Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно треугольную скользящую среднюю на одном или нескольких таймфреймах.

Раскройте потенциал динамического представления данных в своих торговых стратегиях и утилитах с помощью нашего подробного руководства по созданию перемещаемых графических интерфейсов в MQL5. Погрузитесь в фундаментальные принципы объектно-ориентированного программирования и узнайте, как легко и эффективно разрабатывать и использовать один или несколько перемещаемых графических интерфейсов на одном графике.

С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.

В этой статье мы создадим MQL5-советник, интегрированный с Telegram, который отправляет в мессенджер сигналы пересечения скользящих средних. Мы подробно опишем процесс генерации торговых сигналов на основе пересечений скользящих средних, реализуем необходимый код на языке MQL5 и обеспечим бесперебойную работу интеграции. В результате мы получим систему, которая отправляет торговые оповещения в реальном времени непосредственно в групповой чат Telegram.

Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.

Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы вводим моноиды как домен (множество), который отличает теорию категорий от других методов классификации данных за счет включения правил и элемента равнозначности.

Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно Parabolic SAR или iSAR на нескольких таймфреймах, начиная с PERIOD_M15 и заканчивая PERIOD_D1.

Сегодня мы выведем нашу систему ордеров на новый уровень, но сначала нам нужно решить несколько задач. Сейчас у нас есть разные вопросы, которые связаны с тем, как мы хотим работать и какие вещи мы делаем в течение торгового дня.

Постепенно приближаясь к получению готового советника, необходимо уделить внимание вопросам, которые являются второстепенными на этапе тестирования торговой стратегии, но становятся важными при переходе к реальной торговле.

В статье описываются шаги по внедрению советника Deus на основе индикаторов RSI и скользящей средней для управления автоматической торговлей.

В результате тестов, проведенных в предыдущих статьях, мы пришли к выводу, что оптимальность обученной стратегии во многом зависит от используемой обучаемой выборки. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с довольно простым и эффективном методе выбора траекторий для обучения моделей.

В процессе анализа рыночной ситуации мы делим её на отдельные сегменты, выявляя ключевые тенденции. Однако традиционные методы анализа часто фокусируются на одном аспекте, что ограничивает восприятие. В данной статье мы познакомимся с методом, позволяющем выделять несколько объектов, что даёт более полное и многослойное понимание ситуации.

Статья завершает серию о шаблонах проектирования в области программного обеспечения. Я уже упоминал, что существуют три типа шаблонов проектирования - порождающие, структурные и поведенческие. Мы доработаем оставшиеся паттерны поведенческого типа, которые помогут задать способ взаимодействия между объектами таким образом, чтобы сделать наш код чистым.

Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.

Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.

В этой серии статей представлены несколько методов маркировки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая маркировка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

SMC (Order Block) — это ключевые области, где институциональные трейдеры совершают значительные покупки или продажи. После значительного движения цены уровни Фибоначчи помогают определить потенциальный откат от недавнего максимума колебания (swing high) к минимуму колебания (swing low) для определения оптимальной точки входа в сделку.

В последних двух статьях рассматривался алгоритм Soft Actor-Critic, который включает энтропийную регуляризацию в функцию вознаграждения. Этот подход позволяет балансировать исследование среды и эксплуатацию модели, но он применим только к стохастическим моделям. В данной статье рассматривается альтернативный подход, который применим как для стохастических, так и для детерминированных моделей.

В этой статье рассматривается, как экономические новости, поведение инвесторов и различные факторы могут влиять на развороты рыночных трендов. Статья включает видео с пояснениями и внедряет MQL5-код в программу для обнаружения разворотов тренда, оповещения и принятия соответствующих мер в зависимости от рыночных условий.

В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.

В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).

В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.

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.

В предыдущей статье мы реализовали алгоритм Soft Actor-Critic, но не смогли обучить прибыльную модель. В данной статье мы проведем оптимизацию ранее созданной модели для получения желаемых результатов её работы.

Данный советник для MetaTrader 5 реализует стратегию Scalping OrderFlow (стратегия скальпирования потока ордеров) с расширенным управлением рисками. В нем используется множество технических индикаторов для определения торговых возможностей на основе дисбалансов в потоке ордеров. Бэк-тестирование показывает потенциальную прибыльность, но подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации, особенно в области управления рисками и соотношения результатов торговли. Он подходит для опытных трейдеров и требует тщательного тестирования и понимания перед практическим применением.

Исследование окружающей среды в задачах обучения с подкреплением является актуальной проблемой. Ранее мы уже рассматривали некоторые подходы. И сегодня я предлагаю познакомиться с ещё одним методом, основанным на максимизации ядерной нормы. Он позволяет агентам выделять состояния среды с высокой степенью новизны и разнообразия.

Сегодня мы добавим несколько ресурсов в наш советник. Эта интересная статья может натолкнуть вас на новые идеи и методы представления информации и в то же время исправить мелкие недочеты в ваших проектах.

Статья рассчитана на начинающих и профессиональных разработчиков MQL5. Она предоставляет фрагмент кода для определения индикаторов, генерирующих сигналы, и их ограничения трендами на более старших таймфреймах. Таким образом, трейдеры могут улучшить свои стратегии, включив в них более широкую перспективу рынка, что приведет к получению потенциально более надежных торговых сигналов.

Сейчас наш советник использует базу данных для получения строк инициализации одиночных экземпляров торговых стратегий. Однако база данных является достаточно объёмной и содержит много информации, ненужной при реальной работе советника. Попробуем обеспечить работоспособность советника без обязательного подключения к базе данных.