Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5
Эксперты являются вершиной программирования и желаемой целью каждого разработчика в автоматическом трейдинге. Написать собственного торгового робота вы сможете с помощью статей этого раздела. Новички шаг за шагом смогут пройти все этапы в создании, отладке и тестировании автоматических торговых систем.
Статьи научат вас не только программировать на языке MQL5, но и покажут как реализовать любые торговые идеи и техники. Вы узнаете, как написать трейлинг стоп, как реализовать управление капиталом, как получить значение индикатора и многое-многое другое.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5
В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.
Математические модели в сеточных стратегиях
В этой статье мы рассмотрим применение математики к сеточным стратегиям. Мы разберем основные принципы работы стратегии, её преимущества и недостатки. Вы узнаете, как построить торговую сетку, задавать оптимальные параметры и эффективно управлять рисками.
Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.
Связь торговых роботов MetaTrader 5 с внешними брокерами через API и Python
В настоящей статье мы обсудим реализацию MQL5 в партнерстве с Python для выполнения связанных с брокером операций. Представьте, что у вас есть постоянно работающий советник (EA), размещенный на VPS и совершающий сделки от вашего имени. В какой-то момент способность советника управлять средствами становится первостепенной. Она включает в себя такие операции, как пополнение вашего торгового счета и инициирование вывода средств. В данном обсуждении мы прольем свет на преимущества и практическую реализацию этих функций, обеспечивающих плавную интеграцию управления средствами в вашу торговую стратегию. Следите за обновлениями!
Оцениваем будущую производительность с помощью доверительных интервалов
В этой статье мы углубимся в применение методов бутстреппинга (bootstrapping) как средства оценки будущей эффективности автоматизированной стратегии.
Нейросетевой торговый советник на базе PatchTST
Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum
В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)
Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.
Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих
В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.
Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost
Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.
Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5
В этой статье мы рассмторим, как можно использовать обобщенный показатель Херста (Generalized Hurst Exponent) и тест коэффициента дисперсии (Variance Ratio) для анализа поведения ценовых рядов в MQL5.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (Окончание)
Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 5): Отправка команд из Telegram в MQL5 и получение ответов в реальном времени
В этой статье мы создадим несколько классов для облегчения взаимодействия в реальном времени между MQL5 и Telegram. Мы займемся извлечением команд из Telegram, их декодированием и интерпретацией, а также отправкой соответствующих ответов. Под конец мы протестируем эти взаимодействия и убедимся в их правильной работе в торговой среде.
Нейросети в трейдинге: Иерархическое обучение признаков облака точек
Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.
Функции Уолша в современном трейдинге
Эта статья рассматривает применение функций Уолша в трейдинге. Мы познакомимся с основными принципами использования этих функций для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен и принятия торговых решений. Также мы обсудим преимущества и недостатки этих функций, и перспективы их применения в трейдинге и техническом анализе.
Теория категорий в MQL5 (Часть 7): Мульти-, относительные и индексированные домены
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)
Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).
Создание советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout)
В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout). Мы рассмотрим ключевые концепции стратегии, разработаем схему советника и реализуем логику прорыва на MQL5. В конце мы изучаем методы бэк-тестирования и оптимизации советника, чтобы максимально повысить его эффективность.
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (Окончание)
SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.
Разработка динамического советника на нескольких парах (Часть 1): Корреляция и обратная корреляция валютных пар
Динамический советник на нескольких парах использует как корреляционные, так и обратные корреляционные стратегии для оптимизации эффективности торговли. Анализируя рыночные данные в режиме реального времени, он определяет и использует взаимосвязь между валютными парами.
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 4): Настройка стиля отображения для каждой трендовой волны
В статье показаны возможности мощного языка MQL5 для отрисовки различных стилей индикаторов в MetaTrader 5. Мы также рассмотрим скрипты и их использование в нашей модели.
Нейросети — это просто (Часть 94): Оптимизация последовательности исходных данных
При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.
