Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

Статья знакомит с алгоритмом DA-CG-LSTM, который предлагает новые подходы к анализу временных рядов и их прогнозированию. Из нее вы узнаете, как инновационные механизмы внимания и гибкость модели позволяют улучшить точность прогнозов.

Фреймворк многозадачного обучения на основе ResNeXt оптимизирует анализ финансовых данных, учитывая их высокую размерность, нелинейность и временные зависимости. Использование групповой свертки и специализированных голов позволяет модели эффективно извлекать ключевые признаки исходных данных.

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

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 настоящем проекте исследуется сочетание глубокого обучения и технического анализа для тестирования торговых стратегий на рынке Форекс. Для быстрого экспериментирования используется скрипт на Python, использующий модель ONNX наряду с традиционными индикаторами, такими как PSAR, SMA и RSI, для прогнозирования движения пары EUR/USD. Затем скрипт MetaTrader 5 переносит эту стратегию в реальную среду, используя исторические данные и технический анализ для принятия обоснованных торговых решений. Результаты тестирования на исторических данных свидетельствуют об осторожном, но последовательном подходе, направленном на управление рисками и устойчивый рост, а не на агрессивную погоню за прибылью.

В этой статье мы реорганизуем существующий код отправки сообщений и скриншотов из MQL5 в Telegram, преобразовав его в многоразовые модульные функции. Это оптимизирует процесс, обеспечивая более эффективное выполнение и более простое управление кодом в нескольких экземплярах.

Продолжаем построение алгоритмов, заложенные в основу фреймворка DADA — передового инструмента для обнаружения аномалий во временных рядах. Этот подход позволяет эффективно отличать случайные флуктуации от значимых отклонений. В отличие от классических методов, DADA динамически адаптируется к разным типам данных, выбирая оптимальный уровень сжатия в каждом конкретном случае.

В этой серии статей мы анализируем классические торговые стратегии с использованием современных алгоритмов, чтобы определить, можно ли улучшить стратегию с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В сегодняшней статье мы рассмотрим классический подход к торговле индексом SP500, используя его взаимосвязь с казначейскими облигациями США (US Treasury Notes).

Продолжаем работу над имплементацией подходов фреймворка CATCH, который объединяет преобразование Фурье и механизм частотного патчинга, обеспечивая точное выявление рыночных аномалий. В этой работе мы завершаем реализацию собственного видения предложенных подходов и проведем тестирование новых моделей на реальных исторических данных.

Данный советник для MetaTrader 5 реализует стратегию Scalping OrderFlow (стратегия скальпирования потока ордеров) с расширенным управлением рисками. В нем используется множество технических индикаторов для определения торговых возможностей на основе дисбалансов в потоке ордеров. Бэк-тестирование показывает потенциальную прибыльность, но подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации, особенно в области управления рисками и соотношения результатов торговли. Он подходит для опытных трейдеров и требует тщательного тестирования и понимания перед практическим применением.

Фреймворк DUET предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных. Это позволяет адаптировать модели к изменениям во времени и повысить качество прогнозирования за счет устранения шума.

Продолжаем интеграцию методов, предложенных авторами фреймворка Attraos, в торговые модели. Напомню, что данный фреймворк использует концепции теории хаоса для решения задач прогнозирования временных рядов, интерпретируя их как проекции многомерных хаотических динамических систем.

Мы добавим Глубокое обучение к тем трем примерам, которые были опубликованы в предыдущих статьях, и сравним результаты с предыдущими. Цель состоит в том, чтобы научиться каким образом добавлять Глубокое обучение (DL) в другие советники.

В настоящей статье представлено подробное руководство по реализации сложной торговой системы с использованием сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и векторной авторегрессии (VAR) в MQL5. В ней излагаются теоретические основы этих методов, предлагаются подробные объяснения ключевых функций торгового алгоритма, а также приводится пример кода для реализации.

В этой статье мы напишем пример визуализации процесса оптимизации и сделаем отображение трёх лучших проходов для четырёх критериев оптимизации. А также обеспечим возможность выбора одного из трёх лучших проходов для вывода его данных в таблицы и на график.

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.

В этой статье мы рассмотрим особенности применения некоторых критериев тренда на практике. А также сделаем попытку разработать несколько новых критериев. Основное внимание будет уделено эффективности применения этих критериев для анализа рыночных данных и трейдинга.

В настоящей статье мы сосредоточимся на визуальном оформлении графического интерфейса пользователя (GUI) нашей торговой панели администратора с использованием MQL5. Мы рассмотрим различные методы и функции, доступные в MQL5, которые позволяют настраивать и оптимизировать интерфейс, обеспечивая его соответствие потребностям трейдеров при сохранении привлекательной эстетики.

Предлагаем познакомиться с архитектурой ACEFormer — современным решением, сочетающим эффективность вероятностного внимания и адаптивное разложение временных рядов. Материал будет полезен тем, кто ищет баланс между вычислительной производительностью и точностью прогноза на финансовых рынках.

В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.

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.

Этот инновационный торговый бот интегрирует платформу MetaTrader 5 с языком Python в целях использования анализа настроений в социальных сетях в режиме реального времени для автоматизированного принятия торговых решений. Путем анализа настроений в Twitter, связанных с конкретными финансовыми инструментами, бот преобразует тенденции социальных сетей в действенные торговые сигналы. Он использует архитектуру «клиент-сервер» с сокетной связью, обеспечивая бесперебойное взаимодействие между торговыми возможностями MetaTrader 5 и вычислительной мощностью Python. Система демонстрирует потенциал объединения финансовой математики с обработкой текстов на естественном языке, предлагая передовой подход к алгоритмической торговле, использующей альтернативные источники данных. Бот не только демонстрирует серьезные перспективы, но и указывает на области для дальнейшего совершенствования, включая более продвинутые методы анализа настроений и улучшенные стратегии управления рисками.

Мы расширим существующую библиотеку Dialog, включив в нее логику управления темами. Кроме того, мы интегрируем методы переключения тем в классы CDialog, CEdit и CButton, используемые в нашем проекте панели администратора.