Статьи по программированию на языке MQL5

Предлагаем познакомиться с алгоритмом разложения временного ряда на смысловые слои и построения из них экономной модели. Мы последовательно показываем архитектуру, практическую реализацию на MQL5/OpenCL и реальные тесты на исторических рыночных данных.

Многим, особенно тем, кто не занимается программированием, очень сложно передавать информацию между MetaTrader 5 и другими программами. Одной из таких программ является Excel. Многие люди используют Excel для управления и контроля своих рисков, так как это очень хорошая программа, которую легко освоить даже тем, кто не является программистом на VBA. Далее мы рассмотрим, как установить связь между MetaTrader 5 и Excel (очень простой метод).

В течение первой минуты после выхода важных экономических новостей риск просчета чрезвычайно высок. В течение этого короткого промежутка времени движение цены может быть неустойчивым и волатильным, что часто приводит к срабатыванию отложенных ордеров с обеих сторон. Вскоре после публикации — обычно в течение минуты — рынок, как правило, стабилизируется, возобновляя или корректируя преобладающий тренд с более типичной волатильностью. В этом разделе мы рассмотрим альтернативный подход к торговле на новостях, чтобы оценить его эффективность как ценного дополнения к инструментарию трейдера. Продолжайте читать, чтобы получить больше информации и подробностей из этого обсуждения.

Линейные ядра — простейшая матрица, используемая в машинном обучении для линейной регрессии и опорных векторных машин. Ядро Матерна (Matérn) представляет собой более универсальную версию радиальной базисной функции (Radial Basis Function, RBF), которую мы рассматривали в одной из предыдущих статей, и оно отлично подходит для отображения функций, которые не настолько гладкие, как предполагает RBF. Создадим специальный класс сигналов, который использует оба ядра для прогнозирования условий на покупку и продажу.

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.

Новый оптимизационный метод Bison Algorithm (BIA) — две стратегии, заимствованные из поведения бизонов, для непрерывных задач с одной целевой функцией. Ключевыми особенностями BIA являются два основополагающих принципа, заимствованных из поведения бизонов, это способность к динамичному перемещению и оборонительная стратегия.

Торговать без осознания сессии — все равно что ориентироваться без компаса: вы движетесь, но без определенной цели. Сегодня мы совершаем революцию в восприятии трейдерами рыночного тайминга, превращая обычные графики в динамичные географические отображения. Используя мощные возможности визуализации MQL5, мы создадим живую карту мира, которая подсвечивает активные торговые сессии в режиме реального времени, превращая абстрактные рыночные часы в интуитивно понятную визуальную информацию. Это путешествие отточит вашу психологию трейдинга и познакомит вас с методами программирования профессионального уровня, позволяющими преодолеть разрыв между сложной структурой рынка и практической, действенной информацией.

В статье мы завершаем работу по построению фреймворка SAGDFN средствами MQL5, подводя итоги разработки и демонстрируя результаты его практического тестирования. Объединим реализованные ранее модули в единую систему^ покажем сильные стороны подхода, отметим его уязвимости и обсудим возможные пути доработки.

Главное в этой статье — представление и объяснение класса C_ChartFloatingRAD. У нас есть индикатор Chart Trade, который работает довольно интересным образом. Как вы могли заметить, у нас на графике все еще достаточно небольшое количество объектов, и тем не менее, мы получили ожидаемое функционирование. Значения, присутствующие в индикаторе, можно редактировать. Вопрос в том, как это возможно? В этой статье все начнет проясняться.

В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) — метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.

Сегодня мы начнем изучать структуры более простым, практичным и комфортным способом. Структуры являются одной из основ программирования, независимо от того, структурированы они или нет. Я знаю, что по мнению многих, структуры - это просто коллекции данных, но уверяю вас, что это гораздо больше, чем просто структуры. И здесь мы начнем исследовать эту новую вселенную наиболее дидактическим способом.

