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
Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
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.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 2): Выбор модели, создание и обучение, кастомный тестер Python
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу выбора и обучения модели, ее тестирования, внедрения кросс-валидации, поиска по сетке, а также задачу ансамблирования моделей.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм гравитационного поиска (Gravitational Search Algorithm - GSA)
GSA — популяционный алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой. Высокая достоверность моделирования взаимодействия физических тел, благодаря закону гравитации Ньютона в алгоритме, позволяет наблюдать феерический танец планетарных систем и галактических скоплений, который завораживает своим представлением на анимации. Сегодня рассмотрим один из самых интересных и оригинальных алгоритмов оптимизации. Симулятор движения космических объектов прилагается.
Создаем 3D-бары на основе времени, цены и объема
Что такое многомерные 3D-графики цен и как они создаются. Как 3D-бары предсказывают развороты цены, и как Python и MetaTrader 5 позволяют строить эти объемные бары в режиме реального времени.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 6): Логическая часть автооптимизатора и его структура
Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.
Реализация расширенного теста Дики-Фуллера в MQL5
В статье показаны реализация расширенного теста Дики-Фуллера и его применение для проведения коинтеграционных тестов с использованием метода Энгла-Грейнджера.
Работа с ONNX-моделями в форматах float16 и float8
Форматы данных, используемые для представления моделей машинного обучения, играют ключевую роль в их эффективности. В последние годы появилось несколько новых типов данных, разработанных специально для работы с моделями глубокого обучения. В данной статье мы обратим внимание на два новых формата данных, которые стали широко применяться в современных моделях.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния
Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть II
В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.
Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету"
В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация инвазивных сорняков (Invasive Weed Optimization - IWO)
Удивительная способность сорняков выживать в самых разнообразных условиях послужило идеей создания мощного алгоритма оптимизации. IWO — один из лучших среди рассмотренных ранее.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 04): Линейный дискриминантный анализ
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера в его поисках.
Интеграция MQL5: Python
Python — известный и популярный язык программирования со множеством функций, особенно в областях финансов, науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Python — мощный инструмент, который может быть полезен и в трейдинге. MQL5 позволяет нам использовать этот мощный язык для эффективного достижения наших целей. В этой статье мы рассмотрим некоторые базовые сведения о Python и расскажем, как его можно интегрировать в MQL5.
Python + API LLM + MetaTrader 5: реальный опыт построения автономного торгового бота
Статья описывает создание MVP-прототипа автономного торгового бота для MetaTrader 5, использующего большие языковые модели (LLM) через API OpenRouter для анализа рынка и принятия торговых решений. Скрипт на Python получает исторические данные OHLCV, отправляет их в LLM для технического анализа на основе уровней поддержки/сопротивления и паттернов Price Action, после чего автоматически размещает ордера с заданными стоп-лоссом и тейк-профитом.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации бактериального поиска пищи (Bacterial Foraging Optimization — BFO)
Основа стратегии поиска пищи бактерией E.coli (кишечная палочка) вдохновила ученых на создание алгоритма оптимизации BFO. Алгоритм содержит оригинальные идеи и перспективные подходы к оптимизации и достоин дальнейшего изучения.
Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 1): Мотивация и проверка
Встроенная поддержка OpenCL в MetaTrader 5 по-прежнему имеет серьезную проблему, особенно связанную с ошибкой выбора устройства 5114, возникающей из-за невозможности создать контекст OpenCL с использованием CL_USE_GPU_ONLY или CL_USE_GPU_DOUBLE_ONLY, хотя GPU определяется правильно. Программа отлично работает с прямым использованием порядкового номера устройства GPU, который можно найти на вкладке "Журнал", однако пользователям не следует жестко кодировать устройство. Мы решим эту проблему, воссоздав поддержку OpenCL в виде DLL с помощью C++ в Linux. По пути мы познакомимся с OpenCL, от концепции до лучших практик в использовании его API, ровно настолько, чтобы мы могли широко использовать его позже, когда будем иметь дело с реализацией DLL на C++ и использовать его с MQL5.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 9): Сбор результатов оптимизации одиночных экземпляров торговой стратегии
Наметим основные этапы по разработке нашего советника. Одним из первых будет проведение оптимизации одиночного экземпляра разработанной торговой стратегии. Попробуем собрать в одном месте всю необходимую информацию о проходах тестера при оптимизации.
Роль качества генератора случайных чисел в эффективности алгоритмов оптимизации
В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.
Нейросети — это просто (Часть 23): Создаём инструмент для Transfer Learning
В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.
Разработка трендовых торговых стратегий на основе машинного обучения
В данной статье предложен оригинальный подход к разработке трендовых стратегий. Вы узнаете, как можно делать разметку обучающих примеров и обучать на них классификаторы. На выходе получатся готовые торговые системы, работающие под управлением терминала MetaTrader 5.
