Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Реализация архитектуры N-BEATS для форекс-трейдинга в MetaTrader 5 с квантильным прогнозированием и адаптивным риск-менеджментом. Архитектура адаптирована через билинейную нормализацию и специализированные функции потерь для финансовых данных. Тестирование на данных 2025 года показало неспособность генерировать прибыль, подтверждая разрыв между теоретическими достижениями и практической торговой эффективностью.

В статье показана реализация комбинаторно-симметричной перекрестной проверки на чистом MQL5 для измерения степени подгонки после оптимизации стратегии с использованием медленного полного алгоритма тестера стратегий.

В этой статье мы разработаем наш первый советник на MQL5 на основе индикатора, который мы создали в предыдущей статье. Мы рассмотрим все функции, необходимые для автоматизации процесса, включая управление рисками. Это позволит перейти от ручного выполнения сделок к автоматизированным системам.

По умолчанию торговля несколькими валютами недоступна при сборке советника с помощью Мастера. Мы рассмотрим два возможных приема, к которым могут прибегнуть трейдеры, желающие проверить свои идеи на нескольких символах одновременно.

Пробойная система на основе волатильности определяет рыночные диапазоны, а затем совершает сделки, когда цена пробивает эти уровни вверх или вниз, с учетом таких показателей волатильности, как ATR. Такой подход помогает выявлять сильные направленные движения.

Правилам безопасного использования индикатора не всегда легко следовать. Спокойные рыночные условия могут неожиданно приводить к появлению на индикаторе значений, которые не будут считаться торговым сигналом, что приведет к упущенным возможностям для алгоритмических трейдеров. В статье рассматривается потенциальное решение проблемы, а также создание торговых приложений, способных адаптировать свои торговые правила к имеющимся рыночным данным.

Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise, DBSCAN) - это неконтролируемая форма группировки данных, которая практически не требует каких-либо входных параметров, за исключением всего двух, что по сравнению с другими подходами, такими как k-средние, является преимуществом. Разберемся в том, как это может быть полезно в тестировании и торговле с применением советников, собранных в Мастере.

Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.

В этой статье мы рассмотрим, как можно снизить риски (и возможно ли это сделать) для опционных стратегий, где изначально риск не ограничен. Это относится к стратегиям, основанным на продаже опционов, то есть к флэтовым. Также рассмотрим варианты фиксации прибыли для опционных стратегий, основанных на покупке опционов, то есть трендовых. Как всегда, добавим в наш эксперт новые полезные функции и улучшим старые.

Ядра гауссовского процесса (Gaussian Process Kernels) — это ковариационная функция нормального распределения, которая может быть использована в прогнозировании. Мы исследуем этот уникальный алгоритм в пользовательском классе сигналов MQL5, чтобы увидеть, можно ли использовать его в качестве основного сигнала входа и выхода.

В этой статье мы познакомимся с фреймворком ST-Expert, который обеспечивает устойчивость прогнозов к рыночной неопределённости, позволяя учитывать локальные и глобальные зависимости во временных рядах. Его гибкая архитектура способствует адаптивности моделей и повышает точность предсказаний.