Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.

В статье мы завершаем работу по построению фреймворка SAGDFN средствами MQL5, подводя итоги разработки и демонстрируя результаты его практического тестирования. Объединим реализованные ранее модули в единую систему^ покажем сильные стороны подхода, отметим его уязвимости и обсудим возможные пути доработки.

Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.

В статье мы раскрываем архитектуру SAGDFN — современного фреймворка, способного преобразовать подход к обработке пространственно-временных данных. Он сохраняет ключевую информацию даже в сложных графах и при этом снижает вычислительные издержки.

Регуляризация — это форма штрафования функции потерь пропорционально дискретному весу, применяемому ко всем слоям нейронной сети. Мы оценим значимость некоторых форм регуляризации, протестировав советник, собранный в Мастере.

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

Проксимальная оптимизация политики (Proximal Policy Optimization) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет политику, часто в сетевой форме, очень маленькими шагами, чтобы обеспечить стабильность модели. Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Предлагаем познакомиться с новой реализацией ключевых компонентов Фреймворка GinAR — адаптивного алгоритма для работы с графовыми временными рядами. В статье шаг за шагом разобраны архитектура, алгоритмы прямого прохода и обратного распространения ошибки.

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

Фреймворк Extralonger демонстрирует подход к интеграции пространственных и временных факторов в единую модель, что позволяет одновременно учитывать локальные закономерности и долгосрочные циклы. Такая архитектура делает прогнозирование временных рядов более устойчивым к рыночному шуму и открывает возможность анализа данных на разных горизонтах. В статье подробно рассматривается, как эти идеи воплощаются на практике средствами OpenCL и MQL5.

В данной статье представлен практический подход к адаптации современного фреймворка для анализа финансовых потоков средствами MQL5. Рассмотрены ключевые компоненты модели — Depth-Wise свёртки с остаточными связями, конусные Super Kernel Block и модуль глобальной агрегации движения (GMA).

В статье представлена практическая реализация модуля адаптивного прогнозирования, объединяющего подходы Lattice и Tail-Aware моделирования для финансовых временных рядов. Читатель увидит, как система адаптивно выбирает архетипы рынка, оценивает релевантность экспертов и формирует взвешенные прогнозные распределения с учётом тяжёлых хвостов и локальных экстремумов.

Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.

Пакетная нормализация — это предварительная обработка данных перед их передачей в алгоритм машинного обучения, например, в нейронную сеть. При этом всегда следует учитывать тип активации, который будет использоваться алгоритмом. Мы рассмотрим различные подходы, которые можно использовать для извлечения выгоды с помощью советника, собранного в Мастере.

Предлагаем познакомиться с инновационным фреймворком SCNN, который выводит анализ временных рядов на новый уровень за счёт чёткого разделения данных на долгосрочные, сезонные, краткосрочные и остаточные компоненты. Такой подход значительно повышает точность прогнозирования, позволяя модели адаптироваться к сложной и меняющейся рыночной динамике.

В статье представлена адаптация фреймворка SDformerFlow, обеспечивающая высокую адаптивность за счёт интеграции спайкового внимания с многооконной свёрткой и взвешенным суммированием элементов Query. Архитектура позволяет каждой голове внимания обучать собственные параметры, что повышает точность и чувствительность модели к структуре анализируемых данных.

В мире больших данных существуют миллионы альтернативных наборов данных, которые потенциально могут улучшить наши торговые стратегии. В этой серии статей мы рассматриваем наиболее информативные общедоступные наборы данных.

Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.

В этой статье продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.

Финансовые рынки не находятся в идеальном равновесии. Некоторые рынки демонстрируют бычий тренд, другие — медвежий, а третьи — флэт. Эта несбалансированная информация, используемая для обучения моделей машинного обучения, может вводить в заблуждение, поскольку рынки часто меняют направление. В этой статье мы обсудим несколько способов решения этой проблемы.

В настоящей статье рассматриваются основы протокола HTTP, описываются основные методы (GET, POST, PUT, DELETE), коды состояния, а также структура URL-адресов. Кроме того, в ней представлено начало создания библиотеки Connexus с классами CQueryParam и CURL, облегчающими манипулирование URL-адресами и параметрами запросов в HTTP-запросах.

Создание новых индикаторов на основе существующих - это мощный способ улучшить торговый анализ. Определив математическую функцию, которая интегрирует значения существующих индикаторов, трейдеры могут создавать гибридные индикаторы, объединяющие множество сигналов в единый эффективный инструмент. В данной статье представлен новый индикатор, созданный на основе трех осцилляторов с использованием модифицированной версии функции корреляции Пирсона, который мы называем Псевдокорреляцией Пирсона (PPC). Индикатор PPC предназначен для количественной оценки динамической корреляционной связи между осцилляторами и применения ее в рамках практической торговой стратегии.

В данной статье мы создаем советник на MQL5 для стратегии прорыва азиатской сессии, вычисляя максимумы и минимумы сессии и применяя фильтрацию трендов с помощью скользящей средней. Реализуем динамический дизайн объектов, определяемые пользователем входные временные параметры и надежное управление рисками. Наконец, продемонстрируем методы тестирования на истории и оптимизации для доработки программы.

В этой статье мы предпринимаем вторую попытку преобразовать изменения уровня цен на любом рынке в соответствующее изменение угла наклона. На этот раз мы выбрали более математически сложный подход, чем в первой попытке, и полученные нами результаты позволяют предположить, что изменение подхода, возможно, было правильным решением. Мы рассмотрим, как можно использовать полярные координаты для осмысленного расчета угла, образованного изменениями уровней цен, независимо от того, какой рынок вы анализируете.

В статье рассматривается перенос архитектуры EV-MGRFlowNet, изначально разработанной для обработки событийных видеоданных, в область финансовых временных рядов. Представленный подход раскрывает новый взгляд на рынок как на поток микродвижений, где цена, объём и ликвидность образуют динамическую структуру, поддающуюся рекуррентному анализу без явного надзора.

Фреймворк Extralonger демонстрирует уникальную способность интегрировать пространственные и временные факторы в единую модель, обеспечивая высокую точность прогнозов. Его архитектура позволяет адаптироваться к разным горизонтам планирования и финансовым инструментам, сохраняя прозрачность и управляемость системы.

В этой статье мы исследуем основы гармонических паттернов, их структуру и то, как они применяются в торговле. Вы узнаете о коррекциях и расширениях Фибоначчи, а также о том, как реализовать обнаружение гармонических паттернов на языке MQL5, тем самым закладывая основу для создания продвинутых торговых инструментов и советников.

Фреймворк SpikingBrain демонстрирует уникальный подход к обработке данных: нейроны реагируют только на значимые события, эффективно фильтруя шум. Его событийная архитектура снижает вычислительные затраты, сохраняя ключевую информацию о движениях. Адаптивные пороги и возможность использования предварительно обученных модулей обеспечивают гибкость и масштабируемость модели.

В этой статье мы улучшим оригинальный скрипт Quarters, добавив доску Quarters Board — инструмент, позволяющий переключать уровни четвертей непосредственно на графике без необходимости переписывать код. Вы сможете легко включать/отключать определенные уровни, а советник сообщит о направлении тренда, чтобы помочь вам лучше понимать движения рынка.

Темп обучения — это размер шага к цели обучения во многих алгоритмах машинного обучения. В статье мы изучим, какое влияние многочисленные форматы могут оказать на производительность генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Network, GAN) — разновидности нейронной сети, которую мы рассмотрели в одной из предыдущих статей.