Статьи по программированию на языке MQL5
Изучайте язык программирования торговых стратегий MQL5 по опубликованным здесь статьям, большая часть которых написана вами - членами сообщества. Все статьи разделены на категории для быстрого поиска ответа по тому или иному аспекту программирования: "Интеграция", "Тестер", "Торговые стратегии" и многое другое.
Следите за новыми публикациями и участвуйте в их обсуждении на форуме!
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
Разработка торговой системы на основе индикатора Gator Oscillator
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Gator Oscillator и создадим торговую систему по простым стратегиям.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 97): Независимая обработка перемещения объектов-форм
В статье рассмотрим реализацию независимого перемещения мышкой любых объектов-форм, а также дополним библиотеку сообщениями об ошибках и новыми свойствами сделок, ранее уже введёнными в терминал и MQL5.
Введение в MQL5 (Часть 7): Руководство для начинающих по созданию советников и использованию кода от ИИ в MQL5
В этой статье мы представим полное руководство для начинающих по созданию советников (EA) на MQL5. Вы найдете пошаговые инструкции по созданию экспертов с использованием псевдокода и возможностей кода, сгенерированного ИИ. Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свой пусть в алготрейдинге, а также для всех, кто хочет улучшить навыки разработки эффективных советников.
Оценка ONNX-моделей при помощи регрессионных метрик
Регрессия – это задача предсказания вещественной величины по непомеченному примеру. Для оценки точности предсказаний регрессионных моделей предназначены так называемые метрики регрессии.
Анализ циклов с использованием алгоритма Гёрцеля
В статье представлены утилиты, реализующие алгоритм Гёрцеля в MQL5 и два способа применения этого метода при анализе ценовых котировок для разработки стратегии.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы эволюционных стратегий (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES и (μ+λ)-ES)
В этой статье будет рассмотрена группа алгоритмов оптимизации, известных как "Эволюционные стратегии" (Evolution Strategies или ES). Они являются одними из самых первых популяционных алгоритмов, использующих принципы эволюции для поиска оптимальных решений. Будут представлены изменения, внесенные в классические варианты ES, а также пересмотрена тестовая функция и методика стенда для алгоритмов.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 18): Новая система ордеров (I)
Это первая часть новой системы ордеров. С тех пор, как мы начали создавать документацию данного советника в наших статьях, он претерпел различные изменения и улучшения, сохраняя при этом ту же модель системы ордеров на графике.
Создаем и оптимизируем торговую систему на основе волатильности с индикатором Чайкина
В этой статье мы поговорим об индикаторе волатильности Чайкина (Chaikin Volatility, CHV). Разберемся, что делает этот индикатор, как и в каких условиях его можно использовать и как создать пользовательский индикатор волатильности. Проанализируем несколько простых стратегий и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.
Критерий однородности Смирнова как индикатор нестационарности временного ряда
В статье рассматривается один из самых известных непараметрических критериев однородности — критерий Смирнова. Анализируются как модельные данные, так и реальные котировки. Приводится пример построения индикатора нестационарности (iSmirnovDistance).
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 66): Класс-коллекция Сигналов MQL5.com
В статье создадим класс-коллекцию сигналов Сервиса Сигналов MQL5.com с функциями управления подписанными сигналами, а также доработаем класс объекта-снимка стакана цен для отображения общего объёма стакана на покупку и на продажу.
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.
Разработка пользовательского индикатора True Strength Index с помощью MQL5
Представляю новую статью о том, как создать пользовательский индикатор. На этот раз мы будем работать с индексом истинной силы - True Strength Index (TSI) и создадим советник на его основе.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 93): Готовим функционал для создания составных графических объектов
В статье начнём разработку функционала для создания составных графических объектов. Наша библиотека будет поддерживать создание сложных составных графических объектов, в которых эти объекты смогут иметь любую иерархию связей. Подготовим все необходимые классы для последующей реализации таких объектов.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 25): Обеспечиваем надежность системы (II)
В этой статье мы сделаем финальный рывок к производительности советника... так что будьте готовы к долгому чтению. Чтобы сделать наш советник надежным, мы сначала удалим из кода всё, что не является частью торговой системы.
