Статьи об интеграции MetaTrader 5 с помощью языка MQL5
Задачи, которые встают перед трейдером, интересны и, зачастую, требуют нестандартных подходов. Здесь вы найдете статьи, в которых предлагаются самые неожиданные решения для оценки, анализа и обработки ценовых данных и результатов торговли. Подключение баз данных и ICQ, использование OpenCL и социальных сетей, использование Delphi и C# - всё это затрагивают авторы предлагаемых статей.
Читайте, и вы узнаете, как использовать специализированные математические и нейронные пакеты, а также многое другое. Станьте автором и поделитесь уникальными знаниями с MQL5.community.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
MQL4 как инструмент трейдера, или Advanced Technical Analysis
Торговля на рынке - это в первую очередь расчет вероятностей. А поговорка «лень – двигатель прогресса» раскрывает все краски расцвета технических индикаторов и торговых систем. И получается, что большой процент начинающих трейдеров изучают уже готовые теории торговли. Но, к сожалению или к счастью, не все законы движения рынка ещё открыты, а инструменты для анализа ценовых движений в основном существуют в виде тех самых реализованных технических индикаторов, математических и статистических пакетов. Огромное спасибо Билу Вильямсу, за его вклад в теорию движения рынков. Но, наверное, не следует останавливаться на достигнутом.
Нейросети — это просто (Часть 26): Обучение с подкреплением
Продолжаем изучение методов машинного обучения. Данной статьей мы начинаем еще одну большую тему "Обучение с подкреплением". Данный подход позволяет моделям выстаивать определенные стратегии для решения поставленных задач. И мы рассчитываем, что это свойство обучения с подкреплением откроет перед нами новые горизонты построения торговых стратегий.
Биржевые данные без посредников: подключаем MetaTrader 5 к MOEX через ISS API
В статье предложено решение для интеграции MetaTrader 5 с веб-сервисом MOEX ISS. Прилагаются утилиты для автоматической генерации исходных кодов на основе справочника API и индекса основных элементов сервиса.
Регрессионные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX
В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.
Метамодели в машинном обучении и трейдинге: Оригинальный тайминг торговых приказов
Метамодели в машинном обучении: Автоматическое создание торговых систем практически без участия человека — Модель сама принимает решение как торговать и когда торговать.
Связь ICQ и эксперта в MQL5
В статье рассматривается способ двустороннего обмена текстовыми сообщениями между клиентами ICQ, используя средства программирования языка MQL5. Материал заинтересует тех, кто хочет получать торговую информацию из работающего торгового терминала удаленно, например, через ICQ клиента в своем мобильном телефоне или КПК.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 2): Механизм создания отчета оптимизации для любого робота
Если прошлая статья повествовала о создании DLL-библиотеки, которая будет использоваться в нашем автооптимизаторе и в роботе, то продолжение будет целиком посвящено языку MQL5.
Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть III): Новые горизонты
Данная статья продолжает тему брутфорса, привнося в алгоритм моей программы новые возможности по анализу рынка, тем самым ускоряя скорость анализа и качество итоговых результатов, что обеспечивает максимально качественный взгляд на глобальные закономерности в рамках данного подхода.
Популяционные алгоритмы оптимизации
Вводная статья об алгоритмах оптимизации (АО). Классификация. В статье предпринята попытка создать тестовый стенд (набор функций), который послужит в дальнейшем для сравнения АО между собой, и, даже, возможно, выявления самого универсального алгоритма из всех широко известных.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 8): Доработка программы и исправление найденных недочетов
По просьбам пользователей и читателей данного цикла статей, программа была модифицирована и теперь можно сказать, что в текущая статья содержит уже новую версию автооптимизатора. В автооптимизатор были внесены как запрашиваемые, так и новые улучшения, идеи которых пришли в момент корректировки программы.
Градиентный бустинг в задачах трансдуктивного и активного машинного обучения
В данной статье вы познакомитесь с методами активного машинного обучения на реальных данных, узнаете какие плюсы и минусы они имеют. Возможно, эти методы займут свое место в вашем арсенале моделей машинного обучения. Термин трансдукции был введен Владимиром Наумовичем Вапником, изобретателем машины опорных векторов или SVM (support vector machine).
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
Применение псевдошаблонов как альтернатива шаблонов С++
В статье описывается прием программирования, позволяющий обойтись без механизма шаблонов, при этом сохранив стиль программирования, присущий им. Рассмотрены особенности реализации шаблонов пользовательскими методами, прилагается готовый к эксплуатации код скрипта, создающий код на основе указанных шаблонов.
Язык MQL как средство разметки графического интерфейса MQL-программ (Часть 3). Дизайнер форм
В этой статье мы завершаем описание концепции построения оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Специальный графический редактор позволит интерактивно настраивать раскладку, состоящую из основных классов элементов GUI, и затем экспортировать её в MQL-описание для использования в вашем MQL-проекте. Представлено внутреннее устройство редактора и руководство пользователя. Исходные коды прилагаются.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм обезьян (Monkey algorithm, MA)
В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.
Использование крешлогов для отладки собственных dll
25-30% всех крешлогов, поступающих от пользователей, возникают в результате ошибок выполнения функций, импортируемых из пользовательских dll.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)
Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.
