Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

icon

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
последние | лучшие
preview
Оптимизация торговли на снятии ликвидности: Как различать снятие ликвидности и сдвиги рыночной структуры

Оптимизация торговли на снятии ликвидности: Как различать снятие ликвидности и сдвиги рыночной структуры

Эта статья посвящена специализированному трендовому советнику, цель которого — подробно показать, как использовать торговые сетапы после снятий ликвидности. В ней рассматривается советник, специально разработанный для трейдеров, стремящихся оптимизировать применение рейдов и снятий ликвидности как критериев входа в рынок и принятия торговых решений. Также рассматривается, как правильно различать снятия ликвидности и сдвиги рыночной структуры, проверять и использовать каждый из этих сценариев при его возникновении и тем самым снижать потери, вызванные их смешением.
preview
Архитектура машинного обучения для MetaTrader 5 (Часть 14): Моделирование транзакционных издержек для разметки методом тройного барьера в MQL5

Архитектура машинного обучения для MetaTrader 5 (Часть 14): Моделирование транзакционных издержек для разметки методом тройного барьера в MQL5

В статье заданные вручную предположения об издержках в разметке методом тройного барьера заменяются измеренными данными. Скрипт MQL5 собирает у брокера распределение спреда, ставки свопа и свойства символа, а модель Python преобразует эти данные в min_ret, откалиброванный с учётом условий брокера, который можно передать в get_events(). После этого метки учитывают фактические издержки полного цикла сделки для выбранного инструмента и периода удержания позиции.
preview
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Основные компоненты)

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Внимание, память и рыночные паттерны в GDformer (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Внимание, память и рыночные паттерны в GDformer (Окончание)

В статье завершается адаптация фреймворка GDformer для прикладных задач трейдинга. Реализована архитектура анализа рыночного состояния, объединяющая механизмы глобального сопоставления паттернов GDformer и контекстный анализ ReGEN-TAD. Рассмотрены организация вычислительных магистралей, распределение градиентов в многопоточной модели и интеграция компонентов в единую систему. Практическое тестирование на данных EURUSD показало устойчивую работу модели, положительную доходность и способность учитывать контекст формирования рыночных сигналов.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (I)

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (I)

В этом обсуждении рассматриваются проблемы, возникающие при работе с большими базами кодов. Мы рассмотрим лучшие практики организации кода в MQL5 и реализуем практический подход для повышения читаемости и масштабируемости исходного кода нашей панели торгового администратора. Кроме того, мы начнем разработку повторно используемых компонентов кода, которые потенциально могут принести пользу другим разработчикам при создании алгоритмов. Присоединяйтесь к обсуждению.
preview
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть IV): Распознавание свечных паттернов с помощью UMAP-регрессии

Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть IV): Распознавание свечных паттернов с помощью UMAP-регрессии

Методы уменьшения размерности широко используются для повышения производительности моделей машинного обучения. Мы рассмотрим относительно новый метод UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — приближение и проекция на равномерном многообразии. Эта новая методика разработана специально для решения проблемы артефактов и искажений в данных, которые присущи традиционным методам. UMAP — это эффективный метод уменьшения размерности, который позволяет группировать похожие свечные графики новым способом, снижая вероятность ошибок на данных, не входящих в выборку, и улучшая результаты торговли.
preview
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Окончание)

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.
preview
Как получить синхронизированные массивы для использования в алгоритмах портфельной торговли

Как получить синхронизированные массивы для использования в алгоритмах портфельной торговли

Описан практический подход к синхронизации баров между инструментами портфеля в MQL5. Предложены классы для загрузки, хранения и выравнивания OHLCV с опциями: пустой бар или перенос значений предыдущего бара, выбор символа синхронизации и обработка асинхронных новых баров. Показаны примеры использования в индикаторах мультиграфиков и корзины. Читатель получает готовый API для стабильных портфельных расчетов.
preview
Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 10): Разработка системы отслеживания стратегии с визуальными уровнями и показателями эффективности

Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 10): Разработка системы отслеживания стратегии с визуальными уровнями и показателями эффективности

В данной статье мы разрабатываем систему отслеживания стратегий на языке MQL5, которая обнаруживает сигналы пересечения скользящих средних, отфильтрованные долгосрочной скользящей средней, моделирует или исполняет сделки с настраиваемыми уровнями TP и SL в пунктах, а также отслеживает результаты, такие как попадание в TP/SL, для анализа эффективности.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 20): Мультисимвольная стратегия с использованием CCI и AO

