Статьи по программированию на языке MQL5

В этой справочной статье рассмотрим стандартные индикаторы из категории "Трендовые индикаторы". Создадим готовые к применению шаблоны использования этих индикаторов в советниках — объявление и установка параметров, инициализация и деинициализация индикаторов и получение данных и сигналов из индикаторных буферов в советниках.

Как получить доступ к пользовательским индикаторам непосредственно в советнике? Торговый советник будет действительно полезен только в том случае, если в нем можно будет использовать пользовательские индикаторы, иначе это будет просто набор кодов и инструкций.

В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.

В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".

Целями данной статьи являются: доказать обязательность применения риск-менеджера, адаптация принципов контролируемого риска при торговле алгоритмически в отдельном классе, чтобы каждый смог самостоятельно убедиться в эффективности подхода нормирования риска при внутридневной торговле и инвестировании на финансовых рынках. В данной статье мы подробно раскроем написание класса риск-менеджера для алгоритмической торговли в продолжение к предыдущей статье по написанию риск-менеджера для ручной торговли.

В статье рассмотрим структуры MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo и способы вывода данных этих структур на печать. Для того, чтобы распечатать все поля структуры есть стандартная функция ArrayPrint(), которая выводит в удобном табличном формате данные, содержащиеся в массиве с типом обрабатываемой структуры.

В этой статье мы кратко рассмотрим библиотеку численного анализа ALGLIB 3.19, ее приложения и новые алгоритмы, позволяющие повысить эффективность анализа финансовых данных.

Трейдерам и разработчикам торговых инструментов очень важно понимать, как хорошо и эффективно обращаться с датами и временем. В статье я покажу, как мы можем обращаться с датами и временем при создании эффективных торговых инструментов.

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?

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов и пишем на их основе системы на языке MQL5 для использования в MetaTrader 5. В этой статье мы узнаем, как разработать торговую систему по индикатору стандартного отклонения.

В этой статье мы рассмотрим возможность модернизации индикатора CCI. Кроме того, будет представлен пример модификации этого индикатора.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).

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

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.

Продолжим разработку мультивалютного советника с несколькими параллельно работающими стратегиями. Попробуем перенести всю работу, связанную с открытием рыночных позиций с уровня стратегий на уровень эксперта, управляющего стратегиями. Сами стратегии будут торговать только виртуально, не открывая рыночных позиций.

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.

Это один из самых мощных индикаторов из существующих. Те, кто торгует и старается иметь определенную степень уверенности, не могут не иметь этот индикатор на своем графике. Хотя чаще всего его используют те, кто торгует, наблюдая за лентой сделок («tape reading»). Также этот индикатор могут использовать и те, кто использует только Price Action.

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами и т. д.) более чем одной парой символов с одного графика.

Алгоритм имитации отжига (Simulated Annealing) является метаэвристикой, вдохновленной процессом отжига металлов. В нашей статье проведем тщательный анализ алгоритма и покажем, как многие распространенные представления и мифы, вокруг этого наиболее популярного и широко известного метода оптимизации, могут быть ошибочными и неполными. Анонс второй части статьи: "Встречайте собственный авторский алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"

Старые торговые стратегии. В этой статье представлена стратегия отслеживания тренда. Стратегия исключительно техническая и использует несколько индикаторов и инструментов для подачи сигналов и определения целевых уровней. Компоненты стратегии включают в себя: 14-периодный стохастический осциллятор, пятипериодный стохастический осциллятор, скользящую среднюю с периодом 200 и проекцию Фибоначчи (для установки целевых уровней).

Продолжаем изучение алгоритмов распределенного Q-обучения. В предыдущих статьях мы рассмотрели алгоритмы распределенного и квантильного Q-обучения. В первом мы учили вероятности заданных диапазонов значений. Во втором учили диапазоны с заданной вероятностью. И в первом, и во втором алгоритме мы использовали априорные знания одного распределения и учили другое. В данной статье мы рассмотрим алгоритм, позволяющей модели учить оба распределения.

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.

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.

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.

Продолжаем изучение распределенного Q-обучение. И сегодня мы посмотрим на данный подход с другой стороны. О возможности использования квантильной регрессии в решение вопрос прогнозирования ценовых движений.

В данной статье мы подробно раскроем написание класса риск-менеджера для ручной торговли с нуля. Также данный класс может быть использован как базовый класс для наследования трейдерам, которые торгуют алгоритмически.

В предыдущей статье мы начали изучать нейросети с прямой связью, однако остались неразобранными некоторые моменты. Один из них — проектирование архитектуры. Поэтому в этой статье мы рассмотрим, как спроектировать гибкую нейронную сеть с учетом входных данных, количества скрытых слоев и узлов для каждой сети.