Язык MQL как средство разметки графического интерфейса MQL-программ. Часть 2
В статье продолжается проверка новой концепции описания оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Автоматическое создание GUI на основе MQL-разметки предоставляет дополнительный функционал для кэширования и динамического порождения элементов, управления стилями, новых схем обработки событий. Прилагается усовершенствованная версия стандартной библиотеки элементов управления.
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Разработка социального технологического стартапа, часть II: Программируем клиент MQL5 REST
Сегодня мы окончательно оформим идею публикации торговых сигналов эксперта в Твиттере на основе PHP. Об этом мы начали говорить в первой части статьи. Мы соберем вместе отдельные части SDSS. Что касается клиентской стороны архитектуры системы, мы будем использовать новую функцию MQL5 WebRequest() для отправки торговых сигналов через HTTP.
Использование криптографии совместно с внешними приложениями
Рассмотрены вопросы шифровки / дешифровки объектов в MetaTrader-e и сторонних программах с целью выяснения условий, при которых одинаковые результаты будут получаться при одинаковых исходных данных.
Использование AutoIt с MQL5
В статье рассматривается создание скриптов для терминала MetraTrader 5 путем интеграции MQL5 с AutoIt. Я покажу, как автоматизировать различные задачи с помощью пользовательского интерфейса терминала, а также представлю класс, использующий библиотеку AutoItX.
Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.
Работа с матрицами и векторами в MQL5
Для решения математических задач в MQL5 были добавлены матрицы и векторы. Новые типы имеют встроенные методы для написания краткого и понятного кода, который близок к математической записи. Массивы — это хорошо, но матрицы во многих случаях лучше.
WebSocket для MetaTrader 5 — Использование Windows API
В этой статье мы используем WinHttp.dll, чтобы создать клиент WebSocket для MetaTrader 5-программ. В конечном итоге клиент должен быть выполнен в виде класса и протестирован во взаимодействии с WebSocket API от Binary.com.
Нелинейные регрессионные модели на бирже
Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader: Часть 2
Реализуем Twitter-клиент в виде MQL-класса, позволяющего отправлять твиты с картинками. Подключив всего один автономный include-файл, вы сможете публиковать твиты и выкладывать свои графики и сигналы.
Работа с сетевыми функциями, или MySQL без DLL: Часть II - программа для мониторинга изменения свойств сигналов
В предыдущей части статьи мы ознакомились с реализацией коннектора MySQL. В этой части мы рассмотрим его применение на примере реализации сервиса сбора свойств сигналов и программы для просмотра их изменения с течением времени. Кроме того, реализованный пример может иметь практический смысл в том случае, если пользователю нужно наблюдать изменения свойств, которые не отображаются на веб-странице сигнала.
Разработка социального технологического стартапа, часть I: Публикуем сигналы MetaTrader 5 в Твиттере
Сегодня мы поговорим о том, как привязать терминал MetaTrader 5 к аккаунту в Твиттере для того, чтобы публиковать сигналы вашего эксперта. Мы разрабатываем Social Decision Support System (Социальную систему поддержки принятия решений), далее SDSS, в PHP на основе веб-сервиса RESTful. В основе этой идеи лежит концепция автоматической торговли или, так называемая торговля при помощи компьютеров. Мы хотим, чтобы автоматические торговые сигналы эксперта проходили через фильтры когнитивных способностей разума человека.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)
Сегодня изучим алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA), который отличается удивительной сходимостью на гладких функциях.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader 4 и MetaTrader 5 без использования DLL
Хотите получать твиты или публиковать свои торговые сигналы в Твиттере? Больше не нужно искать решения — в этой серии статей мы рассмотрим, как работать с Твиттером без использования DLL. Мы вместе реализуем Tweeter API с помощью MQL. В первой статье начнем с возможностей аутентификации и авторизации в с Twitter API.
Нейросети — это просто (Часть 22): Обучение без учителя рекуррентных моделей
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Сегодня изучим и протестируем мощнейший алгоритм оптимизации - гармонический поиск (HS), который инспирирован процессом поиска идеальной звуковой гармонии. И какой же алгоритм теперь лидер в нашем рейтинге?
Бегущая строка котировок: базовая версия
Здесь я покажу, как создать в терминале бегущую строку, которая обычно используется для отображения котировок на бирже. Создавать такую строку мы будем только при помощи MQL5, не используя никакое другое внешнее программирование.
Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров
Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.
Алгоритмическая торговля на основе 3D-паттернов разворота
Открываем новый мир автоматической торговли на 3D-барах. Как выглядит торговый робот на многомерных барах цены, и могут ли "желтые" кластеры 3D-баров предсказывать развороты трендов? Как выглядит трейдинг в множестве измерений?
Торговля по алгоритму: ИИ и его путь к золотым вершинам
В данной статье продемонстрирован подход к созданию торговых стратегий для золота с помощью машинного обучения. Рассматривая предложенный подход к анализу и прогнозированию временных рядов с разных ракурсов, можно определить его преимущества и недостатки по сравнению с другими способами создания торговых систем, основанных исключительно на анализе и прогнозировании финансовых временных рядов.