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 20): Мультисимвольная стратегия с использованием CCI и AO

В этой статье мы разработаем мультисимвольную торговую стратегию с использованием индикаторов CCI и AO для выявления разворотов тренда. Мы рассмотрим проектирование, реализацию на языке MQL5 и процесс тестирования стратегии на исторических данных. В заключении приводятся советы по повышению эффективности работы.
preview
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Основные компоненты)

Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Основные компоненты)

В этой статье теория встречается с практикой. Мы реализуем ключевые модули фреймворка TMA — MPE и MPA. Здесь данные обретают смысл, а кросс-внимание превращается в инструмент точного анализа рыночной динамики. Минимум избыточных операций, максимум эффективности — шаг к интеллектуальному трейдингу нового поколения.
preview
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 6): Предотвращение стоп-аутов

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.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 18): Envelopes Trend Bounce Scalping - Базовая инфраструктура и генерация сигналов (Часть I)

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 18): Envelopes Trend Bounce Scalping - Базовая инфраструктура и генерация сигналов (Часть I)

В этой статье мы создадим основную инфраструктуру для советника Envelopes Trend Bounce Scalping (скальпинг на коррекции на основе конвертов) на MQL5. Мы инициализируем конверты и другие индикаторы для генерации сигналов. Также мы настроим тестирование стратегии на истории, чтобы подготовиться к исполнению сделок в следующей части.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VIII): Панель аналитики

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.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 23): Зональное восстановление с трейлинг-стопом и логикой корзин

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 23): Зональное восстановление с трейлинг-стопом и логикой корзин

В этой статье мы усовершенствуем нашу систему зонального восстановления (Zone Recovery System), внедрив трейлинг-стопы и возможности торговли несколькими корзинами. Мы исследуем, как усовершенствованная архитектура использует динамические трейлинг-стопы для фиксации прибыли и систему управления корзинами для эффективной обработки множества торговых сигналов. В ходе реализации и тестирования на истории мы продемонстрируем более надежную торговую систему, приспособленную к адаптивным рыночным условиям.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 25): Советник для торговли по линиям тренда с аппроксимацией методом наименьших квадратов и динамической генерацией сигналов

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 25): Советник для торговли по линиям тренда с аппроксимацией методом наименьших квадратов и динамической генерацией сигналов

В данной статье мы разрабатываем программу для торговли по линиям тренда, которая использует аппроксимацию методом наименьших квадратов (least squares fit) для определения линий поддержки и сопротивления, генерируя динамические сигналы на покупку и продажу при касании ценой этих линий и открывая позиции по полученным сигналам.
preview
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Окончание)

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Принятие торговых решений с учётом неопределённости (Оценка неопределённости)

Нейросети в трейдинге: Принятие торговых решений с учётом неопределённости (Оценка неопределённости)

В статье продолжена адаптация фреймворка UncAD для задач алгоритмического трейдинга. Реализованы объект распределения рыночных состояний и энкодер неопределённости, формирующий совместное представление состояния рынка и степени доверия к нему. Предложенная архитектура позволяет модели учитывать не только структуру рыночного режима, но и устойчивость собственной интерпретации, что особенно важно в условиях нестационарности финансовых рынков.
preview
Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (ADS)

Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (ADS)

Статья знакомит читателя с фреймворком ADS, который предлагает методы адаптивного анализа рыночных данных с учетом цели и текущего состояния рынка. Рассмотрена реализация модуля генерации адаптивных весов, закладывающего параллельную работу независимых экспертов для разных сценариев. Такой подход позволяет выделять ключевые признаки и управлять поведением модели, создавая основу для персонализированных и контекстно-зависимых торговых решений.
preview
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 3): Добавление сортировки по валюте, важности и времени

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 3): Добавление сортировки по валюте, важности и времени

В этой статье мы реализуем фильтры на панели инструментов экономического календаря MQL5 для лучшего отображения новостей по валюте, важности и времени. Сначала мы установим критерии сортировки для каждой категории, а затем интегрируем их в панель управления, чтобы отображать только релевантные события. Наконец, мы обеспечим динамическое обновление каждого фильтра, чтобы предоставлять трейдерам необходимую экономическую информацию в реальном времени.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VII): Доверенный пользователь, восстановление и криптография

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (SDformerFlow)