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

Представляю вашему вниманию мой новый популяционный алгоритм оптимизации BIO (Blood Inheritance Optimization), вдохновленный системой наследования групп крови человека. В этом алгоритме каждое решение имеет свою "группу крови", определяющую способ его эволюции. Как и в природе, группа крови ребенка наследуется по особым правилам, в BIO новые решения получают свои характеристики через систему наследования и мутаций.

В этой статье мы начнем рассматривать одну из концепций, которую многие новички избегают. Это связано с тем, что шаблоны - непростая тема, поскольку многие не понимают основного принципа, лежащего в основе шаблона: перегрузка функций и процедур.

В настоящей статье мы автоматизируем пробой полуночного диапазона с помощью стратегии прорыва структуры на MQL5, подробно описывая код для обнаружения пробоя и исполнения сделок. Определяем точные параметры риска для входа, стоп-ордеров и прибыли. Тестирование на истории и оптимизация включены для практической торговли.

В статье мы раскрываем архитектуру SAGDFN — современного фреймворка, способного преобразовать подход к обработке пространственно-временных данных. Он сохраняет ключевую информацию даже в сложных графах и при этом снижает вычислительные издержки.

Регуляризация — это форма штрафования функции потерь пропорционально дискретному весу, применяемому ко всем слоям нейронной сети. Мы оценим значимость некоторых форм регуляризации, протестировав советник, собранный в Мастере.

В этой статье будет реализована сортировка новостей для отдельных новостных событий на основе их идентификаторов. Кроме того, предыдущие запросы SQL будут улучшены для предоставления дополнительной информации или сокращения времени выполнения запроса. Код, созданный в предыдущих статьях, станет работоспособным.

Давайте создадим что-нибудь поинтереснее. Не хочу портить сюрприз, поэтому следите за статьей, чтобы лучше понять. С самого начала этой серии о разработке системы репликации/моделирования, я говорил, что идея состоит в том, чтобы использовать платформу MetaTrader 5 одинаково как в разрабатываемой нами системе, так и на реальном рынке. Важно, чтобы это было сделано должным образом. Никто не хочет тренироваться и учиться сражаться, используя одни инструменты, в то время как во время боя ему придется пользоваться другими.

Как насчет изучения чего-то нового? В этой статье вы узнаете, как преобразовывать скрипты в сервисы, и почему полезно это делать.

В мире больших данных существуют миллионы альтернативных наборов данных, которые потенциально могут улучшить наши торговые стратегии. В этой серии статей мы рассматриваем наиболее информативные общедоступные наборы данных.

Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

В сегодняшней статье мы начнем изучать некоторые особые типы данных. Для начала мы определим, что такое строка, и объясним, как использовать некоторые базовые процедуры. Это позволит нам работать с этим типом данных, который может быть интересным, хотя иногда и немного запутанным для новичков. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.

В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.

Статья является шестой частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT 5.0. В этой части я опишу основные изменения в нашем первом рефакторинге, получение рабочего проекта наших классов построения пакетов, создание пакетов PUBLISH и PUBACK, а также семантику кодов причин PUBACK.

В данной статье представлен практический подход к адаптации современного фреймворка для анализа финансовых потоков средствами MQL5. Рассмотрены ключевые компоненты модели — Depth-Wise свёртки с остаточными связями, конусные Super Kernel Block и модуль глобальной агрегации движения (GMA).

В предыдущей статье я объяснил, как можно управлять данными шаблона для их использования в OBJ_CHART. Там я лишь обозначил тему, не вдаваясь в подробности, поскольку в той версии работа была выполнена очень упрощенным способом. Это сделано для того, чтобы облегчить объяснение содержания, ведь несмотря на кажущуюся простоту многих вещей, некоторые из них не столь очевидны, а без понимания самой простой и основной части, вы не сможете по-настоящему разобраться в том, что мы делаем.