Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

Продолжаем тему анализа совершённых сделок в тестере стратегий для улучшения качества торговли. Проверим, как использование различных трейлингов поможет изменить уже полученные результаты торговли.

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

В статье мы эмпирически проанализируем классические торговые стратегии, чтобы увидеть, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Мы попытаемся предсказать более высокие максимумы и более низкие минимумы, используя модель линейного дискриминантного анализа (Linear Discriminant Analysis).

В статье рассмотрена разработка динамической мультисимвольной мультипериодной панели индикатора RSI в MQL5. Панель призвана предоставлять трейдерам значения RSI в реальном времени по различным символам и таймфреймам. Панель будет оснащена интерактивными кнопками, обновлениями в реальном времени и цветовыми индикаторами, помогающими трейдерам принимать обоснованные решения.

Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.

В тестере стратегий можно не только оптимизировать параметры торгового робота. Мы покажем, как оценить постфактум проторгованную историю своего счёта и внести корректировки в торговлю в тестере, изменяя размеры стоп-приказов открываемых позиций.

Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.

В этой статье рассматриваются частые вопросы, которые начинающие программисты задают на форуме MQL5. Также демонстрируются практические решения. Мы научимся совершать основные действия: покупку и продажу, получение цен свечей, а также управление торговыми аспектами, включая торговые лимиты, периоды и пороговые значения прибыли/убытка. В статье представлены пошаговые инструкции, которые помогут вам лучше понять и реализовать обсуждаемые концепции на MQL5.

В статье подробно рассматриваются возможности реализации советника на основе торгового алгоритма. Это поможет автоматизировать систему на MQL5 и взять под контроль дневную просадку.

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка FinCon. FinCon является многоагентной системой, основанной на больших языковых моделях (LLM). Сегодня мы реализуем необходимые модули и проведем комплексное тестирование модели на реальных исторических данных.

Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.

Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.

В статье описываются шаги по созданию торгового советника, который извлекает выгоду из ценовых прорывов после периодов консолидации. Определяя диапазоны консолидации и устанавливая уровни прорыва, трейдеры могут автоматизировать свои торговые решения на основе этой стратегии. Советник призван обеспечить четкие точки входа и выхода, избегая ложных пробоев.

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

Эта статья посвящена ортогональным многочленам. Их применение может стать основой для более точного и эффективного анализа рыночной информации, благодаря чему, трейдер сможет принимать более обоснованные решения.

Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.

В этой статье познакомим вас с анализом сентимента и моделями ONNX на языке Python для использования в советнике. Один скрипт запускает обученную модель ONNX из TensorFlow для прогнозов на основе глубокого обучения, а другой извлекает заголовки новостей и дает количественную оценку настроений при помощи ИИ.

Подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека, позволяют обрабатывать сложные финансовые данные и адаптироваться к новым сигналам, что способствует повышению эффективности инвестиционных решений в условиях динамичных рынков.

В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические основы и приступили к реализации подходов фреймворка Multitask-Stockformer, объединяющего вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention. Продолжаем реализацию алгоритмов указанного фреймворка и оценим их эффективность на реальных исторических данных.

Предлагаем познакомиться с фреймворком объединяющим вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention, направленную на повышение отзывчивости и точности прогнозирования в условиях нестабильности рынка. Вейвлет-преобразование позволяет разложить доходность активов на высокие и низкие частоты, тщательно фиксируя долгосрочные рыночные тенденции и краткосрочные колебания.

Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.

Как осуществляется портфельная торговля на Форекс? Как могут быть синтезированы портфельная теория Марковица для оптимизации пропорций портфеля и VaR модель для оптимизации риска портфеля? Создаем код по портфельной теории, где, с одной стороны, получим низкий риск, а с другой — приемлемую долгосрочную доходность.

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 предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.

Открываем новый мир автоматической торговли на 3D-барах. Как выглядит торговый робот на многомерных барах цены, и могут ли "желтые" кластеры 3D-баров предсказывать развороты трендов? Как выглядит трейдинг в множестве измерений?

Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.

В статье представлено подробное руководство по разработке автоматизированного торгового алгоритма на основе стратегии поддержки и сопротивления. Дана подробная информация по всем аспектам создания советника на MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5 — от анализа поведения ценового диапазона до управления рисками.

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.

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.

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.

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).

В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.

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.

Статья продолжает цикл для начинающих. Здесь будут рассмотрены основные принципы построения советников. Мы создадим два советника: первый будет торговать без индикаторов, отложенными ордерами, второй — на основе стандартного индикатора MA, торгующий с помощью сделок по текущей цене. Здесь я предполагаю, что вы уже не совсем новичок и владеете материалом предыдущих статей относительно свободно.

Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.

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.

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.