Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

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.

Фреймворк BAT превращает хаотичный поток рыночных данных в точные прогнозы и взвешенные торговые решения. Тесты на исторических данных показывают стабильный рост капитала при контролируемых рисках. Архитектура модели проста, масштабируема и готова к дальнейшей оптимизации.

В статье представлен фреймворк для анализа финансовых рынков на основе моделей пространства состояний с возмущениями. Подход сочетает аккумулирование глобальной динамики и учёт локальных микроизменений, обеспечивая высокую точность прогнозов и устойчивость к шуму данных. Архитектура P-SSE с двунаправленной корреляцией и рекуррентными блоками позволяет эффективно извлекать контекст из последовательностей событий. Предложенный метод открывает новые возможности для адаптивного анализа рыночной динамики.

В статье описана практическая реализация фреймворка HimNet на базе MQL5, который готов к интеграции в автоматическую торговлю. Мы показываем, как метапараметры, адаптированные под гетерогенность, превращают модель в универсальный инструмент, способный справляться с изменчивой волатильностью.

В настоящей статье мы разрабатываем советник многоуровневой системы сеточной торговли с использованием MQL5, уделяя особое внимание архитектуре и алгоритмам, лежащим в основе стратегий сеточной торговли. Мы изучим внедрение многоуровневой сетевой логики и методов управления рисками для работы в изменяющихся рыночных условиях. Наконец, приведём подробные объяснения и практические советы, которые помогут вам в создании, тестировании и совершенствовании автоматической торговой системы.

Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.

В этой статье подробно описано создание адаптивного экспертного советника (MarketRegimeEA) с помощью детектора режимов из Части 1. Он автоматически переключает торговые стратегии и параметры рисков для трендового, флэтового или волатильного рынков. Сюда включены практическая оптимизация, обработка переходов и индикатор для нескольких таймфреймов.

Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.

В этой статье подробно описано создание адаптивного экспертного советника (MarketRegimeEA) с помощью детектора режимов из Части 1. Он автоматически переключает торговые стратегии и параметры рисков для трендового, флэтового или волатильного рынков. Сюда включены практическая оптимизация, обработка переходов и индикатор для нескольких таймфреймов.

Продолжаем интеграцию методов, предложенных авторами фреймворка Attraos, в торговые модели. Напомню, что данный фреймворк использует концепции теории хаоса для решения задач прогнозирования временных рядов, интерпретируя их как проекции многомерных хаотических динамических систем.

В статье рассматривается новое измерение анализа с использованием внешних библиотек, специально разработанных для расширенной аналитики. Эти библиотеки, такие как pandas, предоставляют мощные инструменты для обработки и интерпретации сложных данных, позволяя трейдерам получать более глубокое представление о динамике рынка. Интегрируя такие технологии, мы можем сократить разрыв между необработанными данными и практическими стратегиями. Здесь мы заложим основу для этого инновационного подхода и раскроем потенциал объединения технологий с опытом трейдинга.

В статье рассматривается оптимизация уровней и периодов RSI для получения более эффективных торговых сигналов. Будут представлены методы оценки оптимальных значений RSI и автоматизации выбора периода с использованием поиска по сетке и статистических моделей. Наконец, мы реализуем решение на языке MQL5, используя Python для анализа. Наш подход прагматичен, прост и направлен на то, чтобы с легкостью решать потенциально сложные проблемы.

Предлагаем познакомиться с алгоритмом разложения временного ряда на смысловые слои и построения из них экономной модели. Мы последовательно показываем архитектуру, практическую реализацию на MQL5/OpenCL и реальные тесты на исторических рыночных данных.

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 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.

В данной статье подробно описывается разработка пользовательской динамически подключаемой библиотеки, предназначенной для упрощения асинхронных клиентских соединений по протоколу WebSocket для программ MetaTrader.

В этой статье будет реализована сортировка новостей для отдельных новостных событий на основе их идентификаторов. Кроме того, предыдущие запросы SQL будут улучшены для предоставления дополнительной информации или сокращения времени выполнения запроса. Код, созданный в предыдущих статьях, станет работоспособным.

Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.

Научитесь создавать индикатор Harmonic Pattern на языке MQL5 с использованием графических объектов. Узнайте, как обнаруживать точки свинга, применять уровни Фибоначчи и автоматизировать распознавание паттернов.

Нейросети уже меняют подход к анализу рынков, а новые архитектуры открывают ещё больше возможностей. В статье мы завершаем работу с фреймворком SpikingBrain, который отрывает перед нами новые перспективы.

