Какой период времени использовать? Обо всем этом расскажем в этой статье.
Введение в MQL5 (Часть 6): Функции для работы с массивами для начинающих (II)
Продолжим изучение возможностей языка программирования MQL5. В этой статье, предназначенной для начинающих, мы продолжим изучать функции для работы массивами, перейдя к более сложным концепциям, которые обязательно пригодятся при разработке эффективных торговых стратегий. В этот раз познакомимся с функциями ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse и ArraySort. Функции массивы знать обязательно, если вы хотите достичь высокого уровня в области алготрейдинга. Это очередная глава на пути к мастерству.
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5
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.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 5): Отправка команд из Telegram в MQL5 и получение ответов в реальном времени
В этой статье мы создадим несколько классов для облегчения взаимодействия в реальном времени между MQL5 и Telegram. Мы займемся извлечением команд из Telegram, их декодированием и интерпретацией, а также отправкой соответствующих ответов. Под конец мы протестируем эти взаимодействия и убедимся в их правильной работе в торговой среде.
От новичка до эксперта: Создание индикатора для определения зон ликвидности
Протяженность зон ликвидности и величина диапазона пробоя являются ключевыми переменными, существенно влияющими на вероятность повторного тестирования. В этом обсуждении мы описываем полный процесс разработки индикатора, который включает в себя эти коэффициенты.
Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer
Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum
В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.
Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих
В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.
Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 2): Добавление элементов управления и адаптивности
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.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (Окончание)
Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.
Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost
Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.
Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)
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.
Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5
В этой статье мы рассмторим, как можно использовать обобщенный показатель Херста (Generalized Hurst Exponent) и тест коэффициента дисперсии (Variance Ratio) для анализа поведения ценовых рядов в MQL5.
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)
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.
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.
Создание советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout)
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.
Оцениваем будущую производительность с помощью доверительных интервалов
В этой статье мы углубимся в применение методов бутстреппинга (bootstrapping) как средства оценки будущей эффективности автоматизированной стратегии.
Нейросети в трейдинге: Иерархическое обучение признаков облака точек
Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 6): Поиск ордер-блоков для торговли по концепции Smart Money
В настоящей статье мы автоматизируем обнаружение ордер-блоков на MQL5, используя чистый анализ движения цены. Мы определяем ордер-блоки , реализуем их обнаружение и интегрируем автоматическое исполнение сделок. Наконец, для оценки эффективности стратегии, мы проведём её бэк-тестирование.
Разработка динамического советника на нескольких парах (Часть 1): Корреляция и обратная корреляция валютных пар
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.
От новичка до эксперта: Торговля по RSI с учетом структуры рынка
В настоящей статье рассмотрим практические приемы торговли осциллятором Индекс относительной силы (RSI) с рыночной структурой. Наше внимание будет сосредоточено на паттернах изменения цен в канале, на том, как они обычно торгуются, и как можно использовать MQL5 для улучшения этого процесса. В итоге вы получите основанную на правилах автоматизированную систему канальной торговли и предназначенную для более точного и стабильного выявления возможностей продолжения тренда.