Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.

Данная статья представляет собой руководство по программированию на MQL5 для начинающих. Она открывает дверь в увлекательный мир алготрейдинга. Здесь вы познакомитесь с основами MQL5, языка программирования торговых стратегий в MetaTrader 5, который и станет проводником в мир автоматической торговли. Эта статья — от понимания основ до первых шагов в программировании — призвана раскрыть потенциал алготрейдинга для всех читателей, даже для тех, у кого совершенно нет опыта программирования. Надеюсь, вам понравится это путешествие в мир трейдинга с MQL5.

В этой статье мы рассмотрим использование трейлинг-стопа в торговле — насколько он полезен и эффективен, и как его можно использовать. Эффективность трейлинг-стопа во многом зависит от волатильности цены и подбора уровня стоп-лосса. Для установки стоп-лосса могут использоваться самые разные подходы.

Это новая статья из серии, в которой мы изучаем популярные технические индикаторы и учимся создавать на их основе торговые системы. В этой статье будем работать с индикатором Chaikin Oscillator — Осциллятор Чайкина.

В этой статье мы проанализируем данные по валютам, чтобы понять, почему советники могут показывать хорошие результаты на одних интервалах и при этом плохо работают на других.

В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.

Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.

Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.

В этой статье мы сделаем попытку разработать собственную торговую стратегию. Любая торговая стратегия должна быть построена на основе какого-то статистического преимущества. Причем это преимущество должно существовать в течение долгого времени.

Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Accelerator Oscillator — узнаем, как его использовать и как создавать торговые системы на его основе.

Это очередная статья из серии, и в ней мы познакомимся с еще одним полезным техническим инструментом для торговли — индикатором Awesome Oscillator (AO). Узнаем, как разрабатывать торговые системы на основе показателей от этого индикатора.

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

В этой статье мы рассмотрим простой шаблон для создания универсального робота в MetaTrader, который можно использовать на нескольких графиках, но прицепив его лишь к одному графику, без необходимости настройки каждого экземпляра робота на каждом отдельном графике.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой новой статье мы рассмотрим Индекс облегчения рынка (Market Facilitation Index, MFI), разработанный Биллом Вильямсом.

В статье представлен метод автоматического обнаружения моделей ценовых действий с помощью MQL5, таких как тренды (восходящий, нисходящий, боковой) и графические модели (двойная вершина, двойное дно).

В статье представлена техника торговли RSI Deep Three Move в MetaTrader 5. Статья основана на новой серии исследований, демонстрирующих несколько торговых методов, основанных на RSI - техническом индикаторе для измерения силы и импульса ценных бумаг, включая акции, валюты и товары.

Сегодня я хочу познакомить Вас с немного иным методом обучения. Можно сказать, что он заимствован из теории эволюции Дарвина. Наверное, он менее контролируем в сравнении с рассмотренными ранее методами. Но при этом позволяет обучать и недифференцируемые модели.

Наверняка многим надоели постоянные попытки предсказать фондовый рынок. Хотели бы вы иметь хрустальный шар, который бы помогал принимать более обоснованные инвестиционные решения? Самообучающиеся нейронные сети могут стать таким решением. В этой статье мы посмотрим, могут ли такие мощные алгоритмы помочь «оседлать волну» и перехитрить фондовый рынок. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, самообучающиеся нейронные сети могут делать прогнозы, которые зачастую более точны, чем прогнозы от трейдеров. Давайте посмотрим, можно ли использовать эти передовые технологии, чтобы принимать разумные инвестиционные решения и зарабатывать больше.

В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.

Современный трейдер почти всегда сознательно или бессознательно находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. Этот исследовательский процесс требует много времени и сопряжен с ошибками. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера. Благодаря Мастеру, трейдер экономит время при реализации своих идей. Кроме того, снижается вероятность ошибок, возникающих при дублировании кода. Вместо того чтобы тратить время на оформление кода, трейдеры претворяют в жизнь свою торговую философию.

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.

Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз она посвящена Индексу денежного потока MFI. Мы подробно изучим этот индикатор и разработаем простые торговые системы на MQL5 для исполнения в MetaTrader 5.

Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.