Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.

Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.

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 данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

В основе большого количества рассмотренных нами ранее моделей лежит архитектура Transformer. Однако они могут быть неэффективны при работе с длинными последовательностями. И в этой статье я предлагаю познакомиться с альтернативным направлением прогнозирования временных рядов на основе моделей пространства состояний.

Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.

Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.

В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.

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.

Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.

В этой статье мы автоматизируем торговлю с помощью стратегии Parabolic SAR на MQL5, создав эффективный советник. Советник будет совершать сделки по трендам, определяемым индикатором Parabolic SAR.

В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.

Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.

При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.

В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию торговли сырой нефтью с целью ее усовершенствования за счет использования алгоритмов машинного обучения с учителем. Мы построим модель наименьших квадратов для прогнозирования будущих цен на нефть марки Brent на основе разницы между ценами на нефть марки Brent и WTI. Наша цель — найти опережающий индикатор будущих изменений цен на нефть марки Brent.

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.

Модели машинного обучения трудно интерпретировать, и понимание того, почему модели не совпадают с нашими ожиданиями, может очень сильно помочь в конечном итоге достичь нужного результата от использования таких современных методов. Без всестороннего понимания внутренней работы модели может быть сложно найти ошибки, которые ухудшают производительность. При этом можно тратить время на создание функций, которые не влияют на качество прогноза. В итоге, какой бы хорошей ни была модель, мы упускаем все ее основные преимущества из-за собственных ошибок. К счастью, существует сложное, но при этом хорошо разработанное решение, которое позволяет ясно увидеть, что происходит под капотом модели.

Мы разобьем основной код MQL5 на отдельные фрагменты, чтобы проиллюстрировать интеграцию Telegram и WhatsApp для получения уведомлений о сигналах от индикатора Trend Constraint, который мы создаем в этой серии статей. Статья будет полезна трейдерам, а также начинающим и опытным разработчикам. Сначала мы рассмотрим настройку уведомлений в MetaTrader 5 и пользу их подключения для пользователя. На основе этого разработчики смогут отметить для себя определенные моменты для дальнейшего применения в своих системах.

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.

В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.

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.

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.

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.

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!

Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.

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.

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.

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.

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).

Я получил комментарии от нескольких коллег-трейдеров о том, как использовать рассматриваемый мной мультивалютный советник у брокеров, использующих префиксы и/или суффиксы с именами символов, а также о том, как реализовать в советнике торговые часовые пояса или торговые сессии.

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