Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

icon

Эксперты, созданные для платформы MetaTrader, выполняют самые разнообразные функции, задуманные их разработчиками. Торговые роботы могут отслеживать множество финансовых инструментов 24 часа в сутки, копировать сделки, создавать и отсылать отчеты, анализировать новости и даже предоставлять трейдеру собственный графический интерфейс, разработанный по его заказу.

В статьях предлагаются приемы программирования, математические идеи по обработке данных, советы по созданию и заказу торговых роботов.

Новая статья
последние | лучшие
preview
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)

Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)

Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 21): Новая система ордеров (IV)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 21): Новая система ордеров (IV)

Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.
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
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)

Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)

Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.
preview
Несколько индикаторов на графике (Часть 05): Превращаем MetaTrader 5 в систему RAD (I)

Несколько индикаторов на графике (Часть 05): Превращаем MetaTrader 5 в систему RAD (I)

Несмотря на то, что многие люди не умеют программировать, они достаточно креативны и имеют отличные идеи, но отсутствие знаний или понимания программирования мешает им сделать некоторые вещи. Давайте посмотрим вместе, как создать Chart Trade, но используя саму платформу MT5, как будто это IDE.
preview
Парадигмы программирования (Часть 2): Объектно-ориентированный подход к разработке советника на основе ценовой динамики

Парадигмы программирования (Часть 2): Объектно-ориентированный подход к разработке советника на основе ценовой динамики

В этой статье мы поговорим о парадигме объектно-ориентированного программирования и ее применении в коде MQL5. Это вторая статья в серии. В ней мы познакомимся с особенностями объектно-ориентированного программирования и рассмотрим практические примеры. В прошлый раз мы написали советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Сейчас мы преобразуем его процедурный код в объектно-ориентированный.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках

Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках

Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.
preview
Нейросети — это просто (Часть 74): Адаптивное прогнозирование траекторий

Нейросети — это просто (Часть 74): Адаптивное прогнозирование траекторий

Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.
preview
Разработка и тестирование торговых систем на основе Канала Кельтнера

Разработка и тестирование торговых систем на основе Канала Кельтнера

В этой статье мы рассмотрим торговые системы, использующие очень важную концепцию финансового рынка — волатильность. Мы изучим торговую систему, основанную на канала Кельтнера (Keltner Channel), включая ее реализацию в коде и тестирование на различных активах.
preview
Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)

Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)

В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.
preview
Разработка торговой системы на основе индикатора OBV

Разработка торговой системы на основе индикатора OBV

Это новая статья, продолжающая нашу серию для начинающих MQL5-программистов, в которой мы учимся строить торговые системы с использованием самых популярных индикаторов. На этот раз мы будем изучать индикатор балансового объема On Balance Volume (OBV) — узнаем, как его использовать и как создать торговую систему на его основе.
preview
Нейросети — это просто (Часть 70): Улучшение политики с использованием операторов в закрытой форме (CFPI)

Нейросети — это просто (Часть 70): Улучшение политики с использованием операторов в закрытой форме (CFPI)

В этой статье мы предлагаем познакомиться с алгоритмом, который использует операторы улучшения политики в закрытой форме для оптимизации действий Агента в офлайн режиме.
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
Торговая стратегия "Захват ликвидности" (Liquidity Grab)

Торговая стратегия "Захват ликвидности" (Liquidity Grab)

Торговая стратегия захвата ликвидности является ключевым компонентом Концепции умных денег (Smart Money Concepts (SMC), которая направлена на выявление и использование действий институциональных игроков на рынке. Она предполагает нацеливание на области с высокой ликвидностью, такие как зоны поддержки или сопротивления, где крупные ордера могут спровоцировать движение цены до того, как рынок возобновит свой тренд. В настоящей статье подробно объясняется концепция захвата ликвидности и описывается процесс разработки советника по торговой стратегии захвата ликвидности на MQL5.
preview
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 3): Обучение собственной LLM с помощью CPU

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 3): Обучение собственной LLM с помощью CPU

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
preview
Треугольные и пилообразные волны: инструменты для трейдера

Треугольные и пилообразные волны: инструменты для трейдера

Одним из методов технического анализа является волновой анализ. В этой статье мы рассмотрим волны несколько необычного вида — треугольные и пилообразные. На основе этих волн можно построить несколько технических индикаторов, с помощью которых можно анализировать движение цены на рынке.
preview
Прогнозирование с помощью моделей ARIMA в MQL5

Прогнозирование с помощью моделей ARIMA в MQL5

В этой статье мы продолжаем разработку класса CArima для построения моделей ARIMA, добавляя интуитивно понятные методы прогнозирования.
preview
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 3):Пример использования разметки данных

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 3):Пример использования разметки данных

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 02): Карты Кохонена

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 02): Карты Кохонена

Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.
preview
Движение цены: Математические модели и технический анализ

