Статьи по программированию на языке MQL5

Секреты эффективной оптимизации торговых стратегий в метаэвристических подходах. Community of Scientist Optimization — новый популяционный алгоритм, вдохновленный механизмами функционирования научного сообщества. В отличие от традиционных природных метафор, CoSO моделирует уникальные аспекты человеческой научной деятельности: публикацию результатов в журналах, конкуренцию за гранты и формирование исследовательских групп.

В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм DEA — метаэвристический метод оптимизации, вдохновленный уникальной способностью дельфинов находить добычу с помощью эхолокации. От математических основ до практической реализации на MQL5, от анализа до сравнения с классическими алгоритмами — детально разберем, почему этот относительно молодой метод заслуживает места в арсенале тех, кто сталкивается с задачами оптимизации.

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.

Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.

В этой статье мы рассмотрим расширенную визуализацию данных, включая такие функции, как интерактивность, многослойные данные и динамические элементы, позволяющие трейдерам более эффективно изучать тренды, закономерности и корреляции.

Финансовые рынки не находятся в идеальном равновесии. Некоторые рынки демонстрируют бычий тренд, другие — медвежий, а третьи — флэт. Эта несбалансированная информация, используемая для обучения моделей машинного обучения, может вводить в заблуждение, поскольку рынки часто меняют направление. В этой статье мы обсудим несколько способов решения этой проблемы.

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.

В этой статье продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.

В этой статье мы на практике поймем разницу между передачей по значению или передачей по ссылке. Хотя это кажется чем-то простым и обычным и не вызывающим проблем, многие опытные программисты часто сталкиваются с настоящими неудачами в работе над кодом именно из-за этой маленькой детали. Знание того, когда, как и зачем использовать передачу по значению или по ссылке, существенно изменит нашу жизнь как программистов. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не стоит рассматривать его как окончательное приложение, или использовать приложение с иной целью, кроме изучения представленных здесь концепций

В этой статье мы предпринимаем вторую попытку преобразовать изменения уровня цен на любом рынке в соответствующее изменение угла наклона. На этот раз мы выбрали более математически сложный подход, чем в первой попытке, и полученные нами результаты позволяют предположить, что изменение подхода, возможно, было правильным решением. Мы рассмотрим, как можно использовать полярные координаты для осмысленного расчета угла, образованного изменениями уровней цен, независимо от того, какой рынок вы анализируете.

Предлагаем познакомиться с инновационным фреймворком SCNN, который выводит анализ временных рядов на новый уровень за счёт чёткого разделения данных на долгосрочные, сезонные, краткосрочные и остаточные компоненты. Такой подход значительно повышает точность прогнозирования, позволяя модели адаптироваться к сложной и меняющейся рыночной динамике.

Рассматриваем альтернативу нейросетевым фильтрам сигналов: ассоциативные правила и базовую теорию вероятностей в MQL5, без Python и внешних библиотек. Показано, как дискретизировать рыночные условия (RSI, EMA, ATR, импульс, сессия), собрать статистику по support, confidence, lift и edge с сглаживанием Лапласа и применять результат как прозрачный входной фильтр перед сделкой.

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.

Эта статья призвана стать понятным и дружелюбным введением для трейдеров в наиболее распространенные тесты на коинтеграцию, а также простым руководством по интерпретации их результатов. Тесты Энгла — Грейнджера и Йохансена позволяют выявлять статистически значимые пары или группы активов, обладающие общей долгосрочной динамикой. Тест Йохансена особенно полезен для портфелей из трех и более активов, так как он рассчитывает силу коинтеграционных векторов для всех инструментов одновременно.

В этой статье мы исследуем основы гармонических паттернов, их структуру и то, как они применяются в торговле. Вы узнаете о коррекциях и расширениях Фибоначчи, а также о том, как реализовать обнаружение гармонических паттернов на языке MQL5, тем самым закладывая основу для создания продвинутых торговых инструментов и советников.

Трейлинг-индикатор UT BOT ATR - это персональный и настраиваемый индикатор, который очень эффективен для трейдеров, предпочитающих принимать быстрые решения и зарабатывать деньги на разнице в цене, что называется краткосрочной торговлей (скальперы), а также оказывается жизненно важным и очень эффективным для долгосрочных трейдеров (позиционные трейдеры).

