Статьи об интеграции MetaTrader 5 с помощью языка MQL5

В данной статье рассматривается применение механизма безубыточности (breakeven) в автоматизированных стратегиях на языке MQL5. Начнем с простого объяснения, что такое режим безубытка, как он реализуется и каковы его возможные вариации. Далее эта функциональность интегрируется в советника Order Blocks, созданного нами в последней статье об управлении рисками. Для оценки эффективности проведем два бэктеста при определенных условиях: один с применением механизма безубыточности и другой — без.

Алгоритм оптимизации одуванчика DO превращает простой полёт семени по ветру в стратегию математического поиска. Три фазы - вихревой подъём, дрейф к центру популяции и приземление по траектории Леви - формируют изящную метафору, которая на практике показывает интересные результаты.

Алгоритм дендритных клеток (DCA) — метаэвристика, вдохновлённая механизмами врождённого иммунитета. Дендритные клетки патрулируют пространство поиска, накапливают сигналы о качестве позиций и выносят коллективный вердикт: эксплуатировать найденное или продолжать исследование. Разберём, как биологическая модель обнаружения патогенов превращается в алгоритм оптимизации.

Представлена адаптация детерминированного алгоритма дендритных клеток (dDCA) для задач непрерывной оптимизации. Алгоритм, вдохновлённый Теорией Опасности иммунной системы, использует механизм накопления сигналов для автоматического баланса между исследованием и эксплуатацией пространства поиска.

Статья описывает практическую реализацию гибридной системы алгоритмического трейдинга, объединяющей квантовые вычисления (IBM Qiskit) и градиентный бустинг (CatBoost) для предсказания движения EUR/USD на часовом таймфрейме. Система извлекает четыре уникальных квантовых признака из вероятностного распределения по 256 состояниям через восемь кубитов, которые в комбинации с классическими индикаторами и дельта-кодированием временных категорий достигают точности 62% на 15,000 свечах.

В статье рассматривается алгоритм дифференциального поиска DSA, имитирующий миграцию суперорганизма в поисках оптимальных условий обитания. Алгоритм использует гамма-распределение для генерации псевдо-стабильного блуждания и предлагает четыре стратегии выбора направления движения с тремя механизмами мутации координат. Какова будет производительность метода?

Мы близки к завершению данного испытания. Однако, прежде чем приступить, я хочу, чтобы вы попытались понять эти две статьи, данную и предыдущую. Так вы действительно поймете следующую статью, в которой я рассмотрю исключительно ту часть, которая касается программирования на MQL5. Но я также постараюсь сделать её понятной. Если вы не понимаете эти две последние статьи, то вам будет тяжело понять и следующую, потому что материалы накапливаются. Чем больше вещей нужно сделать, тем больше нужно создать и понять для достижения цели.

В статье описывается подход к разметке сделок с помощью осцилляторов для моделей машинного обучения. Это позволяет избавиться от look ahead bias. Показано, что такая разметка не приводит к переобучению моделей, а стратегии продолжают работать продолжительное время.

Добавляем в наше веб-приложение возможность получения и отображения информации о торговых счетах терминалов: о балансе, прибыли, статусе подключения и другой важной информации. Также реализуем гибкую систему конфигурации, позволяющую управлять параметрами приложения через внешний JSON-файл, и улучшаем пользовательский интерфейс главной страницы.

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.

Когда мы разрабатываем что-то в xlwings или в любом другом пакете, позволяющем читать и писать непосредственно в Excel, мы должны заметить, что все программы, функции или процедуры выполняются, а затем завершают свою задачу. Они не остаются в цикле, и неважно, как сильно мы стараемся сделать всё по-другому.

Экспериментальное исследование на стандартных бенчмарк-функциях выявляет преимущества и ограничения прямой адаптации комбинаторных алгоритмов. Статья содержит детальное описание механизмов алгоритма ECEA и результатов его тестирования.

Мы приступаем к реализации связи между Excel и MetaTrader 5, но сначала необходимо понять некоторые важные моменты, так вам не придется ломать голову, пытаясь понять, почему что-то работает или нет. И прежде, чем вы нахмуритесь, глядя на интеграцию Python и Excel, давайте посмотрим, как с помощью xlwings можно (в некоторой степени) управлять MetaTrader 5 через Excel. То, что мы покажем здесь, будет в основном сконцентрировано на образовательных задачах. Но не думайте, что мы можем делать только то, что будет рассмотрено здесь.

Представлен новый авторский популяционный алгоритм ECEA, вдохновлённый процессом замерзания воды и адаптирующий идеи алгоритма Crystal Energy Optimizer, (CEO) с поиском на графах, для общих задач оптимизации. Алгоритм использует динамическую элитную группу, три стратегии поиска и механизм периодической диверсификации.

В настоящем обсуждении мы представляем инструмент синхронизации таймфреймов от старших к младшим, предназначенный для решения проблемы анализа рыночных паттернов, охватывающих периоды старших таймфреймов. Встроенные маркеры периодов в MetaTrader 5 часто ограничены, жестки и их нелегко настроить для нестандартных таймфреймов. Наше решение использует язык MQL5 для разработки индикатора, обеспечивающего динамичный и наглядный способ выравнивания структур старших таймфреймов на графиках младших таймфреймов. Этот инструмент может быть очень полезен для детального анализа рынка. Чтобы узнать больше о его функциях и реализации, приглашаю вас присоединиться к обсуждению.