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Двухуровневая адаптация торговой политики (D2Skill)

Нейросети в трейдинге: Двухуровневая адаптация торговой политики (D2Skill)

Начинаем адаптацию фреймворка D2Skill к нейронной торговой политике: навыки формируются из повторяющихся псевдоостатков и применяются как аддитивные коррекции в латентном пространстве. Реализуется элемент CD2SkillItem на MQL5/OpenCL с GPU‑конвейером обновления в двух представлениях (полный остаток и направление + масштаб). Контролируемый эксперимент оценивает косинусное сходство, ошибку реконструкции и вклад коррекции в функцию потерь. Читатель получает готовый блок и методику проверки для последующего банка навыков.
preview
От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (X) — Представление графика с несколькими символами для торговли на новостях

От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (X) — Представление графика с несколькими символами для торговли на новостях

Сегодня мы разработаем систему просмотра нескольких диаграмм с использованием объектов диаграмм. Цель состоит в том, чтобы улучшить торговлю на новостях за счет применения алгоритмов на MQL5, которые помогают сократить время реакции трейдера в периоды высокой волатильности, такие как выход крупных новостей. В этом случае мы предоставляем трейдерам интегрированный способ мониторинга нескольких основных инструментов в рамках единого инструмента для торговли на новостях. Наша работа постоянно продвигается с появлением советника News Headline EA («Заголовки новостей»), который теперь обладает растущим набором функций, которые привносят действительное значение как для трейдеров, использующих полностью автоматизированные системы, так и для тех, кто предпочитает ручную торговлю с помощью алгоритмов. Ознакомьтесь с новыми знаниями, информацией и практическими идеями, перейдя по ссылке и присоединившись к настоящему обсуждению.
preview
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)

Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.
preview
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)

Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)

Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.
preview
Торговые инструменты на MQL5 (Часть 13): Создание ценовой панели на базе Canvas с панелями графика и статистики

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 13): Создание ценовой панели на базе Canvas с панелями графика и статистики

В этой статье мы разрабатываем ценовую панель на основе холста (canvas) в MQL5 с использованием класса CCanvas для создания интерактивных панелей для визуализации последних графиков цен и статистики счетов с поддержкой фоновых изображений, эффектов тумана и градиентной заливки. Система включает в себя функции перетаскивания и изменения размера с помощью обработки событий мыши, переключение тем оформления между темным и светлым режимами с динамической настройкой цветов, а также элементы управления сворачиванием/разворачиванием для эффективного управления пространством графика.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (V). Класс AnalyticsPanel

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (V). Класс AnalyticsPanel

В этой статье мы рассмотрим, как получать рыночные данные в реальном времени и информацию о торговом счете, выполнять различные вычисления и отображать результаты на настраиваемой панели. Для достижения этой цели мы углубимся в разработку класса AnalyticsPanel, который будет включать в себя все эти функции, в том числе создание панелей. Эта работа является частью нашего продолжающегося расширения советника новой панели администратора (New Admin Panel EA), внедряющей расширенные функции с использованием принципов модульного проектирования и лучших практик организации кода.
preview
От новичка до эксперта: Утилита для управления параметрами

От новичка до эксперта: Утилита для управления параметрами

Представьте, что вы преобразовали традиционные входные свойства советника или индикатора в интерфейс управления графиком в режиме реального времени. Это обсуждение основано на нашей фундаментальной работе над индикатором Market Period Synchronizer, что знаменует собой значительную эволюцию в том, как мы визуализируем рыночные структуры на старших таймфреймах (HTF) и управляем ими. Здесь мы превращаем эту концепцию в полностью интерактивную утилиту — информационная панель, которая обеспечивает динамический контроль и улучшенную многопериодную визуализацию ценового движения непосредственно на графике. Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как это нововведение меняет способ взаимодействия трейдеров со своими инструментами.
preview
Нейросети в трейдинге: Масштабируемые трансформеры со структурной декомпозицией признаков (FAT)

Нейросети в трейдинге: Масштабируемые трансформеры со структурной декомпозицией признаков (FAT)

Статья объясняет, как структурная декомпозиция признаков в Field-Aware Transformer улучшает моделирование взаимодействий между полями рыночных данных и сохраняет вычислительную управляемость. Детально разобраны структурированная токенизация, поле‑зависимые проекции внимания и разреженный Top‑K механизм выбора параметров на общем базисе. Приведена реализация на MQL5, включающая эмбеддинги полей и генератор параметров. Практическая польза — снижение переобучения и контролируемый рост сложности при расширении признаков.
preview
От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (II)

