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
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний

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.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 7): Мульти-, относительные и индексированные домены

Теория категорий в MQL5 (Часть 7): Мульти-, относительные и индексированные домены

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения

Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения

Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.
preview
Как создать советник, который торгует автоматически (Часть 14): Автоматизация (VI)

Как создать советник, который торгует автоматически (Часть 14): Автоматизация (VI)

Здесь мы действительно применим на практике все знания этой серии статей. Наконец мы построим 100% автоматическую и функциональную систему, но для этого нам придется научиться одной последней детали.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)

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.
preview
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)

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.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты

Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения

Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения

Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.
preview
Поиск свечных паттернов с помощью MQL5

Поиск свечных паттернов с помощью MQL5

В этой статье мы поговорим о том, как автоматически определять свечные паттерны с помощью MQL5.
preview
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели

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.
preview
Оборачиваем ONNX-модели в классы

Оборачиваем ONNX-модели в классы

Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.
preview
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных

Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных

В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.
preview
Биржевая сеточная торговля экспертом со стоповыми отложенными ордерами на Московской бирже (MOEX)

Биржевая сеточная торговля экспертом со стоповыми отложенными ордерами на Московской бирже (MOEX)

Использование сеточного торгового подхода на стоповых отложенных ордерах в эксперте на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 на Московской бирже (MOEX). При торговле на рынке одной из наиболее простых стратегий является сетка из ордеров, предназначенная для «поимки» рыночной цены.
preview
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию

Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию

Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)

Если вы думаете, что автоматизированные системы просты, то наверно вы еще не до конца поняли, что нужно для их создания. В данном материале мы поговорим о проблеме, с которой сталкиваются многие советники: неизбирательное исполнение ордеров, и возможное решение этой проблемы.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)

Автоматизированная система без соответствующей безопасности не будет успешной. Однако безопасность не будет обеспечена без хорошего понимания некоторых вещей. В этой статье мы разберемся с тем, почему достижение максимальной безопасности в автоматизированных системах является такой сложной задачей.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)

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.
preview
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены

Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены

Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)

Хотя создание автоматического советника не является очень сложной задачей, однако без необходимых знаний может быть допущено много ошибок. В этой статье мы рассмотрим, как построить первый уровень автоматизации: он заключается в создании триггера для активации безубытка и трейлинг-стопа.
preview
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Одной из основных проблем обучения с подкреплением является исследование окружающей среды. Ранее мы уже познакомились с методом исследования на базе внутреннего любопытства. Сегодня я предлагаю посмотреть на ещё один алгоритм — исследование через несогласие.
preview
Эксперименты с нейросетями (Часть 5): Нормализация входных параметров для передачи в нейросеть

Эксперименты с нейросетями (Часть 5): Нормализация входных параметров для передачи в нейросеть

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
preview
Мультибот в MetaTrader: запуск множества роботов с одного графика

Мультибот в MetaTrader: запуск множества роботов с одного графика

В этой статье мы рассмотрим простой шаблон для создания универсального робота в MetaTrader, который можно использовать на нескольких графиках, но прицепив его лишь к одному графику, без необходимости настройки каждого экземпляра робота на каждом отдельном графике.
preview
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)

Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)

В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
preview
Эксперименты с нейросетями (Часть 4): Шаблоны

Эксперименты с нейросетями (Часть 4): Шаблоны

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
preview
Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)

Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)

В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction

В этой статье я покажу вам, как использовать систему обработки событий, для быстрой и лучшей обработки вопросов, связанных с системой ордеров, чтобы советник работал быстрее. Таким образом, ему не придется постоянно искать информацию.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)

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.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)

Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. Пока наш советник может работать в любой ситуации, но он ещё не готов к автоматизации, поэтому нам нужно проработать несколько моментов.
preview
Тестирование и оптимизация стратегий для бинарных опционов в MetaTrader 5

Тестирование и оптимизация стратегий для бинарных опционов в MetaTrader 5

Проверяем и оптимизируем стратегии для бинарных опционов в MetaTrader 5.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)

Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В конце предыдущей статьи я подумал, что было бы уместно разрешить использование советника вручную хотя бы на время.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 04): Ручные триггеры (I)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 04): Ручные триггеры (I)

Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции

Сегодня вы научитесь создавать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье мы начали разрабатывать систему ордеров, которой будем пользоваться в автоматическом советнике. Однако мы создали только одну из необходимых функций или процедур.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код

Сегодня рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье я вам представил первые шаги, которые необходимо понять перед тем, как приступать к созданию советника, торгующего автоматически. Мы всё это просмотрели там.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 01): Концепции и структуры

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 01): Концепции и структуры

Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме.
preview
Эксперименты с нейросетями (Часть 3): Практическое применение

Эксперименты с нейросетями (Часть 3): Практическое применение

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
preview
Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)

Нейросети — это просто (Часть 35): Модуль внутреннего любопытства (Intrinsic Curiosity Module)

Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.
preview
Нейросети — это просто (Часть 34): Полностью параметризированная квантильная функция

Нейросети — это просто (Часть 34): Полностью параметризированная квантильная функция

Продолжаем изучение алгоритмов распределенного Q-обучения. В предыдущих статьях мы рассмотрели алгоритмы распределенного и квантильного Q-обучения. В первом мы учили вероятности заданных диапазонов значений. Во втором учили диапазоны с заданной вероятностью. И в первом, и во втором алгоритме мы использовали априорные знания одного распределения и учили другое. В данной статье мы рассмотрим алгоритм, позволяющей модели учить оба распределения.