Статьи по программированию на языке MQL5

Скользящие средние — очень распространенный индикатор, который используют и понимают большинство трейдеров. Мы рассмотрим возможные варианты их использования, которые относительно редко используются в советниках, собранных с помощью Мастера MQL5.

В статье рассматриваются основные методы обработки файлов MQL5, ведение журналов торговли, обработка CSV-файлов и интеграция внешних данных. Статья содержит как теорию, так и практическое руководство по реализации. Читатели научатся шаг за шагом создавать собственный класс импортера CSV, получив практические навыки для реальных приложений.

В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.

В этой статье мы будем говорить о проблемах, связанных с объяснителями и объяснимостью в ИИ. Модели ИИ часто принимают решения, которые трудно объяснить. Более того, использование нескольких объяснителей часто приводит к так называемой "проблеме разногласий". А ведь ясное понимание того, как работают модели, является ключевым для повышения доверия к ИИ.

В статье рассмотрена разработка динамической мультисимвольной мультипериодной панели индикатора RSI в MQL5. Панель призвана предоставлять трейдерам значения RSI в реальном времени по различным символам и таймфреймам. Панель будет оснащена интерактивными кнопками, обновлениями в реальном времени и цветовыми индикаторами, помогающими трейдерам принимать обоснованные решения.

Продолжаем попытки дешифровать движения цен... Как насчет лингвистического анализа "словаря рынка", который мы получим, преобразовав бинарный код цены в BIP39? В этой статье мы углубимся в инновационный подход к анализу биржевых данных и рассмотрим, как современные методы обработки естественного языка могут быть применены к языку рынка.

Предлагаем познакомиться с методом комплексного мультимодального анализа взаимодействия и понимания признаков.

SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.

В статье представлен Алгоритм Искусственного Орошения (ASHA) – новый метаэвристический метод, разработанный для решения общих задач оптимизации. Основанный на моделировании процессов потоков и накопления воды, этот алгоритм выстраивает концепцию идеального поля, в котором каждая единица ресурса (вода) вызывается для поиска оптимального решения. Узнайте, как ASHA адаптирует принципы потока и накопления для эффективного распределения ресурсов в условиях поискового пространства, а также познакомьтесь с его реализацией и итогами тестирования.

Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.

Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.

Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.

В этой статье мы продолжаем реализацию фреймворка BAT средствами MQL5, показывая, как двунаправленная корреляция и модуль SATMA позволяют анализировать динамику рынка в контексте текущего состояния. Представлены ключевые архитектурных решения, позволяющие адаптировать фреймворк к анализу финансовых данных.

Предлагаем познакомиться с современным фреймворком Time-MoE, адаптированным под задачи прогнозирования временных рядов. В статье мы пошагово реализуем ключевые компоненты архитектуры, сопровождая их объяснениями и практическими примерами. Такой подход позволит вам не только понять принципы работы модели, но и применить их в реальных торговых задачах.

В этой статье мы рассмотрим, как передавать информацию в режиме реального времени между индикатором и сервисом, а также разберемся, почему могут возникнуть проблемы при изменении таймфрейма и как их решать. В качестве бонуса вы получите доступ к последней версии приложения репликации/моделирования.

Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.

Сегодня мы снимем ограничение, которое препятствовало выполнению моделирований, основанных на построении LAST, и введем новую точку входа специально для этого типа моделирования. Обратите внимание на то, что весь механизм работы будет основан на принципах валютного рынка. Основное различие в данной процедуре заключается в разделении моделирований BID и LAST. Однако важно отметить, что методология, используемая при рандомизации времени и его корректировке для совместимости с классом C_Replay, остается идентичной в обоих видах моделирования. Это хорошо, поскольку изменения в одном режиме приводят к автоматическим улучшениям в другом, особенно если это касается обработки времени между тиками.

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

В данной статье мы рассмотрим модель классификации гауссовских процессов. Мы начнём с изучения её теоретических принципов, а затем перейдём к практической разработке библиотеки ГП на MQL5.

Успешное применение алгоритмической торговли требует непрерывного междисциплинарного обучения. Однако бесконечный спектр возможностей может потребовать многолетних усилий, не принося ощутимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем структуру, которая постепенно усложняется, позволяя трейдерам постепенно совершенствовать свои стратегии, а не тратить неопределенное время на неопределенные результаты.

Мы продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.

Раскройте свой потенциал! Вас окружают возможности. Узнайте 3 главных секрета, с помощью которых вы начнете изучать MQL5 или перейдете на новый уровень владения этим языком. Погрузимся в обсуждение советов и рекомендаций, в равной степени полезных и начинающим, и профи.

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.

Стратегии, основанные на нескольких таймфреймах, по умолчанию не могут быть протестированы в советниках, собранных с помощью Мастера, из-за архитектуры кода MQL5, используемой в классах сборки. Мы рассмотрим способ обхода этого ограничения для стратегий, которые предполагают использование нескольких таймфреймов на примере квадратичной скользящей средней.

Фракталы Билла Вильямса — это мощный индикатор, который легко упустить из виду, когда впервые замечаешь его на ценовом графике. Он кажется слишком перегруженным и, вероятно, недостаточно точным. Моя цель - приоткрыть завесу тайны над этим индикатором, рассмотрев различные его паттерны на форвард-тестах применительно к советникам, собранным в Мастере.

В зонах поддержки и сопротивления с высокой вероятностью всегда присутствуют действительные сигналы подтверждения входа, как только зона правильно определена. В настоящем обсуждении мы создаем интеллектуальную программу на MQL5, которая автоматически определяет условия входа в эти зоны. Мы используем хорошо известные свечные паттерны наряду с собственными индикаторами подтверждения для валидации торговых решений. Нажмите, чтобы читать дальше.

В настоящей статье мы автоматизируем паттерн «Голова-Плечи» на MQL5. Мы анализируем его архитектуру, реализуем советник для его обнаружения и торговли, а также тестируем результаты на истории. Этот процесс раскрывает практичный торговый алгоритм, который можно усовершенствовать.

Начнем с прояснения нынешней ситуации, потому что мы начали не самым лучшим образом. Если не сделать этого сейчас, то вскоре мы окажемся в беде.

В статье рассматривается оптимизация уровней и периодов RSI для получения более эффективных торговых сигналов. Будут представлены методы оценки оптимальных значений RSI и автоматизации выбора периода с использованием поиска по сетке и статистических моделей. Наконец, мы реализуем решение на языке MQL5, используя Python для анализа. Наш подход прагматичен, прост и направлен на то, чтобы с легкостью решать потенциально сложные проблемы.

Фреймворк CATCH сочетает преобразование Фурье и частотный патчинг для точного выявления рыночных аномалий, недоступных традиционным методам. В данной работе мы рассмотрим, как этот подход раскрывает скрытые закономерности в финансовых данных.

В статье представлен метод Big Bang - Big Crunch, который имеет две ключевые фазы: циклическое создание случайных точек и их сжатие к оптимальному решению. Этот подход сочетает исследование и уточнение, позволяя постепенно находить лучшие решения и открывая новые возможности в области оптимизации.

Для многих трейдеров разрыв между знанием правил управления рисками и последовательным их соблюдением приводит к гибели счетов. Эмоциональное подавление, торговля с целью отыграться и простая оплошность могут разрушить даже самую лучшую стратегию. Сегодня мы превратим платформу MetaTrader 5 в надежного исполнителя ваших торговых правил, разработав советник по управлению рисками под названием Risk Enforcement Expert Advisor. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.