В данной статье мы создаем советник на MQL5 для стратегии прорыва азиатской сессии, вычисляя максимумы и минимумы сессии и применяя фильтрацию трендов с помощью скользящей средней. Реализуем динамический дизайн объектов, определяемые пользователем входные временные параметры и надежное управление рисками. Наконец, продемонстрируем методы тестирования на истории и оптимизации для доработки программы.

Знаете, что на самом деле определяет направление валютной пары? Его определяет сила каждой отдельной валюты. В этой статье мы будем измерять силу валюты, анализируя все пары, в которых она присутствует. Это позволит прогнозировать движение этих пар, исходя из относительной силы входящих в них валют. Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Анализ Price Action – это фундаментальный подход к выявлению прибыльных сетапов. Однако вручную отслеживать движение цены и паттерны бывает сложно и долго. Для решения этой задачи мы разрабатываем инструменты, которые автоматически анализируют Price Action и подают своевременные сигналы при обнаружении потенциальных возможностей. В этой статье представлен надежный инструмент, который использует пробои фракталов в сочетании с EMA 14 и EMA 200 для генерации надежных торговых сигналов, помогая трейдерам принимать более обоснованные решения.

Переходим к использованию сразу нескольких экземпляров терминала на сервере, организовав простую панель управления запуском и остановкой. Теперь пришло время расширять функциональность и переходить к следующим этапам — реализации более сложных возможностей, таких как управление несколькими экземплярами, хранение состояния, интеграция с MetaTrader5 API и веб-интерфейс с полной информацией о терминалах.

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

Проксимальная оптимизация политики (Proximal Policy Optimization) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет политику, часто в сетевой форме, очень маленькими шагами, чтобы обеспечить стабильность модели. Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Представляем новый метаэвристический алгоритм Chaos Game Optimization (CGO), демонстрирующий уникальную способность сохранять высокую эффективность при работе с задачами большой размерности. В отличие от большинства оптимизационных алгоритмов, CGO не только не теряет, но иногда даже увеличивает производительность при масштабировании задачи, что является его ключевой особенностью.

В статье мы создадим собственный индикатор на MQL5, применив проектный подход. Также мы рассмотрим индикаторные буферы, свойства и визуализацию трендов в виде понятного для новичков пошагового руководства.

Создание новых индикаторов на основе существующих - это мощный способ улучшить торговый анализ. Определив математическую функцию, которая интегрирует значения существующих индикаторов, трейдеры могут создавать гибридные индикаторы, объединяющие множество сигналов в единый эффективный инструмент. В данной статье представлен новый индикатор, созданный на основе трех осцилляторов с использованием модифицированной версии функции корреляции Пирсона, который мы называем Псевдокорреляцией Пирсона (PPC). Индикатор PPC предназначен для количественной оценки динамической корреляционной связи между осцилляторами и применения ее в рамках практической торговой стратегии.

Предлагаем познакомиться с новой реализацией ключевых компонентов Фреймворка GinAR — адаптивного алгоритма для работы с графовыми временными рядами. В статье шаг за шагом разобраны архитектура, алгоритмы прямого прохода и обратного распространения ошибки.

Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.

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 статье представлена практическая реализация модуля адаптивного прогнозирования, объединяющего подходы Lattice и Tail-Aware моделирования для финансовых временных рядов. Читатель увидит, как система адаптивно выбирает архетипы рынка, оценивает релевантность экспертов и формирует взвешенные прогнозные распределения с учётом тяжёлых хвостов и локальных экстремумов.

В статье рассматривается проекция дневных свечей EURUSD на эллиптическую кривую secp256k1 и извлечение 96 признаков (EC+TA) для прогноза направления следующей свечи в CatBoost. Показаны маппинг цен на кривую и конвейер обучения на 2000 барах D1; полная модель достигает AUC на тесте 0,6508, вклад EC-признаков — 60,6%. Материалы пригодны для воспроизведения в Python/MetaTrader 5.

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.

Торговля на новостях часто требует управления несколькими позициями и символами в течение очень короткого времени из-за повышенной волатильности. В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим проблемы торговли несколькими символами, интегрировав эту функцию в наш советник «Заголовки новостей». Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как алгоритмическая торговля с помощью MQL5 делает торговлю несколькими символами более эффективной и действенной.

Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.