Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

icon

Эксперты, созданные для платформы MetaTrader, выполняют самые разнообразные функции, задуманные их разработчиками. Торговые роботы могут отслеживать множество финансовых инструментов 24 часа в сутки, копировать сделки, создавать и отсылать отчеты, анализировать новости и даже предоставлять трейдеру собственный графический интерфейс, разработанный по его заказу.

В статьях предлагаются приемы программирования, математические идеи по обработке данных, советы по созданию и заказу торговых роботов.

Новая статья
последние | лучшие
preview
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть II): Перемещаемый интерфейс (II)

Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть II): Перемещаемый интерфейс (II)

Раскройте потенциал динамического представления данных в своих торговых стратегиях и утилитах с помощью нашего подробного руководства по созданию перемещаемых графических интерфейсов в MQL5. Погрузитесь в фундаментальные принципы объектно-ориентированного программирования и узнайте, как легко и эффективно разрабатывать и использовать один или несколько перемещаемых графических интерфейсов на одном графике.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)

Мы разобьем основной код MQL5 на отдельные фрагменты, чтобы проиллюстрировать интеграцию Telegram и WhatsApp для получения уведомлений о сигналах от индикатора Trend Constraint, который мы создаем в этой серии статей. Статья будет полезна трейдерам, а также начинающим и опытным разработчикам. Сначала мы рассмотрим настройку уведомлений в MetaTrader 5 и пользу их подключения для пользователя. На основе этого разработчики смогут отметить для себя определенные моменты для дальнейшего применения в своих системах.
preview
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (Окончание)

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.
preview
Реализация советника Deus: Автоматическая торговля с RSI и скользящими средними в MQL5

Реализация советника Deus: Автоматическая торговля с RSI и скользящими средними в MQL5

В статье описываются шаги по внедрению советника Deus на основе индикаторов RSI и скользящей средней для управления автоматической торговлей.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 3): Обнаружение изменений трендов при использовании системы

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 3): Обнаружение изменений трендов при использовании системы

В этой статье рассматривается, как экономические новости, поведение инвесторов и различные факторы могут влиять на развороты рыночных трендов. Статья включает видео с пояснениями и внедряет MQL5-код в программу для обнаружения разворотов тренда, оповещения и принятия соответствующих мер в зависимости от рыночных условий.
preview
Нейросети в трейдинге: Оптимизация LSTM для целей прогнозирования многомерных временных рядов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Оптимизация LSTM для целей прогнозирования многомерных временных рядов (Окончание)

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)

Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)

Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов
preview
Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 4): Поведенческие шаблоны 2

Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 4): Поведенческие шаблоны 2

Статья завершает серию о шаблонах проектирования в области программного обеспечения. Я уже упоминал, что существуют три типа шаблонов проектирования - порождающие, структурные и поведенческие. Мы доработаем оставшиеся паттерны поведенческого типа, которые помогут задать способ взаимодействия между объектами таким образом, чтобы сделать наш код чистым.
preview
Реализация торговой стратегии на основе полос Боллинджера с помощью MQL5: Пошаговое руководство

Реализация торговой стратегии на основе полос Боллинджера с помощью MQL5: Пошаговое руководство

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5

Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5

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.
preview
Торговая стратегия обратного разрыва справедливой стоимости

Торговая стратегия обратного разрыва справедливой стоимости

Обратный разрыв справедливой стоимости (IFVG) возникает, когда цена возвращается к ранее выявленному разрыву справедливой стоимости и, вместо того чтобы продемонстрировать ожидаемую поддержку или сопротивление, не справляется с ним. Этот сбой может сигнализировать о потенциальном изменении направления движения рынка и обеспечить противоположное торговое преимущество. В настоящей статье мы представим собственный подход к количественной оценке и использованию обратного разрыва справедливой стоимости в качестве стратегии для советников MetaTrader 5.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 15): Готовим советник к реальной торговле

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 15): Готовим советник к реальной торговле

Постепенно приближаясь к получению готового советника, необходимо уделить внимание вопросам, которые являются второстепенными на этапе тестирования торговой стратегии, но становятся важными при переходе к реальной торговле.
preview
Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений

Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений

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.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 8): Моноиды

Теория категорий в MQL5 (Часть 8): Моноиды

Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы вводим моноиды как домен (множество), который отличает теорию категорий от других методов классификации данных за счет включения правил и элемента равнозначности.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 27): Скользящие средние и угол атаки

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 27): Скользящие средние и угол атаки

Угол атаки (Angle of Attack) — популярный показатель, значение крутизны (steepness) которого, как считается, тесно связано с силой преобладающего тренда. Мы рассмотрим, как он обычно трактуется и применяется, и выясним, есть ли изменения, которые можно было бы внести в способ его измерения для улучшения торговой системы.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)

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.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 18): Автоматизация подбора групп с учётом форвард-периода

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 18): Автоматизация подбора групп с учётом форвард-периода

Продолжим автоматизировать шаги, которые ранее мы выполняли вручную. В этот раз вернёмся к автоматизации второго этапа, то есть выбора оптимальной группы одиночных экземпляров торговых стратегий, дополнив его возможностью учитывать результаты экземпляров на форвард-периоде.
preview
Использование JSON Data API в MQL-проектах