От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (II)

Сегодня мы делаем еще один шаг вперед, интегрируя внешний новостной API в качестве источника заголовков для нашего советника «Заголовки новостей». На этом этапе мы изучим различные источники новостей — как существующие, так и новые — и узнаем, как эффективно использовать их API. Мы также рассмотрим методы парсинга полученных данных в формат, оптимизированный для отображения в нашем экспертном советнике. Присоединяйтесь к обсуждению, пока мы обсуждаем преимущества использования заголовков новостей и экономического календаря непосредственно на графике. И все это в компактном, ненавязчивом интерфейсе.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Энкодер)

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Энкодер)

В статье представлен практический подход к реализации модуля P-SSE для анализа потоков рыночных данных в реальном времени. Продуманное использование стека исторических состояний позволяет каждому срезу рынка обрабатываться лишь один раз, исключая дублирование вычислений и ускоряя онлайн-анализ. Представленные решения обеспечивают высокую точность, устойчивость модели и эффективность обработки, делая фреймворк мощным инструментом для анализа микроимпульсов на финансовых рынках.
preview
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 5): Добавление в панель адаптивных элементов управления и кнопок сортировки

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)

Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.
preview
Торговые инструменты на MQL5 (Часть 11): Панель корреляционной матрицы (Пирсон, Спирман, Кенделл) с тепловой картой и стандартным режимом

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 11): Панель корреляционной матрицы (Пирсон, Спирман, Кенделл) с тепловой картой и стандартным режимом

В этой статье мы создаем панель корреляционной матрицы в MQL5 для вычисления взаимосвязей между активами с использованием методов Пирсона (Pearson), Спирмена (Spearman) и Кенделла (Kendall) за заданный таймфрейм и количество баров. Система предлагает стандартный режим с цветовыми порогами и звездочками p-значений, а также режим тепловой карты с градиентными визуальными элементами силы корреляции. Он включает в себя интерактивный пользовательский интерфейс с селекторами таймфреймов, переключателями режимов и динамической легендой для эффективного анализа взаимозависимостей символов.
preview
Автоматизация индикатора настроений рынка (индикатора сентимента)

Автоматизация индикатора настроений рынка (индикатора сентимента)

В этой статье мы автоматизируем создание пользовательского индикатора рыночных настроений, который подразделяет рыночные условия на бычьи, медвежьи, склонные к риску, не склонные к риску и нейтральные. Советник предоставляет информацию о текущих настроениях в режиме реального времени, одновременно упрощая процесс анализа рыночных тенденций и направлений развития рынка.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть X): Интерфейс из внешних ресурсов

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть X): Интерфейс из внешних ресурсов

Используем возможности MQL5 для работы с внешними ресурсами, в данном случае с изображениями в формате BMP, чтобы создать уникальный по стилю интерфейс главной страницы панели администратора торговых операций. В особенности рассмотрим упаковку множества файлов, включая изображения, звуки и многое другое, для упрощения дальнейшего их распространения. Реализуем функции для создания современного и визуально привлекательного интерфейса для нашей панели администратора, которую мы создаем с помощью советника New_Admin_Panel.
preview
Разработка динамического советника на нескольких парах (Часть 2): Диверсификация и оптимизация портфеля

Разработка динамического советника на нескольких парах (Часть 2): Диверсификация и оптимизация портфеля

Диверсификация и оптимизация портфеля позволяют стратегически распределять инвестиции по нескольким активам, чтобы минимизировать риски, и при этом выбирать идеальную комбинацию активов для максимизации доходности на основе показателей эффективности с учетом риска.
preview
Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5 (Часть III): Живой граф признаков

Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5 (Часть III): Живой граф признаков

Третья статья серии вводит обучаемый граф признаков в архитектуре Cellular10K: веса связей feature → feature онлайн усиливаются после верных прогнозов и ослабляются после ошибок. Разбираются мягкая инициализация, шаг message passing, локальное правило обучения в стиле Хебба, ограничение весов, нормировка и decay. Показана интеграция с клеточным автоматом и бинарным предиктором, а также метрики диагностики и практические пороги запуска для контроля переобучения.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 8): Создание советника с помощью гармонических паттернов Butterfly

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 8): Создание советника с помощью гармонических паттернов Butterfly

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.