Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.

Представляем адаптацию фреймворк E-STMFlow — современное решение для построения автономных торговых систем. В статье завершаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка. Результаты тестирования демонстрируют стабильный рост капитала, минимальные просадки и предсказуемое распределение рисков, подтверждая практическую эффективность подхода и открывая перспективы дальнейшей оптимизации стратегии.

Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.

В этой статье мы продолжаем реализацию фреймворка BAT средствами MQL5, показывая, как двунаправленная корреляция и модуль SATMA позволяют анализировать динамику рынка в контексте текущего состояния. Представлены ключевые архитектурных решения, позволяющие адаптировать фреймворк к анализу финансовых данных.

Статья посвящена практическому построению модели TimeFound для прогнозирования временных рядов. Рассматриваются ключевые этапы реализации основных подходов фреймворка средствами MQL5.

Раскройте свой потенциал! Вас окружают возможности. Узнайте 3 главных секрета, с помощью которых вы начнете изучать MQL5 или перейдете на новый уровень владения этим языком. Погрузимся в обсуждение советов и рекомендаций, в равной степени полезных и начинающим, и профи.

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

В этой статье мы создадим систему Zone Recovery RSI EA на языке MQL5, используя сигналы RSI для запуска сделок и стратегию восстановления для управления убытками. Мы реализуем класс ZoneRecovery для автоматизации входа в сделку, логики восстановления и управления позициями. В заключение статьи приводятся результаты бэктестинга для оптимизации производительности и повышения эффективности советника.

Мы продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.

В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких таймфреймов, чтобы оценить, можно ли улучшить эту стратегию с помощью ИИ.

При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.

Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

Стратегии, основанные на нескольких таймфреймах, по умолчанию не могут быть протестированы в советниках, собранных с помощью Мастера, из-за архитектуры кода MQL5, используемой в классах сборки. Мы рассмотрим способ обхода этого ограничения для стратегий, которые предполагают использование нескольких таймфреймов на примере квадратичной скользящей средней.

В статье представлен фреймворк для анализа финансовых рынков на основе моделей пространства состояний с возмущениями. Подход сочетает аккумулирование глобальной динамики и учёт локальных микроизменений, обеспечивая высокую точность прогнозов и устойчивость к шуму данных. Архитектура P-SSE с двунаправленной корреляцией и рекуррентными блоками позволяет эффективно извлекать контекст из последовательностей событий. Предложенный метод открывает новые возможности для адаптивного анализа рыночной динамики.

Мы стремимся создать систему автоматической периодической оптимизации торговых стратегий, используемых в одном итоговом советнике. С развитием система становится всё более сложной, поэтому время от времени надо смотреть на неё в целом с целью выявления узких мест и неоптимальных решений.

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.

Советник для поиска разворотов на рынке Market Structure Flip Detector позволяет отслеживать изменения рыночных настроений. Он использует пороговые значения, вычисленные на основе ATR, чтобы отслеживать изменения структуры. Советник помечает каждый более высокий и более низкий максимум. Благодаря быстрому выполнению кода и гибкому API, этот инструмент предлагает анализ в реальном времени, визуализирует информацию на графике и содержит интерактивную панель мониторинга для отслеживания количества и времени разворотов. Кроме того, можно настроить звуковые и push-уведомления, чтобы не пропустить ни один важный сигнал и строить действенные стратегии на основе простых входных данных и вспомогательных функций.

Фреймворк CATCH сочетает преобразование Фурье и частотный патчинг для точного выявления рыночных аномалий, недоступных традиционным методам. В данной работе мы рассмотрим, как этот подход раскрывает скрытые закономерности в финансовых данных.

Успешное применение алгоритмической торговли требует непрерывного междисциплинарного обучения. Однако бесконечный спектр возможностей может потребовать многолетних усилий, не принося ощутимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем структуру, которая постепенно усложняется, позволяя трейдерам постепенно совершенствовать свои стратегии, а не тратить неопределенное время на неопределенные результаты.

