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
Машинное обучение и Data Science (Часть 04): Предсказание биржевого краха
В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.
Эксперименты с нейросетями (Часть 7): Передаем индикаторы
Примеры передачи индикаторов в перцептрон. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник, результаты его оптимизации и форвард тестирования.
Машинное обучение и Data Science (Часть 25): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью рекуррентных нейросетей (RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) ценятся за способность использовать прошлую информацию для прогнозирования будущих событий. Такие прогностические возможности с успехом применяются в различных областях. В этой статье мы применим модели RNN для прогнозирования трендов на рынке Форекс. Посмотрим, смогут ли они повысить точность прогнозирования в трейдинге.
Нейросети — это просто (Часть 16): Практическое использование кластеризации
В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 62): Реалтайм-обновление тиковых серий, подготовка к работе со стаканом цен
В статье сделаем реалтайм-обновление коллекции тиковых данных и подготовим класс объекта-символа для работы со стаканом цен, работу над которым начнём со следующей статьи.
Алгоритм докупки: симуляция мультивалютной торговли
В данной статье мы создадим математическую модель для симуляции мультивалютного ценообразования и завершим исследование принципа диверсификации в рамках поиска механизмов увеличения эффективности торговли, которое я начал в предыдущей статье с теоретических выкладок.
Нейросети — это просто (Часть 58): Трансформер решений (Decision Transformer—DT)
Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.
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.
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 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.
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.
Своп-арбитраж на Форекс: Собираем синтетический портфель и создаем стабильный своп-поток
Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.
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.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 82): Рефакторинг объектов библиотеки и коллекция графических объектов
В статье доработаем все объекты библиотеки - присвоим каждому объекту его уникальный тип и продолжим разработку класса-коллекции графических объектов библиотеки.
Нейросети — это просто (Часть 53): Декомпозиция вознаграждения
Мы уже не раз говорили о важности правильного подбора функции вознаграждения, которую используем для стимулирования желательного поведения Агента, добавляя вознаграждения или штрафы за отдельные действия. Но остается открытым вопрос о дешифровке наших сигналов Агентом. В данной статье мы поговорим о декомпозиции вознаграждения в части передачи отдельных сигналов обучаемому Агенту.
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.
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.
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.
Машинное обучение и Data Science (Часть 24): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью обычных ИИ-моделей
На валютном рынке сложно предсказать будущие тренды, не имея представления о прошлом. Очень немногие модели машинного обучения способны делать прогнозы на будущее, учитывая прошлые значения. В этой статье мы посмотрим, как можно использовать классические (не временные ряды) модели искусственного интеллекта, чтобы понять рынок.
Индикатор прогноза волатильности при помощи Python
Прогнозируем будущую экстремальную волатильность при помощи бинарной классификации. Создаем индикатор прогноза экстремальной волатильности с использованием машинного обучения.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 94): Составные графические объекты, перемещение и удаление
В статье начнём разработку различных событий составного графического объекта. Рассмотрим частично перемещение и удаление составного графического объекта. Сегодня по большей части мы будем дорабатывать то, что было создано в прошлой статье.
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.
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.
Использование алгоритма машинного обучения PatchTST для прогноза ценовых движений на следующие 24 часа
В этой статье мы применим относительно сложный нейросетевой алгоритм PatchTST, реализованный в 2023 году, для прогнозирования ценовых движений на ближайшие 24 часа. Воспользуемся официальным репозиторием, внесем небольшие изменения, обучим модель для EURUSD и применим ее для формирования будущих прогнозов на языке Python или MQL5.
Создавать графические панели в MQL5 стало проще
В этой статье мы предоставим простое и понятное руководство для всех, кто хочет создать один из самых ценных и полезных инструментов в трейдинге — графическую панель, упрощающую выполнение торговых задач. Графические панели позволяют сэкономить время и больше сосредоточиться на самой торговле.
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.
Простое создание сложных индикаторов с помощью объектов
В статье представлен метод создания сложных индикаторов, позволяющий избежать проблем при работе с несколькими графиками и буферами, а также при объединении данных из нескольких источников.
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.
Графика в библиотеке DoEasy (Часть 95): Элементы управления составными графическими объектами
В статье рассмотрим инструментарий для управления составными графическими объектами - элементы управления расширенным стандартным графическим объектом. Сегодня мы немного отступим от темы перемещения составного графического объекта и сделаем обработчик события изменения графика, на котором находится составной графический объект, и займёмся объектами управления составным графическим объектом.
StringFormat(). Обзор, готовые примеры использования
Статья является продолжением обзора функции PrintFormat(). Рассмотрим вкратце форматирование строк при помощи StringFormat() и их дальнейшее использование в программе. Напишем шаблоны для вывода информации о символе в журнал терминала. Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам.
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.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 12): Время и торговля (I)
Сегодня мы создадим Time & Trade с быстрой интерпретацией для чтения потока ордеров. Это первая часть, в которой мы будем строить эту систему. В следующей статье мы дополним систему недостающей информацией, поскольку нам потребуется добавить в код нашего эксперта несколько новых вещей.
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.
Квантовые вычисления и трейдинг: Новый взгляд на прогнозы цен
В статье рассматривается инновационный подход к прогнозированию движения цен на финансовых рынках с использованием квантовых вычислений. Основное внимание уделяется применению алгоритма квантовой оценки фазы (QPE) для поиска продобразов ценовых паттернов, что позволяет значительно ускорить процесс анализа рыночных данных.
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.
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.
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.
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.
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.