Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.

Узнайте, как импортировать и использовать EX5-библиотеки в вашем коде или проектах MQL5. В этой статье мы расширим ранее созданную EX5-библиотеку, добавив больше функций управления позициями и создав два советника. В первом примере будет использоваться технический индикатор Variable Index Dynamic Average для разработки советника по стратегии трейлинг-стопа, а во втором - торговая панель для мониторинга, открытия, закрытия и изменения позиций. Эти два примера продемонстрируют, как использовать обновленную EX5-библиотеку для управления позициями.

Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.

В этой статье обсудим, как можно создать советник, способный самостоятельно выбирать и менять торговые стратегии в зависимости от преобладающих на рынке условий. Познакомимся с цепями Маркова и с их возможностями с точки зрения пользы для нас, алготрейдеров.

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

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.

Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.

Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.

Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.

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.

Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.

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.

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.

В этой статье мы продолжим изучать шаблоны проектирования, которые позволяют разработчикам создавать расширяемые и надежные приложений не только на MQL5, но и на других языках программирования. В этот раз мы поговорим о другом типе — о структурных шаблонах. Будем учиться проектировать системы, используя имеющиеся классы для формирования более крупных структур.

В этой статье мы научимся создавать и настраивать объекты графиков в MQL5, используя текущие и исторические данные. Здесь также представлено практическое руководство, с которым вы сможете отображать сделки на графике и использовать другие объекты MQL5 на практике.

Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet.

В третьей части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. Теперь мы займемся совершенствованием советника Simple Hedge с помощью математического анализа и подхода грубой силы (brute force) с целью оптимального использования стратегии. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии, закладывая основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.

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.

На финансовых рынках законы коррекции остаются одними из самых неоспоримых факторов. Существует эмпирическое правило, что цена всегда будет возвращаться — будь то большими движениями или даже в рамках самых маленьких тиковых паттернов, которые часто выглядят как зигзаг. Однако сам паттерн ретрейсмент никогда не бывает фиксированным; он остается неопределенным и подверженным ожиданиям. Эта неопределенность объясняет, почему трейдеры полагаются на несколько уровней Фибоначчи, каждый из которых обладает определенной вероятностью влияния.

Количество стратегий, которые можно интегрировать в виде советника, практически безгранично. Однако каждая дополнительная стратегия увеличивает сложность алгоритма. Благодаря использованию нескольких стратегий советник может лучше адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, что потенциально повышает его прибыльность. Сегодня мы рассмотрим, как реализовать в MQL5 одну из выдающихся стратегий, разработанных Ричардом Дончианом, продолжая при этом совершенствовать функциональность нашего советника Trend Constraint.

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).

В этой статье объясняется, как с помощью языка MQL5 обнаружить гармонический паттерн 5-0 и торговать по нему, проверить его с помощью уровней Фибоначчи и отобразить его на графике.

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.

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.

CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних.

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.

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.

В статье разобрана архитектура совета из 15 ИИ-агентов: десять аналитиков и четыре риск-офицера голосуют в трёх параллельных фазах, итог фиксирует Председатель. Для восьми валютных пар используются изолированные контексты с отдельными репутациями. Динамический порог голосов зависит от дневных целей PnL. Expert Advisor работает только по сигналу SL и TP, что позволяет оценить качество решений без дополнительной механики.

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.