В этой статье мы узнаем, как написать на MQL5 советника с использованием нескольких индикаторов, таких как RSI, MA и Stochastic Oscillator. Индикаторы будут искать скрытые бычьи и медвежьи расхождения. В статье представлены примеры и исходный код с подробными комментариями — изучайте их, чтобы узнать, как эффективно управлять рисками и автоматизировать торговлю.

Продолжаем работу над имплементацией подходов фреймворка CATCH, который объединяет преобразование Фурье и механизм частотного патчинга, обеспечивая точное выявление рыночных аномалий. В этой работе мы завершаем реализацию собственного видения предложенных подходов и проведем тестирование новых моделей на реальных исторических данных.

В этой статье вы научитесь созданию советника, который обнаруживает зоны поддержки и сопротивления, нарисованные на графике, и автоматически исполняет сделки на их основе.

В этой статье мы разработаем систему анализа пробоев на Лондонской сессии, которая будет определять пробои диапазона перед открытием сессии и выставлять отложенные ордера с настройкой типа сделок и параметров риска. Мы реализуем в системе трейлинг-стоп, соотношение риска и прибыли, контроль максимальной просадки, а также панель управления для мониторинга в режиме реального времени.

Прорывы в области искусственного интеллекта, о которых пишут в новостях, от ChatGPT до беспилотных автомобилей, создаются не на основе отдельных моделей, а благодаря накопленным знаниям, перенесенным из различных моделей или общих областей. Теперь этот же подход "обучить один раз, применять везде" можно использовать для трансформации наших моделей ИИ в алгоритмической торговле. В этой статье мы узнаем, как можно использовать полученные с помощью различных инструментов данные для улучшения прогнозов посредством трансферного обучения.

Библиотека NumPy лежит в основе практически всех алгоритмов машинного обучения на языке программирования Python. В этой статье мы собираемся реализовать аналогичный модуль, содержащий набор всего сложного кода, который поможет нам создавать сложные модели и алгоритмы любого типа.

Точки поддержки и сопротивления являются критическими уровнями, которые сигнализируют о возможном развороте и продолжении тренда. Хотя определение этих уровней может оказаться непростой задачей, ее решение позволит вам хорошо ориентироваться на рынке. В статье представлен инструмент Quarters Drawer. Он поможет вам определить как основные, так и второстепенные уровни поддержки и сопротивления.

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка FinCon. FinCon является многоагентной системой, основанной на больших языковых моделях (LLM). Сегодня мы реализуем необходимые модули и проведем комплексное тестирование модели на реальных исторических данных.

Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.

Фреймворк TQNet открывает новые возможности в моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов, сочетая модульность, гибкость и высокую производительность. В статье раскрывается возможность реализации сложных механизмом работы с глобальными корреляциями, включая продвинутые методы инициализации параметров.

В этой статье вы научитесь созданию советника на языке MQL5, который автоматически определяет зоны поддержки и сопротивления и исполняет сделки на их основе. Вы узнаете, как запрограммировать своего советника так, чтобы он выявлял эти ключевые рыночные уровни, осуществлял мониторинг отскоков цены и принимал торговые решения без ручного вмешательства.

Несмотря на то, что функции, о которых пойдет речь, известны уже довольно давно, их применение в области трейдинга до сих пор остается terra incognita. В этой статье мы рассмотрим некоторые возможности, которые эти новые старые функции открывают для разработки торговых стратегий, и оценим их потенциал.

Статья раскрывает архитектуру объекта верхнего уровня STFlow и работу энкодера Mix-Fusion, отвечающего за согласованное смешивание контекста разных модальностей. Показано, как обеспечивается устойчивость обработки при высокой чувствительности к микроимпульсам рынка и сохранении скорости работы модели.

Представляем реализацию ключевых компонентов фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Статья демонстрирует, как многомасштабная обработка событий, спайковые модули FAM и адаптивное объединение признаков в MDC формируют структурированное и адаптированное к плотности рынка представление. Это позволяет стратегии эффективно выявлять значимые сигналы, сочетать микроимпульсы с глобальными тенденциями и повышать точность прогнозов, обеспечивая трейдеру надежный инструмент для анализа и принятия решений.