Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

В статье описываются шаги по созданию торгового советника, который извлекает выгоду из ценовых прорывов после периодов консолидации. Определяя диапазоны консолидации и устанавливая уровни прорыва, трейдеры могут автоматизировать свои торговые решения на основе этой стратегии. Советник призван обеспечить четкие точки входа и выхода, избегая ложных пробоев.

В настоящей статье мы создаем советника (EA) на MQL5 на основе стратегии PIRANHA, использующего Полосы Боллинджера для повышения эффективности торговли. Мы обсуждаем ключевые принципы стратегии, реализацию кода, а также методы тестирования и оптимизации. Эти знания позволят эффективно использовать советник в ваших торговых сценариях

Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.

Мы продолжаем реализацию фреймворка DA-CG-LSTM, который предлагает инновационные методы анализа и прогнозирования временных рядов. Использование CG-LSTM и двойного внимания позволяет более точно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные зависимости в данных, что особенно полезно для работы с финансовыми рынками.

Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов

В статье описывается подход к разметке сделок с помощью осцилляторов для моделей машинного обучения. Это позволяет избавиться от look ahead bias. Показано, что такая разметка не приводит к переобучению моделей, а стратегии продолжают работать продолжительное время.

В статье описываются шаги по внедрению советника Deus на основе индикаторов RSI и скользящей средней для управления автоматической торговлей.

Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.

С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.

Эта статья посвящена ортогональным многочленам. Их применение может стать основой для более точного и эффективного анализа рыночной информации, благодаря чему, трейдер сможет принимать более обоснованные решения.

Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.

В последних двух статьях рассматривался алгоритм Soft Actor-Critic, который включает энтропийную регуляризацию в функцию вознаграждения. Этот подход позволяет балансировать исследование среды и эксплуатацию модели, но он применим только к стохастическим моделям. В данной статье рассматривается альтернативный подход, который применим как для стохастических, так и для детерминированных моделей.

Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.

Трейдинг характеризуется высокими требованиями к дисциплине риск-менеджмента. Настоящая работа представляет анализ основных причин неудач трейдеров и предлагает техническое решение в виде класса CEnhancedRiskManager для платформы MQL5. Включает практическое тестирование на агрессивном сеточном советнике.

Применение анизотропных диффузионных процессов для кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве, как это предложено в фреймворке HypDIff, способствует сохранению топологических особенностей текущей рыночной ситуации, и повышает качество её анализа. В предыдущей статье мы начали реализацию предложенных подходов средствами MQL5. И сегодня продолжим начатую работу, доведя ее до логического завершения.

Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.

Статья представляет полную реализацию TimeGPT — специализированной архитектуры на основе Transformer для прогнозирования финансовых временных рядов на платформе MetaTrader 5. Рассмотрена адаптация механизма внимания для финансовых данных, селективная токенизация изменений цены, hardware-aware оптимизации и продвинутые техники обучения. Включены результаты практического тестирования, показавшие точность прогнозов 87% при горизонте 24 бара с временем обучения 15 минут на CPU. Представлен готовый торговый советник с автоматическим переобучением.

В процессе анализа рыночной ситуации мы делим её на отдельные сегменты, выявляя ключевые тенденции. Однако традиционные методы анализа часто фокусируются на одном аспекте, что ограничивает восприятие. В данной статье мы познакомимся с методом, позволяющем выделять несколько объектов, что даёт более полное и многослойное понимание ситуации.

Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.

В результате тестов, проведенных в предыдущих статьях, мы пришли к выводу, что оптимальность обученной стратегии во многом зависит от используемой обучаемой выборки. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с довольно простым и эффективном методе выбора траекторий для обучения моделей.

В этой статье познакомим вас с анализом сентимента и моделями ONNX на языке Python для использования в советнике. Один скрипт запускает обученную модель ONNX из TensorFlow для прогнозов на основе глубокого обучения, а другой извлекает заголовки новостей и дает количественную оценку настроений при помощи ИИ.

В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.

В предыдущей статье мы реализовали алгоритм Soft Actor-Critic, но не смогли обучить прибыльную модель. В данной статье мы проведем оптимизацию ранее созданной модели для получения желаемых результатов её работы.

Предлагаем познакомиться с фреймворком объединяющим вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention, направленную на повышение отзывчивости и точности прогнозирования в условиях нестабильности рынка. Вейвлет-преобразование позволяет разложить доходность активов на высокие и низкие частоты, тщательно фиксируя долгосрочные рыночные тенденции и краткосрочные колебания.

В рамках статьи треугольный арбитраж представляется как задача поиска циклов в ориентированном графе, где вершины — валюты, рёбра — валютные пары с весами-курсами. Прибыльный цикл: произведение весов >1. Созданные нами алгоритмы Floyd-Warshall и DFS находят оптимальные пути обмена валют, возвращающиеся в исходную точку с прибылью.

Исследование окружающей среды в задачах обучения с подкреплением является актуальной проблемой. Ранее мы уже рассматривали некоторые подходы. И сегодня я предлагаю познакомиться с ещё одним методом, основанным на максимизации ядерной нормы. Он позволяет агентам выделять состояния среды с высокой степенью новизны и разнообразия.

Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.

В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!

В предыдущих работах мы всегда оценивали текущее состояния окружающей среды. При этом динамика изменения показателей, как таковая, всегда оставалась "за кадром". В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, который позволяет оценить непосредственное изменение данных между 2 последовательными состояниями окружающей среды.