Статьи по программированию на языке MQL5

Знаете ли вы, что стратегии "Золотой крест" (Golden Cross) и "Крест смерти" (Death Cross), основанные на пересечении скользящих средних, являются одними из самых надежных индикаторов для определения долгосрочных рыночных трендов? "Золотой крест" сигнализирует о бычьем тренде, когда более короткая скользящая средняя пересекает более длинную снизу вверх, в то время как "крест смерти" указывает на медвежий тренд, когда короткая скользящая средняя опускается ниже длинной. Несмотря на их простоту и эффективность, ручное применение этих стратегий часто приводит к упущенным возможностям или задержке сделок.

Правилам безопасного использования индикатора не всегда легко следовать. Спокойные рыночные условия могут неожиданно приводить к появлению на индикаторе значений, которые не будут считаться торговым сигналом, что приведет к упущенным возможностям для алгоритмических трейдеров. В статье рассматривается потенциальное решение проблемы, а также создание торговых приложений, способных адаптировать свои торговые правила к имеющимся рыночным данным.

Скользящие средние являются, безусловно, самыми эффективными индикаторами для прогнозирования моделями ИИ. Однако точность результатов можно еще больше повысить, если перед этим соответственным образом преобразовать данные. В этой статье мы поговорим о создании AI-моделей, которые могут прогнозировать в более отдаленное будущее без существенного снижения уровня точности. В очередной раз мы с вами убедимся, насколько полезны скользящие средние.

В этой статье мы рассмотрим, как можно снизить риски (и возможно ли это сделать) для опционных стратегий, где изначально риск не ограничен. Это относится к стратегиям, основанным на продаже опционов, то есть к флэтовым. Также рассмотрим варианты фиксации прибыли для опционных стратегий, основанных на покупке опционов, то есть трендовых. Как всегда, добавим в наш эксперт новые полезные функции и улучшим старые.

Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise, DBSCAN) - это неконтролируемая форма группировки данных, которая практически не требует каких-либо входных параметров, за исключением всего двух, что по сравнению с другими подходами, такими как k-средние, является преимуществом. Разберемся в том, как это может быть полезно в тестировании и торговле с применением советников, собранных в Мастере.

Поиск нейронной архитектуры (Neural Architecture Search), автоматизированный подход к определению идеальных настроек нейронной сети, может стать преимуществом при наличии большого количества вариантов и больших наборов тестовых данных. Здесь мы рассмотрим, как этот подход можно сделать еще более эффективным с помощью парных собственных векторов (Eigen Vectors).

Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.

В статье показана практическая реализация CandleCode для MetaTrader 5: расчет кодов свечей по методу Лиховидова с адаптацией порогов к волатильности (Bollinger Bands) и гистограммное отображение. Дополнительно представлен советник, который строит базу исторических паттернов по ZigZag, сравнивает их с текущим "слепком" через ATR и выдает статистику совпадений на панели.

LLM-агент с SQL-памятью в MetaTrader 5 — архитектура, которая устраняет главное ограничение классических LLM-советников: потерю контекста между запросами. Каждое решение агента записывается в SQLite с рыночными условиями в момент сигнала — RSI, выравнивание MA, волатильность — и после закрытия позиции база получает исход. При следующем запросе агент читает собственную историю: похожие условия RSI из прошлого и последние три решения — и только затем анализирует текущий рынок. Результат: система, которая помнит свои ошибки между перезапусками и адаптирует поведение на основе накопленной статистики, а не начинает с чистого листа при каждом новом баре.