Статьи по программированию на языке MQL5

Специальные типы данных matrix и vector позволяют писать код, приближенный к математической записи. Это избавляет от необходимости создавать вложенные циклы и помнить о правильной индексации массивов, которые участвуют в вычислении. Таким образом повышается надежность и скорость разработки сложных программ.

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).

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Индекса силы (Force Index) и будем учиться создавать на его основе торговые системы.

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.

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.

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.

Представлены основы математически строгой теории движения цены и функционирования рынка. Строгой математической теории движения цены до настоящего момента еще не было создано, а имелся только ряд неподкрепленных ни статистикой, ни теорией предположений типа, что после таких-то паттернов цена движется так-то.

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.

Реализация класса Logger для унификации (структурирования) сообщений, выводимых в журнал эксперта. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq. Наблюдение за сообщениями в онлайн режиме.

ONNX (Open Neural Network Exchange) — открытый стандарт представления моделей нейронных сетей. В данной статье мы рассмотрим процесс создания модели СNN-LSTM для прогнозирования финансовых временных рядов и использование созданной ONNX-модели в MQL5-эксперте.

В этой статье мы сделаем попытку рассмотреть некоторые способы построения нелинейных индикаторов и их использование в трейдинге. В торговой платформе MetaTrader довольно много индикаторов, которые используют нелинейные подходы.

Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.

В предыдущей статье мы рассмотрели простую рекуррентную нейронную сеть, которая, несмотря на свою неспособность понимать долгосрочные зависимости в данных, смогла разработать прибыльную стратегию. В этой статье мы поговорим о долгой кратковременной памяти (Long-Short Term Memoryю LSTM) и об управляемом рекуррентном блоке (Gated Recurrent Unit, GRU). Эти два подхода были разработаны для преодоления недостатков простой рекуррентной нейронной сети.

Данная статья представляет собой руководство по программированию на MQL5 для начинающих. Она открывает дверь в увлекательный мир алготрейдинга. Здесь вы познакомитесь с основами MQL5, языка программирования торговых стратегий в MetaTrader 5, который и станет проводником в мир автоматической торговли. Эта статья — от понимания основ до первых шагов в программировании — призвана раскрыть потенциал алготрейдинга для всех читателей, даже для тех, у кого совершенно нет опыта программирования. Надеюсь, вам понравится это путешествие в мир трейдинга с MQL5.

Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. Пишем системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы будем изучать индикатор Процентного диапазона Уильямса (Williams' %R).

Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

В этой статье мы поговорим о том, как работать с наиболее важными линиями, такими как линии тренда, поддержка и сопротивление, используя средства языка MQL5.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В ней мы будем изучать индикатор Alligator, а также создадим на его основе торговые системы.

В статье рассмотрим классы для удобного создания различных трейлингов. Научимся подключать трейлинг-стоп к любому советнику.

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.