Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

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 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.

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.

В статье подробно рассматривается интеграция уведомлений индикаторов MetaTrader 5 в Telegram с использованием возможностей MQL5, Python и API Telegram Bot. Вы сможете применить полученную информацию в своих проектах.

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.

Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы в MQL5.

Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.

Показатель Херста — это мера того, насколько сильно временной ряд автокоррелирует в долгосрочной перспективе. Предполагается, что он отражает долгосрочные свойства временного ряда и поэтому имеет определенный вес в анализе временных рядов даже за пределами экономических/финансовых временных рядов. Однако мы сосредоточимся на его потенциальной пользе для трейдеров, изучив, как этот показатель можно объединить со скользящими средними для формирования потенциально надежного сигнала.

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.

Эта статья знакомит новичков с созданием советника на языке MQL5, который выявляет классический паттерн технического анализа – "голову и плечи" – и торгует по нему. В статье рассматривается, как обнаружить паттерн, используя ценовое действие, нарисовать его на графике, установить уровни входа, стоп-лосса и тейк-профита, а также автоматизировать выполнение сделок на основе паттерна.

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.

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.

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.

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.

Фреймворк Mantis превращает сложные временные ряды в информативные токены и служит надёжным фундаментом для интеллектуального торгового Агента, готового работать в реальном времени.

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.

Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?

В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.

Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.

Предлагаем вниманию читателя реализацию подходов фреймворка SpikingBrain на основе рекуррентного линейного внимания с гейтами, подробно разобранного в этой статье. Алгоритмы прямого прохода, распределения градиентов и обновления весов обеспечивают эффективную обработку финансовых временных рядов и позволяют воплотить ключевые идеи фреймворка на практике.

В настоящей статье мы рассмотрим стратегию скальпинга Grid-Mart, автоматизировав ее на MQL5 с помощью динамической информационной панели для получения информации о торговле в режиме реального времени. Мы подробно описываем логику мартингейла на основе сетки, а также функции управления рисками. Мы также проводим тестирование на истории и развертывание для обеспечения надежной работы.

Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.