Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В этой теме рассматривается, как построить адаптивную архитектуру Smart Money (ASMA) — интеллектуального советника, который объединяет концепции Smart Money Concepts (Order Blocks, Break of Structure, Fair Value Gaps) с рыночными настроениями в реальном времени, чтобы автоматически выбирать наиболее подходящую торговую стратегию исходя из текущего рыночного режима.

В этой статье мы создадим основную инфраструктуру для советника Envelopes Trend Bounce Scalping (скальпинг на коррекции на основе конвертов) на MQL5. Мы инициализируем конверты и другие индикаторы для генерации сигналов. Также мы настроим тестирование стратегии на истории, чтобы подготовиться к исполнению сделок в следующей части.

В статье разбираются два практических аспекта работы конвейера оптимизации на базе Adwizard: диагностика и восстановление после сбоев генерации базы итогового советника, а также предварительный подбор диапазонов параметров стратегии до создания проекта. Показано, как анализ таблиц stages/jobs/tasks в SQLite и перезапуск этапов по статусам помогают восстановить процесс, а пробная оптимизация сужает пространство поиска, исключает избыточные параметры и снижает риск застревания в локальных максимумах.

В настоящей статье мы подробно рассмотрим усовершенствование деталей торговых отчетов и отправку окончательного документа по электронной почте в формате PDF. Это знаменует собой прогресс по сравнению с нашей предыдущей работой, поскольку мы продолжаем изучать, каким образом использовать возможности MQL5 и Python для создания и планирования торговых отчетов в наиболее удобных и профессиональных форматах. Присоединяйтесь к нам в этой дискуссии, чтобы узнать больше об оптимизации формирования торговых отчетов в экосистеме MQL5.

В настоящей статье мы рассмотрели концепцию тела в HTTP-запросах, которое необходимо для отправки таких данных, как JSON и обычный текст. Мы обсудили и объяснили, как правильно его использовать с соответствующими заголовками. Мы также ввели класс ChttpBody, входящий в библиотеку Connexus, который упростит работу с телом запросов.

В этой статье мы продолжаем построение ансамбля торговых стратегий с использованием генетического оптимизатора MT5 для настройки параметров стратегий. Сегодня мы проанализируем данные в Python, чтобы проверить, сможет ли такая модель лучше предсказывать, какая стратегия окажется более успешной и какая сработает точнее, и окажется ли это эффективнее прямого прогнозирования доходности. Сразу скажу, что тестирование приложения с такой статистической моделью показало резкое ухудшение в результатах. Все дело в генетическом оптимизаторе — к сожалению, он отдает предпочтение коррелированным стратегиям. Поэтому мы пересмотрим метод, чтобы сохранить фиксированные веса голосов и сосредоточить оптимизацию на настройках индикаторов.

В этой статье рассмотрим ключевой этап подготовки данных для машинного обучения, который быстро приобретает все большее значение. Конвейеры предварительной обработки данных. По сути, это упрощенная последовательность этапов преобразования данных, на которых происходит подготовка исходных данных перед их передачей в модель. Какой бы неинтересной она ни показалась непосвященным на первый взгляд, такая «стандартизация данных» не только экономит время обучения и затраты на выполнение, но и в значительной степени способствует более качественному обобщению. В этой статье сосредоточимся на некоторых функциях предварительной обработки SCIKIT-LEARN и, хотя мы не будем использовать Мастер MQL5, вернемся к нему в последующих статьях.

Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы рассмотрим, как их можно систематизировать, используя все 3 основных режима машинного обучения. Созданные с помощью Мастера советники позволяют нам оценить паттерны, представленные этими двумя индикаторами. Начнем с рассмотрения того, как к этим паттернам можно применить обучение с учителем.

В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать взаимодополняющую пару индикаторов для анализа недавней 5-летней истории ETF-фонда Vanguard Information Technology Index Fund. Рассматривая два варианта алгоритмов — тау Кендалла и дистанционная корреляция, — мы стремимся выбрать не только идеальную пару индикаторов для торговли с использованием VGT, но и подходящие пары сигнальных паттернов, сочетающие эти два индикатора.

Статья посвящена реализации алгоритма искусственного поискового роя (ASSA) на MQL5 в составе унифицированного тестового стенда. Разобраны три поведенческих правила движения, механизм сигнала и глобального табло, нормализация пространства, а также параметры stepRatio и Pc. Читатель получит готовую основу для интеграции ASSA, а также ответ на вопрос — насколько тактическая метафора оказалась удачным фундаментом для конкурентоспособности оптимизационного алгоритма.

В статье показана адаптация фреймворка UniMixer средствами MQL5 для анализа финансовых рынков. Модуль UniMixer сначала выполняет смешивание токенов на локальном масштабе. Затем при глобальном смешивании токены сжимаются для фильтрации шума и снижения вычислительной нагрузки. После чего восстанавливаются до исходного количества. Интеграция с PerToken SwiGLU обеспечивает доработку каждого токена, повышая точность и устойчивость модели к рыночным колебаниям.

В этой заключительной части нашей серии библиотеки Connexus мы рассмотрели реализацию паттерна Наблюдатель, а также основные рефакторинги в путях к файлам и именах методов. В этой серии представлена вся разработка Connexus, предназначенная для упрощения HTTP-взаимодействия в сложных приложениях.

Сегодня мы будем работать над совершенствованием интерфейса обмена сообщениями на коммуникационной панели и приведем его в соответствие со стандартами современных высокопроизводительных коммуникационных приложений. Для этого мы обновим класс CommunicationsDialog. Все эти обновления мы рассмотрим в деталях, а также наметим следующие шаги в развитии интерфейсов наших программ с использованием MQL5.