Машинное обучение в однонаправленной трендовой торговле на примере золота
В данной статье рассматривается подход к торговле только в выбранном направлении (на покупку или на продажу). Для этого используется техника причинно-следственного вывода и машинное обучение.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 12): Риск-менеджер как для проп-трейдинговых компаний
В разрабатываемом советнике у нас уже заложен определённый механизм контроля просадки. Но он имеет вероятностную природу, так как основывается на результатах тестирования на исторических ценовых данных. Поэтому просадка, хотя и с небольшой вероятностью, может иногда превышать максимальные ожидаемые значения. Попробуем добавить механизм, обеспечивающий гарантированное соблюдение заданного уровня просадки.
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)
Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.
Выявление и классификация фрактальных паттернов посредством машинного обучения
В этой статье мы затронем интригующую тему фрактального анализа и прогнозирования рынков посредством машинного обучения. Это только первые шаги на пути к исследованию многообразных фрактальных структур, которые образуются на графиках финансовых котировок. Мы используем корреляцию для поиска паттернов и алгоритм CatBoost для классификации этих паттернов.
Поиск произвольных паттернов валютных пар на Python с использованием MetaTrader 5
Есть ли повторяющиеся паттерны и закономерности на валютном рынке? Я решил создать свою собственную систему анализа паттернов, используя Python и MetaTrader 5. Этакий симбиоз математики и программирования для покорения Форекса.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 15): Доступ к данным в Интернете (I)
Как получить доступ к данным в Интернете в MetaTrader 5. В Интернете у нас есть различные сайты и места, с огромным количеством информации, доступной для тех, кто знает, где искать и как лучше всего использовать эту информацию.
Исследуем регрессионные модели для причинно-следственного вывода и трейдинга
В данной статье проведено исследование на тему возможности применения регрессионных моделей в алгоритмической торговле. Регрессионные модели, в отличие от бинарной классификации, дают возможность создавать более гибкие торговые стратегии за счет количественной оценки прогнозируемых ценовых изменений.
Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих
В статье мы объединим финансовый анализ с алгоритмической торговлей, а также посмотрим, как можно подружить R и MetaTrader 5. Эта статья — руководство по объединению аналитической гибкости R с огромными торговыми возможностями MetaTrader 5.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)
Раскройте всю мощь динамического представления данных в своих торговых стратегиях или утилитах с помощью нашего подробного руководства по разработке перемещаемого графического интерфейса в MQL5. Погрузитесь в события графика и узнайте, как спроектировать и реализовать простой и множественный перемещаемый графический интерфейс на одном графике. В статье также рассматриваются добавление элементов в графический интерфейс, повышение их функциональности и эстетической привлекательности.
Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning
В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.
Рецепты MQL5 — База данных макроэкономических событий
В статье рассматриваются возможности работы с базами данных на основе движка SQLite. Для удобства и эффективного использования принципов ООП сформирован класс CDatabase. Он в последующем задействуется при создании и управлении базой данных макроэкономических событий. Приводятся примеры использования многих методов класса CDatabase.
Теория категорий в MQL5 (Часть 2)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.
Изучаем конформное прогнозирование финансовых временных рядов
В этой статье вы познакомитесь с конформными предсказаниями и библиотекой MAPIE, которая их реализует. Данный подход является одним из самых современных в машинном обучении и позволяет сосредоточиться на контроле рисков для уже существующих разнообразных моделей машинного обучения. Конформные предсказания, сами по себе, не являются способом поиска закономерностей в данных. Они лишь определяют степень уверенности существующих моделей в предсказании конкретных примеров и позволяют фильтровать надежные предсказания.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации китов (Whale Optimization Algorithm, WOA)
Алгоритм оптимизации китов (WOA) - это метаэвристический алгоритм, вдохновленный поведением и охотничьими стратегиями горбатых китов. Основная идея WOA заключается в имитации так называемого "пузырькового сетевого" метода кормления, при котором киты создают пузыри вокруг добычи, чтобы затем нападать на нее в спиральном движении.
Количественный подход в управлении рисками: Применение VaR модели для оптимизации мультивалютного портфеля с Python и MetaTrader 5
Эта статья раскрывает потенциал Value at Risk (VaR) модели для оптимизации мультивалютного портфеля. Используя мощь Python и функционал MetaTrader 5, мы демонстрируем, как реализовать VaR-анализ для эффективного распределения капитала и управления позициями. От теоретических основ до практической реализации, статья охватывает все аспекты применения одной из наиболее устойчивых систем расчета рисков — VaR — в алгоритмической торговле.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 7): Подбор группы с учётом форвард-периода
Подбор группы экземпляров торговых стратегий с целью улучшения результатов при их совместной работы мы прежде оценивали только на том же временном периоде, на котором проводилась оптимизация отдельных экземпляров. Давайте посмотрим, что получится на форвард-периоде.
Фибоначчи на Форекс (Часть I): Проверяем отношения цены и времени
Как рынок ходит по отношениям, основанным на числах Фибоначчи? Эта последовательность, где каждое следующее число равно сумме двух предыдущих (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), не только описывает рост популяции кроликов. Рассмотрим гипотезу Пифагора о том, что все в мире подчиняется определенным соотношениям чисел...