В настоящей статье мы рассмотрим основанный на данных подход к обнаружению и проверке нестандартных уровней коррекции Фибоначчи, которые могут учитываться рынками. Мы представляем полный рабочий процесс, адаптированный для реализации на MQL5, начиная со сбора данных и определения баров или колебаний и заканчивая кластеризацией, проверкой статистических гипотез, бэктестингом и интеграцией в инструмент Фибоначчи на MetaTrader 5. Цель состоит в том, чтобы создать воспроизводимый конвейер, преобразующий отдельные наблюдения в статистически обоснованные торговые сигналы.

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.

Многим, особенно тем, кто не занимается программированием, очень сложно передавать информацию между MetaTrader 5 и другими программами. Одной из таких программ является Excel. Многие люди используют Excel для управления и контроля своих рисков, так как это очень хорошая программа, которую легко освоить даже тем, кто не является программистом на VBA. Далее мы рассмотрим, как установить связь между MetaTrader 5 и Excel (очень простой метод).

В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.

Сегодня мы разработаем систему просмотра нескольких диаграмм с использованием объектов диаграмм. Цель состоит в том, чтобы улучшить торговлю на новостях за счет применения алгоритмов на MQL5, которые помогают сократить время реакции трейдера в периоды высокой волатильности, такие как выход крупных новостей. В этом случае мы предоставляем трейдерам интегрированный способ мониторинга нескольких основных инструментов в рамках единого инструмента для торговли на новостях. Наша работа постоянно продвигается с появлением советника News Headline EA («Заголовки новостей»), который теперь обладает растущим набором функций, которые привносят действительное значение как для трейдеров, использующих полностью автоматизированные системы, так и для тех, кто предпочитает ручную торговлю с помощью алгоритмов. Ознакомьтесь с новыми знаниями, информацией и практическими идеями, перейдя по ссылке и присоединившись к настоящему обсуждению.

В статье приведено пошаговое руководство по созданию пользовательского парсера JSON на языке MQL5, включающего обработку объектов и массивов, проверку ошибок и сериализацию. Вы сможет объединить торговую логику и структурированные данные с помощью гибкого решения для обработки JSON в MetaTrader 5.

Движение рынка определяется силами быков и медведей. Существуют определенные уровни, которые рынок соблюдает из-за действующих на них сил. Уровни Фибоначчи и VWAP особенно сильно влияют на поведение рынка. В этой статье мы рассмотрим стратегию, основанную на VWAP и уровнях Фибоначчи для генерации сигналов.

Что если лунные циклы и сезонные паттерны влияют на валютные рынки? Эта статья показывает, как перевести астрологические концепции на язык математики и машинного обучения. Я создал Python-систему с 88 признаками на основе астрономических циклов, обучил CatBoost на 15 годах данных EUR/USD и получил интригующие результаты. Код открыт, методы проверяемы, выводы неожиданны — древняя мудрость встречается с градиентным бустингом.

MQL5 предлагает безграничные возможности для разработки автоматизированных торговых систем, отвечающих вашим предпочтениям. Знаете ли вы, что он даже может выполнять сложные математические вычисления? В этой статье мы представим японский метод Heikin Ashi (Хейкен Аши) в виде автоматизированной торговой стратегии.

Метаэвристический алгоритм, имитирующий рост коронарных артерий в сердце человека для задач оптимизации. Использует принципы ангиогенеза (роста новых сосудов), бифуркации (разветвления) и обрезки слабых ветвей для поиска оптимальных решений в многомерном пространстве. Проверка его эффективности на широком спектре задач принесла неожиданные результаты.

Переходим к использованию сразу нескольких экземпляров терминала на сервере, организовав простую панель управления запуском и остановкой. Теперь пришло время расширять функциональность и переходить к следующим этапам — реализации более сложных возможностей, таких как управление несколькими экземплярами, хранение состояния, интеграция с MetaTrader5 API и веб-интерфейс с полной информацией о терминалах.

Освойте возможности VWAP с помощью нашего подробного руководства! Узнайте, как интегрировать анализ VWAP в вашу торговую стратегию, используя MQL5 и Python. Получите максимально полное представление о рынке и улучшите свои торговые решения уже сегодня.

Как обеспечить возможность удобного контроля за несколькими терминалами, на которых торгуют советники, да ещё и на разных компьютерах? Попробуем создать веб-интерфейс по управлению запуском торговых терминалов MetaTrader 5 и просмотру детальной информации о работе каждого экземпляра.

Продолжим разработку проекта Simple Candles и Adwizard, описывая нюансы использования системы контроля версий и хранилища MQL5 Algo Forge.

Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.

Новый оптимизационный метод Bison Algorithm (BIA) — две стратегии, заимствованные из поведения бизонов, для непрерывных задач с одной целевой функцией. Ключевыми особенностями BIA являются два основополагающих принципа, заимствованных из поведения бизонов, это способность к динамичному перемещению и оборонительная стратегия.

В этой статье подробно описывается создание системы определения рыночного режима на языке MQL5 с использованием статистических методов, таких как автокорреляция и волатильность. Она предоставляет код для классов, чтобы классифицировать трендовые, диапазонные и волатильные условия, а также пользовательский индикатор.