Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В этой статье мы подробно рассмотрим практическую реализацию ключевых компонентов фреймворка SAGDFN. Покажем, как организованы разреженное внимание и выбор значимых соседей для прогнозирования временных рядов. Представленные подходы демонстрируют баланс между точностью прогнозов и эффективностью вычислений.

В этой статье продолжается практическая реализация фреймворка STFlow. Показано, как идеи пространственно-временной агрегации и кросс-модальной обработки превращаются в рабочие спайковые модули для анализа рынка.

В этой статье мы улучшим оригинальный скрипт Quarters, добавив доску Quarters Board — инструмент, позволяющий переключать уровни четвертей непосредственно на графике без необходимости переписывать код. Вы сможете легко включать/отключать определенные уровни, а советник сообщит о направлении тренда, чтобы помочь вам лучше понимать движения рынка.

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.

В этой статье мы реализуем фильтры на панели инструментов экономического календаря MQL5 для лучшего отображения новостей по валюте, важности и времени. Сначала мы установим критерии сортировки для каждой категории, а затем интегрируем их в панель управления, чтобы отображать только релевантные события. Наконец, мы обеспечим динамическое обновление каждого фильтра, чтобы предоставлять трейдерам необходимую экономическую информацию в реальном времени.

В статье рассматривается архитектура фреймворка EVA-Flow, ориентированного на обработку пространственно-временных данных и прогнозирование динамики потоков. Основное внимание уделено SMR-модулю, обеспечивающему устойчивое формирование скрытых состояний, и механизму адаптивной инициализации начального состояния через обучаемые кандидаты.

Фреймворк SDformerFlow превращает сложные события финансовых рядов в структурированные представления, позволяя модели видеть одновременно локальные колебания и глобальные тенденции. Многоуровневая U-структура обеспечивает согласованность прямого и обратного проходов, синхронизацию градиентов и устойчивость вычислений. В итоге SDformerFlow проявляет себя как мощный и гибкий инструмент для построения современных торговых систем.

Эта статья погружает читателя в самую суть фреймворка EV-MGRFlowNet, показывая, как его архитектура раскрывается в прикладной реализации под задачи финансового прогнозирования. Мы шаг за шагом строим продуманную связку модулей, способную улавливать тонкие временные закономерности и переводить их в осмысленные рыночные сигналы.

В статье показан механизм превращения потока тиков или баров в устойчивое контекстное представление рынка, пригодное для онлайн-торговли без лишних вычислений. Инкрементальная обработка, стековое накопление состояния и расширенное пространство признаков позволяют выявлять направленные движения и локальные корреляции там, где классические методы видят лишь шум.

В статье мы подробно рассмотрели интеграцию модуля SSAM в блок SEW‑ResNeXt, демонстрируя, как фреймворк S3CE‑Net позволяет эффективно объединять спайковое внимание с остаточными блоками. Такая архитектура обеспечивает точную обработку временных и пространственных потоков данных и высокую стабильность обучения. Модульность и гибкость компонентов упрощают расширение модели и повторное использование проверенных методов.

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, совместные паттерны которых мы исследовали в предыдущей статье с помощью сети обучения с учителем, чтобы понять, какие из них работают. В этой статье мы сделаем следующий шаг, рассмотрев влияние обучения с подкреплением, используемого с обученной нейронной сетью, на производительность. Наши испытания проводились в течение очень ограниченного промежутка времени. Тем не менее, мы продолжим использовать возможности, предоставляемые Мастером MQL5.

Создание интеграций с криптовалютными биржами без DLL-файлов долгое время было сложной задачей, но это решение обеспечивает полную основу для прямого подключения к рынку.

В настоящей статье нами будет создана торговая система на MQL5, которая автоматизирует обнаружение ордер-блоков для для торговли по концепции Smart Money. Мы опишем правила стратегии, реализуем логику средствами MQL5 и интегрируем управление рисками для эффективного совершения сделок. Наконец, проведём тестирование системы на истории, чтобы оценить ее эффективность и доработать для получения оптимальных результатов.

Реализация фреймворка EV-MGRFlowNet демонстрирует его ключевые преимущества: модульность, устойчивость к рыночным колебаниям и способность к самостоятельной выработке стратегии. Эти особенности делают фреймворк мощным инструментом для анализа, прогнозирования и развития автономных торговых стратегий.

В этой статье мы создадим кнопки для фильтров валютных пар, уровней важности, временных фильтров и функцию отмены для улучшения управления панелью. Кнопки будут запрограммированы на динамическую реакцию на действия пользователя, обеспечивая бесперебойное взаимодействие. Мы также автоматизируем их поведение, чтобы отражать изменения в реальном времени на панели. Это повысит общую функциональность, мобильность и оперативность панели.

Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматривали в предыдущей статье, где мы также представили Python и ONNX как эффективные подходы к обучению сетей. В этой статье мы вернемся к алгоритму с целью использования тензоров — вычислительных графов, которые часто используются в Python.

В этой статье мы разработаем многоуровневую систему зонального восстановления в MQL5, которая использует RSI для генерации торговых сигналов. Каждый сигнал динамически добавляется в массив, что позволяет системе одновременно управлять несколькими сигналами в рамках логики зонального восстановления. Данный подход демонстрирует эффективную обработку сложных сценариев управления торговлей, сохраняя при этом масштабируемый и надежный дизайн кода.