В этой статье мы рассмотрим третью часть нашего пути в формулировании динамического мультипарного советника (Dynamic Multi-Pair Expert Advisor), сосредоточив внимание на интеграции стратегий торговли на основе возврата к среднему и моментума. Мы разберем, как обнаруживать и действовать при отклонениях цен от среднего (Z-оценка), а также как измерять моментум по нескольким валютным парам, чтобы определить направление торговли.

В этой серии статей мы анализируем классические торговые стратегии с использованием современных алгоритмов, чтобы определить, можно ли улучшить стратегию с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В сегодняшней статье мы рассмотрим классический подход к торговле индексом SP500, используя его взаимосвязь с казначейскими облигациями США (US Treasury Notes).

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим, как самостоятельно размещать модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом и использовать их для получения информации о рынке. Это является частью наших постоянных усилий по расширению советника «Заголовки новостей» путем внедрения раздела «Анализ искусственного интеллекта» (AI Insights), который превращает советник в мультиинтеграционный вспомогательный инструмент. Обновленный советник предназначен для информирования трейдеров о событиях календаря, последних финансовых новостях, технических индикаторах, а теперь и о перспективах рынка, генерируемых искусственным интеллектом, тем самым, предлагая своевременную, разнообразную и интеллектуальную поддержку при принятии торговых решений. Присоединяйтесь к разговору, в ходе которого мы рассмотрим практические стратегии интеграции и то, как MQL5 может взаимодействовать с внешними ресурсами для создания мощного и интеллектуального торгового рабочего терминала.

В настоящей статье мы создадим советник сеточной торговли на MQL5, использующий динамическое масштабирование лотов. Мы расскажем о разработке стратегии, реализации кода и процессе тестирования на истории. Наконец, мы поделимся ключевыми идеями и передовыми практиками по оптимизации автоматической торговой системы.

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.

В продолжение нашей работы по упрощению взаимодействия с поведением цены мы рады представить еще один инструмент, который может значительно улучшить ваш анализ рынка и помочь вам принимать обоснованные решения. Этот инструмент отображает ключевые технические индикаторы, такие как цены предыдущего дня, значимые уровни поддержки и сопротивления, а также торговый объем, автоматически генерируя визуальные подсказки на графике.

В статье рассматривается перенос архитектуры EV-MGRFlowNet, изначально разработанной для обработки событийных видеоданных, в область финансовых временных рядов. Представленный подход раскрывает новый взгляд на рынок как на поток микродвижений, где цена, объём и ликвидность образуют динамическую структуру, поддающуюся рекуррентному анализу без явного надзора.

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 представлена адаптация фреймворка SDformerFlow, обеспечивающая высокую адаптивность за счёт интеграции спайкового внимания с многооконной свёрткой и взвешенным суммированием элементов Query. Архитектура позволяет каждой голове внимания обучать собственные параметры, что повышает точность и чувствительность модели к структуре анализируемых данных.

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.

Статья знакомит с архитектурой фреймворка EEMFlow, ориентированного на работу с событийными потоками данных. Особое внимание уделяется адаптивным и многоуровневым модулям, которые обеспечивают гибкую обработку как глобальных, так и локальных изменений. Архитектура фреймворка позволяет сохранять ключевую информацию, минимизировать влияние шума и эффективно формировать признаки для дальнейшего анализа, делая EEMFlow перспективным инструментом для прогнозирования динамики финансовых рынков.

Фреймворк Extralonger демонстрирует подход к интеграции пространственных и временных факторов в единую модель, что позволяет одновременно учитывать локальные закономерности и долгосрочные циклы. Такая архитектура делает прогнозирование временных рядов более устойчивым к рыночному шуму и открывает возможность анализа данных на разных горизонтах. В статье подробно рассматривается, как эти идеи воплощаются на практике средствами OpenCL и 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.

Фреймворк Extralonger демонстрирует уникальную способность интегрировать пространственные и временные факторы в единую модель, обеспечивая высокую точность прогнозов. Его архитектура позволяет адаптироваться к разным горизонтам планирования и финансовым инструментам, сохраняя прозрачность и управляемость системы.

Торговля на новостях часто требует управления несколькими позициями и символами в течение очень короткого времени из-за повышенной волатильности. В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим проблемы торговли несколькими символами, интегрировав эту функцию в наш советник «Заголовки новостей». Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как алгоритмическая торговля с помощью MQL5 делает торговлю несколькими символами более эффективной и действенной.

Для многих трейдеров разрыв между знанием правил управления рисками и последовательным их соблюдением приводит к гибели счетов. Эмоциональное подавление, торговля с целью отыграться и простая оплошность могут разрушить даже самую лучшую стратегию. Сегодня мы превратим платформу MetaTrader 5 в надежного исполнителя ваших торговых правил, разработав советник по управлению рисками под названием Risk Enforcement Expert Advisor. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.