Использование JSON Data API в MQL-проектах

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.
preview
Как создать торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets

Как создать торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets

Создайте торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets! Вы узнаете, как синхронизировать свои торговые данные с помощью HTTP POST и извлекать их с помощью HTTP-запросов. Наконец, у вас будет торговый журнал, который поможет эффективно отслеживать ваши сделки.
preview
Нейросети — это просто (Часть 51): Актор-критик, управляемый поведением (BAC)

Нейросети — это просто (Часть 51): Актор-критик, управляемый поведением (BAC)

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)

Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)

Контрастное обучение (Contrastive learning) - это метод обучения представлению без учителя. Его целью является обучение модели выделять сходства и различия в наборах данных. В данной статье мы поговорим об использовании подходов контрастного обучения для исследования различных навыков Актера.
preview
Автоматизация торговли с помощью трендовой стратегии Parabolic SAR на MQL5: Создаем эффективный советник

Автоматизация торговли с помощью трендовой стратегии Parabolic SAR на MQL5: Создаем эффективный советник

В этой статье мы автоматизируем торговлю с помощью стратегии Parabolic SAR на MQL5, создав эффективный советник. Советник будет совершать сделки по трендам, определяемым индикатором Parabolic SAR.
preview
Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)

Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)

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.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 25): Подключаем новую стратегию (II)

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 25): Подключаем новую стратегию (II)

В данной статье продолжим подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие изменения потребуется внести в советник создания проекта оптимизации и советники второго и третьего этапов.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 26): Навстречу будущему (I)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 26): Навстречу будущему (I)

Сегодня мы выведем нашу систему ордеров на новый уровень, но сначала нам нужно решить несколько задач. Сейчас у нас есть разные вопросы, которые связаны с тем, как мы хотим работать и какие вещи мы делаем в течение торгового дня.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 1): Для советников и технических индикаторов

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 1): Для советников и технических индикаторов

Статья рассчитана на начинающих и профессиональных разработчиков MQL5. Она предоставляет фрагмент кода для определения индикаторов, генерирующих сигналы, и их ограничения трендами на более старших таймфреймах. Таким образом, трейдеры могут улучшить свои стратегии, включив в них более широкую перспективу рынка, что приведет к получению потенциально более надежных торговых сигналов.
preview
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 2): Пример развертывания среды

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 2): Пример развертывания среды

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 3): Отправка скриншотов графиков с подписями из MQL5 в Telegram

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 3): Отправка скриншотов графиков с подписями из MQL5 в Telegram

В этой статье мы создадим советник MQL5, который кодирует скриншоты графиков в виде графических данных и отправляет их в чат Telegram посредством HTTP-запросов. Внедрив кодирование и передачу изображений, мы улучшим существующую систему MQL5-Telegram путем добавления визуальной торговой аналитики непосредственно в Telegram.
preview
Нейросети в трейдинге: Сегментация данных на основе уточняющих выражений

Нейросети в трейдинге: Сегментация данных на основе уточняющих выражений

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.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)

Если вы думаете, что автоматизированные системы просты, то наверно вы еще не до конца поняли, что нужно для их создания. В данном материале мы поговорим о проблеме, с которой сталкиваются многие советники: неизбирательное исполнение ордеров, и возможное решение этой проблемы.
preview
Торгуем опционы без опционов (Часть 3): Сложные опционные стратегии

Торгуем опционы без опционов (Часть 3): Сложные опционные стратегии

Рассматриваются флэтовые (не направленные) и трендовые (направленные) опционные стратегии и их реализация на MQL5. Модернизируется эксперт, написанный в предыдущей статье. Добавляется отображение опционных уровней. Теперь пора рассмотреть работу и реализовать те стратегии, которые используются на практике опционными трейдерами.
preview
Математические модели в сеточных стратегиях

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Безмасочный подход к прогнозированию ценового движения

Нейросети в трейдинге: Безмасочный подход к прогнозированию ценового движения

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.
preview
Создание Python-классов для торговли в MetaTrader 5, аналогичных представленным в MQL5

Создание Python-классов для торговли в MetaTrader 5, аналогичных представленным в MQL5

Python-пакет MetaTrader 5 предлагает простой способ создания торговых приложений для платформы MetaTrader 5 на языке Python. Будучи мощным и полезным инструментом данный модуль не так прост как язык программирования MQL5, когда дело касается разработки решений для алгоритмической торговли. В данной статье мы создадим классы для торговли, аналогичные предлагаемым в языке MQL5, чтобы создать схожий синтаксис и сделать разработку торговых роботов на Python такой же простой как и на MQL5.
preview
Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания

Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 82): Модели Обыкновенных Дифференциальных Уравнений (NeuralODE)

Нейросети — это просто (Часть 82): Модели Обыкновенных Дифференциальных Уравнений (NeuralODE)

В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.
preview
Нейросети — это просто (Часть 50): Soft Actor-Critic (оптимизация модели)

Нейросети — это просто (Часть 50): Soft Actor-Critic (оптимизация модели)

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.
preview
Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих

Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих

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!
preview
Нейросети — это просто (Часть 56): Использование ядерной нормы для стимулирования исследования

Нейросети — это просто (Часть 56): Использование ядерной нормы для стимулирования исследования

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.