В статье знакомимся с фреймворком EVA-Flow для низколатентной и высокочастотной оценки оптического потока на основе событийных данных. Модель сочетает адаптивное представление потока через Unified Voxel Grid с пространственно-временной рекуррентной архитектурой SMR, обеспечивая стабильное и точное прогнозирование движения в режиме реального времени.

В настоящей статье мы автоматизируем пробой полуночного диапазона с помощью стратегии прорыва структуры на MQL5, подробно описывая код для обнаружения пробоя и исполнения сделок. Определяем точные параметры риска для входа, стоп-ордеров и прибыли. Тестирование на истории и оптимизация включены для практической торговли.

В статье представлена адаптация spiking-архитектуры SDformerFlow к задачам плотного анализа микродвижений цены. Пространственно-временная структура обеспечивает высокую детализацию, а спайковая логика — экономичность вычислений и способность работать в условиях разреженных, импульсных данных. В результате перед трейдером открывается инструмент, который фиксирует малейшие сдвиги ликвидности и формирует основу для более точных и стабильных решений в реальном времени.

В этой статье мы представим обновленную панель связи и продолжим нашу серию статей о создании новой панели администратора с использованием принципов модуляризации. Мы шаг за шагом разработаем класс CommunicationsDialog, подробно объяснив, как наследовать его от класса Dialog. Кроме того, в процессе разработки мы будем использовать массивы и класс ListView. Присоединяйтесь к обсуждению в комментариях!

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.

Представляем фреймворк TMA — интеллектуальную систему, способную прогнозировать рыночную динамику с достаточной точностью. В этой статье мы собрали все компоненты в единую архитектуру и превратили её в полноценного торгового агента, который анализирует рынок и принимает решения в реальном времени.

Эта статья проведет вас через создание пользовательского индикатора Heikin Ashi с нуля и продемонстрирует, как интегрировать пользовательские индикаторы в советник. В статье рассматриваются расчеты индикаторов, логика исполнения сделок и методы управления рисками для улучшения автоматизированных торговых стратегий.

Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.

Представьте, что вы преобразовали традиционные входные свойства советника или индикатора в интерфейс управления графиком в режиме реального времени. Это обсуждение основано на нашей фундаментальной работе над индикатором Market Period Synchronizer, что знаменует собой значительную эволюцию в том, как мы визуализируем рыночные структуры на старших таймфреймах (HTF) и управляем ими. Здесь мы превращаем эту концепцию в полностью интерактивную утилиту — информационная панель, которая обеспечивает динамический контроль и улучшенную многопериодную визуализацию ценового движения непосредственно на графике. Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как это нововведение меняет способ взаимодействия трейдеров со своими инструментами.

В этой статье теория встречается с практикой. Мы реализуем ключевые модули фреймворка TMA — MPE и MPA. Здесь данные обретают смысл, а кросс-внимание превращается в инструмент точного анализа рыночной динамики. Минимум избыточных операций, максимум эффективности — шаг к интеллектуальному трейдингу нового поколения.

В этой статье мы расширим возможности нашей панели экономического календаря, внедрив обновления новостей в реальном времени для поддержания актуальности рыночной информации. Мы интегрируем методы извлечения данных в реальном времени в MQL5 для непрерывного обновления событий на панели управления и повышения отзывчивости интерфейса. Это обновление обеспечивает нам доступ к последним экономическим новостям непосредственно с панели управления, оптимизируя торговые решения на основе самых свежих данных.

В этой статье мы разработаем систему Adaptive Crossover RSI Trading Suite, которая использует пересечения скользящих средних с периодами 14 и 50 в качестве сигналов, подтверждаемых фильтром RSI с периодом 14. Система включает в себя фильтр торговых дней, стрелки сигналов с пояснениями и дашборд для мониторинга в реальном времени. Такой подход обеспечивает точность и адаптивность автоматической торговли.

В данной статье представлен практический подход к адаптации современного фреймворка для анализа финансовых потоков средствами MQL5. Рассмотрены ключевые компоненты модели — Depth-Wise свёртки с остаточными связями, конусные Super Kernel Block и модуль глобальной агрегации движения (GMA).

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.

Буферы воспроизведения в обучении с подкреплением особенно важны при использовании алгоритмов вне политики (off-policy), таких как DQN или SAC. Это выводит на первый план процесс выборки буфера памяти. В то время как параметры по умолчанию с SAC, например, используют случайный выбор из буфера, буферы с приоритетным воспроизведением опыта (Prioritized Experience Replay buffers) обеспечивают точную настройку путем выборки из буфера на основе оценки TD. Мы рассмотрим важность обучения с подкреплением и, как всегда, изучим только одну гипотезу (без перекрестной проверки) в созданном Мастером советнике.

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.

В этой статье мы реализуем автоматизированный вход в торговлю с использованием экономического календаря MQL5, применив настраиваемые фильтры и временные смещения для поиска новостей. Мы сравниваем прогнозные и предыдущие значения, чтобы определить, следует ли открывать сделку на покупку или продажу. Динамические таймеры обратного отсчета отображают оставшееся время до выхода новостей и автоматически сбрасываются после совершения сделки.