Машинное обучение и Data Science (Часть 26): Решающая битва в прогнозирование временных рядов — LSTM против GRU
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.
Цветные буферы в мультисимвольных мультипериодных индикаторах
В статье пересмотрим структуру индикаторного буфера в мультисимвольных мультипериодных индикаторах и организуем вывод на график цветных буферов этих индикаторов.
Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге
Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных лесов в отношении финансовых данных и проверить, смогут ли они помочь увеличить прибыль.
Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера
В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.
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.
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.
Скрытые марковские модели в торговых системах на машинном обучении
Скрытые марковские модели (СММ) представляют собой мощный класс вероятностных моделей, предназначенных для анализа последовательных данных, где наблюдаемые события зависят от некоторой последовательности ненаблюдаемых (скрытых) состояний, которые формируют марковский процесс. Основные предположения СММ включают марковское свойство для скрытых состояний, означающее, что вероятность перехода в следующее состояние зависит только от текущего состояния, и независимость наблюдений при условии знания текущего скрытого состояния.
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.
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.
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.
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.
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.
Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения с подкреплением в решении задач непрерывного пространства действий. И в данной статье предлагаю познакомиться с алгоритмом Soft Аctor-Critic (SAC). Основное преимущество SAC заключается в способности находить оптимальные политики, которые не только максимизируют ожидаемую награду, но и имеют максимальную энтропию (разнообразие) действий.
Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Стохастический диффузионный поиск (Stochastic Diffusion Search, SDS)
В статье рассматривается стохастический диффузионный поиск, SDS, это очень мощный и эффективный алгоритм оптимизации, основанный на принципах случайного блуждания. Алгоритм позволяет находить оптимальные решения в сложных многомерных пространствах, обладая высокой скоростью сходимости и способностью избегать локальных экстремумов.
Модель движения цены и ее основные положения (Часть 2): Уравнение эволюции вероятностного поля цены и возникновение наблюдаемого случайного блуждания
Выведено уравнение эволюции вероятностного поля цены, найден критерий приближения ценового скачка, раскрыты суть ценовых значений на графиках котировок и механизм возникновения случайного блуждания этих значений.
Торговая стратегия на индикаторе улучшенного распознавания свечей Доджи
Индикатор на метабарах обнаруживал больше свечей чем классический. Проверим, дает ли это реальную пользу в автоматической торговле.
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 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Одной из основных проблем обучения с подкреплением является исследование окружающей среды. Ранее мы уже познакомились с методом исследования на базе внутреннего любопытства. Сегодня я предлагаю посмотреть на ещё один алгоритм — исследование через несогласие.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 22): Новая система ордеров (V)
Сегодня мы продолжим разработку новой системы ордеров. Внедрить новую систему совсем непросто: мы часто сталкиваемся с проблемами, которые сильно усложняют процесс. Когда эти проблемы появляются, нам приходится останавливаться и заново анализировать направление, по которому мы движемся.
Оптимизация и тестирование торговых стратегий (Часть 1): Взгляд на "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang", и "Statistics SAR"
Так как я постоянно занимаюсь, разработкой разного рода торговых систем сегодня хочу поделиться с Вами несколькими из них по стратегиям "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang" и "Statistics SAR". Данные стратегии были найдены на просторах интернета.
Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов
В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.
MQL5 — Вы тоже можете стать мастером этого языка
В этой статье я проведу нечто вроде интервью с самим собой и расскажу, как я делал свои первые шаги в языке MQL5. С помощью данного руководства я хочу помочь вам стать выдающимся программистом на MQL5, поэтому мы рассмотрим необходимые основы, чтобы достичь этого. Всё, что вам нужно иметь при себе - это искреннее желание учиться.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 87): Коллекция графических объектов - контроль модификации свойств объектов на всех открытых графиках
В статье продолжим работу над отслеживанием событий стандартных графических объектов и создадим функционал, позволяющий контролировать изменение свойств графических объектов, расположенных на любых открытых в терминале графиках.
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.