Движение цены: Математические модели и технический анализ

Прогнозирование движений валютных пар является важным фактором успеха в трейдинге. Данная статья посвящена исследованию различных моделей движения цены, анализу их преимуществ и недостатков, а также практическому применению в торговых стратегиях. Мы рассмотрим подходы, позволяющие выявлять скрытые закономерности и повышать точность прогнозов.
preview
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)

Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)

Раскройте всю мощь динамического представления данных в своих торговых стратегиях или утилитах с помощью нашего подробного руководства по разработке перемещаемого графического интерфейса в MQL5. Погрузитесь в события графика и узнайте, как спроектировать и реализовать простой и множественный перемещаемый графический интерфейс на одном графике. В статье также рассматриваются добавление элементов в графический интерфейс, повышение их функциональности и эстетической привлекательности.
preview
Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением

Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением

В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.
preview
Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet)

Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet)

Прямой анализ облака точек позволяет избежать излишнего увеличения объема данных и повышает эффективность моделей в задачах классификации и сегментации. Подобные подходы демонстрируют высокую производительность и устойчивость к возмущениям в исходных данных.
preview
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс

Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс

В этой серии статей мы исследуем интеграцию интерактивных графических интерфейсов в перемещаемые торговые панели на MQL5. В третьей части мы используем наработки из предыдущих частей, чтобы превратить статические торговые панели в динамические.
preview
Несколько индикаторов на графике (Часть 06): Превращаем MetaTrader 5 в систему RAD (II)

Несколько индикаторов на графике (Часть 06): Превращаем MetaTrader 5 в систему RAD (II)

В предыдущей статье я показал, как создать Chart Trade с использованием объектов MetaTrader 5 и превратить платформу в систему RAD. Система работает очень хорошо, и наверняка многие задумывались о создании библиотеки — она позволит иметь всё больше и больше функциональности в предлагаемой системе, и можно будет разработать более интуитивно понятный советник с более приятный и простым в использовании интерфейсом.
preview
Несколько индикаторов на графике (Часть 04): Начинаем работу с советником

Несколько индикаторов на графике (Часть 04): Начинаем работу с советником

В предыдущих статьях я рассказывал, как создать индикатор с несколькими подокнами — такая возможность становится интересной при использовании пользовательских индикаторов. В этот раз мы рассмотрим, как добавить несколько окон в советник.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 3): Энтропия Шеннона

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 3): Энтропия Шеннона

Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера.
preview
Исследуем регрессионные модели для причинно-следственного вывода и трейдинга

Исследуем регрессионные модели для причинно-следственного вывода и трейдинга

В данной статье проведено исследование на тему возможности применения регрессионных моделей в алгоритмической торговле. Регрессионные модели, в отличие от бинарной классификации, дают возможность создавать более гибкие торговые стратегии за счет количественной оценки прогнозируемых ценовых изменений.
preview
Разработка пользовательского канала Дончиана с помощью MQL5

Разработка пользовательского канала Дончиана с помощью MQL5

Существует множество технических инструментов, которые можно использовать для визуализации ценового канала. Одним из таких инструментов является канал Дончиана (Donchian Channel). В этой статье мы узнаем, как создать канал Дончиана и как использовать его в качестве пользовательского индикатора в составе советника.
preview
Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning

Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning

В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 21): Сравниваем алгоритмы оптимизации в нейронных сетях

Машинное обучение и Data Science (Часть 21): Сравниваем алгоритмы оптимизации в нейронных сетях

В этой статье мы заглянем в самую глубь нейронных сетей и поговорим об используемых в них алгоритмах оптимизации. В частности обсудим ключевые методы, которые позволяют раскрыть потенциал нейронных сетей и повысить точность и эффективность моделей.
preview
Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)

Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом GTGAN, который был представлен в январе 2024 года для решения сложных задач по созданию архитектурного макета с ограничениями на граф.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 9): Концептуальный скачок (II)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 9): Концептуальный скачок (II)

Размещение Chart Trade в плавающем окне. В предыдущей статье мы создали базовую систему для использования шаблонов внутри плавающего окна.
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
Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер

Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer.
preview
Введение в MQL5 (Часть 2): Предопределенные переменные, общие функции и операторы потока управления

Введение в MQL5 (Часть 2): Предопределенные переменные, общие функции и операторы потока управления

В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 19): Новая система ордеров (II)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 19): Новая система ордеров (II)

В данной статье мы будем разрабатывать графическую систему ордеров вида «посмотрите, что происходит». Следует сказать, что мы не начнем с нуля, а модифицируем существующую систему, добавив еще больше объектов и событий на график торгуемого нами актива.
preview
Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов

Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов

Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.
preview
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов

Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов

Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 24): Обеспечиваем надежность системы (I)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 24): Обеспечиваем надежность системы (I)

В этой статье мы сделаем систему более надежной, чтобы обеспечить более стабильное и безопасное использование. Один из способов достижения нужной надежности — постараться как можно больше повторно использовать код, чтобы он постоянно проверялся в разных ситуациях. Однако, это только один из путей, а другой — использование ООП.