Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Представляем вашему вниманию заключительную часть цикла, посвящённого GinAR — нейросетевому фреймворку для прогнозирования временных рядов. В этой статье мы анализируем результаты тестирования модели на новых данных и оцениваем её устойчивость в условиях реального рынка.

Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?

В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.

Предлагаем вниманию читателя реализацию подходов фреймворка SpikingBrain на основе рекуррентного линейного внимания с гейтами, подробно разобранного в этой статье. Алгоритмы прямого прохода, распределения градиентов и обновления весов обеспечивают эффективную обработку финансовых временных рядов и позволяют воплотить ключевые идеи фреймворка на практике.

При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.

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.

Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.

Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.

RSI — популярный импульсный осциллятор, который измеряет темп и размер недавнего изменения цены ценной бумаги для оценки ситуаций переоценки или недооценки ее цены. Эти знания о скорости и масштабах имеют ключевое значение для определения точек разворота. Мы применим этот осциллятор в работе очередного пользовательского класса сигналов и изучим особенности некоторых из его сигналов. Однако начнем мы с того, что подведем итог нашему разговору о полосах Боллинджера.

В этой статье мы представим реализацию нескольких показателей доходности и риска, рассматриваемых как альтернативы коэффициенту Шарпа, и исследуем гипотетические кривые капитала для анализа их характеристик.

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.

Трейдеры часто сталкиваются с просадками из-за ложных сигналов, а ожидание подтверждения может привести к упущенным возможностям. В этой статье представлена треугольная торговая стратегия, использующая цену серебра в долларах (XAGUSD) и евро (XAGEUR), а также обменный курс EURUSD для фильтрации шума. Используя межрыночные связи, трейдеры могут выявлять скрытые настроения и совершенствовать свои позиции в реальном времени.

Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.

В настоящей статье рассмотрим практические приемы торговли осциллятором Индекс относительной силы (RSI) с рыночной структурой. Наше внимание будет сосредоточено на паттернах изменения цен в канале, на том, как они обычно торгуются, и как можно использовать MQL5 для улучшения этого процесса. В итоге вы получите основанную на правилах автоматизированную систему канальной торговли и предназначенную для более точного и стабильного выявления возможностей продолжения тренда.

В данной статье мы поговорим об алгоритмах использования методов внимания при решении задач обнаружения объектов в облаке точек. Обнаружение объектов в облаках точек имеет важное значение для многих реальных приложений.

В этой статье описывается работа со встроенными индикаторами в MQL5, отдельное внимание уделяется созданию советника на основе индикатора RSI с использованием проектного подхода. Вы научитесь получать и использовать значения RSI, обрабатывать колебания ликвидности и улучшать визуализацию торговли с помощью графических объектов. Кроме того, в статье рассматривается еще один важный аспект. Сюда относится риск в процентах от депозита, соотношение риска и доходности, а также модификация риска на ходу для защиты прибыли.

Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.

В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.

Переменные и типы данных — очень важные темы не только в программировании на MQL5, но и в любом языке программирования. Переменные и типы данных MQL5 можно разделить на простые и расширенные. Здесь мы рассмотрим расширенные переменные и типы данных. Простые мы изучали в предыдущей статье.

В статье представлена адаптация фреймворка EEMFlow для построения высокоэффективных торговых моделей средствами MQL5. Рассматриваются алгоритмы оценки MeshFlow с расширенной корреляцией признаков, позволяющие точно анализировать динамику рынка и прогнозировать ценовые потоки. Тестирование подтвердило положительное математическое ожидание, умеренные просадки и высокую эффективность принятия решений.

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.

Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.

В статье рассматривается торговая стратегия, объединяющая линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis, LDA) с полосами Боллинджера с использованием прогнозов категориальных зон для стратегических сигналов входа в рынок.

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.

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.