Реализация торговой стратегии Rapid-Fire с использованием индикаторов Parabolic SAR и простой скользящей средней (SMA) на MQL5
В настоящей статье мы разрабатываем торговый советник Rapid-Fire на MQL5, используя индикаторы Parabolic SAR и простую скользящую среднюю (SMA) для создания гибкой торговой стратегии. Мы подробно описываем реализацию стратегии, включая использование индикаторов, генерацию сигналов, а также процесс тестирования и оптимизации.
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов
Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 1): Освоение функций экономического календаря MQL5
В этой статье мы рассмотрим, как использовать экономический календарь MQL5 для торговли, сначала разобравшись с его основными функциями. Затем мы реализуем ключевые функции экономического календаря в MQL5 для извлечения необходимых новостей для принятия торговых решений. Наконец, мы посмотрим, как использовать эту информацию для эффективного совершенствования торговых стратегий.
От новичка до эксперта: Создание индикатора для определения зон ликвидности
Протяженность зон ликвидности и величина диапазона пробоя являются ключевыми переменными, существенно влияющими на вероятность повторного тестирования. В этом обсуждении мы описываем полный процесс разработки индикатора, который включает в себя эти коэффициенты.
Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок
Статья является частью серии о реализации графов средствами теории категорий в MQL5 и посвящена отношению порядка (Order Theory). Мы рассмотрим два основных типа упорядочения и исследуем, как концепции отношения порядка могут поддерживать моноидные множества при принятии торговых решений.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)
Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)
Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Окончание)
Фреймворк Mantis превращает сложные временные ряды в информативные токены и служит надёжным фундаментом для интеллектуального торгового Агента, готового работать в реальном времени.
Нейросети в трейдинге: Прогнозирование временных рядов при помощи адаптивного модального разложения (Окончание)
В статье рассматривается адаптация и практическая реализация фреймворка ACEFormer средствами MQL5 в контексте алгоритмической торговли. Показаны ключевые архитектурные решения, особенности обучения и результаты тестирования модели на реальных данных.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 14): Стратегия каскадной торговли с MACD-RSI и статистическими методами
В настоящей статье мы представляем стратегию лейеринга, которая сочетает индикаторы MACD и RSI со статистическими методами для автоматизации динамической торговли на MQL5. Мы исследуем архитектуру этого каскадного подхода, подробно описываем его реализацию с помощью ключевых сегментов кода и даем рекомендации читателям по тестированию на истории для оптимизации эффективности. Наконец, в заключение мы подчеркиваем потенциал стратегии и закладываем основу для дальнейших усовершенствований в автоматической торговле.
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)
В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (HypDiff)
Статья рассматривает способы кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве через анизотропные диффузионные процессы. Это помогает точнее сохранять топологические характеристики текущей рыночной ситуации и повышает качество ее анализа.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 6): Добавление адаптивных встроенных кнопок
В этой статье мы интегрируем интерактивные встроенные кнопки в MQL5-советник, что позволяет осуществлять управление в режиме реального времени через Telegram. Каждое нажатие кнопки запускает определенные действия и отправляет ответы обратно пользователю. Мы также создадим функции для эффективной обработки Telegram-сообщений и callback-запросов.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 7): Анализ команд для автоматизации индикаторов на графиках
В этой статье мы узнаем, как интегрировать команды Telegram с MQL5 для автоматизации добавления индикаторов на торговые графики. Мы рассмотрим процесс анализа пользовательских команд, их выполнение на языке MQL5 и тестирование системы для обеспечения бесперебойной торговли на основе индикаторов.
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Окончание)
Представляем вашему вниманию заключительную часть цикла, посвящённого GinAR — нейросетевому фреймворку для прогнозирования временных рядов. В этой статье мы анализируем результаты тестирования модели на новых данных и оцениваем её устойчивость в условиях реального рынка.
Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5
В статье представлен автоматизированный алгоритм на основе пересечений EMA для MetaTrader 5. Подробная информация обо всех аспектах демонстрации советника на языке MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5, от анализа характеристик ценового диапазона до управления рисками.