Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.

В данной статье мы исследуем систему Profitunity авторства Билла Вильямса, подробно разобрав ее ключевые составляющие и уникальный подход к торговле в хаотичных условиях рынка. Мы продемонстрируем читателям реализацию системы на языке программирования MQL5, делая акцент на автоматизации ключевых индикаторов и сигналов для входа/выхода. Наконец, мы протестируем и оптимизируем стратегию, детально анализируя ее эффективность в различных рыночных сценариях.

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.

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.

Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.

Предлагаем познакомиться с современным фреймворком Time-MoE, адаптированным под задачи прогнозирования временных рядов. В статье мы пошагово реализуем ключевые компоненты архитектуры, сопровождая их объяснениями и практическими примерами. Такой подход позволит вам не только понять принципы работы модели, но и применить их в реальных торговых задачах.

Статья посвящена практическому построению модели TimeFound для прогнозирования временных рядов. Рассматриваются ключевые этапы реализации основных подходов фреймворка средствами MQL5.

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 этой статье мы шаг за шагом собираем ядро интеллектуальной модели TimeFound, адаптированной под реальные задачи прогнозирования временных рядов. Если вас интересует практическая реализация нейросетевых патчинг-алгоритмов в MQL5 — вы точно по адресу.

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.

При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.

Статья описывает вариант эмуляции опционов через базовый актив, реализованный на языке программирования MQL5. Сравниваются преимущества и недостатки выбранного подхода с реальными биржевыми опционами на примере срочного рынка ФОРТС московской биржи MOEX и криптобиржи Bybit.

Осциллятор ATR — очень популярный индикатор, используемый в качестве индикатора волатильности, особенно на валютных рынках, где данные об объемах скудны. Как и в случае с предыдущими индикаторами, мы рассмотрим паттерны и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании.

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.

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

Mantis — универсальный инструмент для глубокого анализа временных рядов, гибко масштабируемый под любые финансовые сценарии. Узнайте, как сочетание патчинга, локальных свёрток и кросс-внимания позволяет получить высокоточную интерпретацию рыночных паттернов.

Познакомьтесь с Mantis — лёгкой фундаментальной моделью для классификации временных рядов на базе Transformer с контрастным предварительным обучением и гибридным вниманием, обеспечивающими рекордную точность и масштабируемость.

В этой статье мы преобразуем нашу статическую панель мониторинга MQL5 в интерактивный инструмент, добавив отзывчивость кнопок. Мы рассмотрим, как автоматизировать функционал компонентов графического интерфейса, гарантируя, что они будут правильно реагировать на нажатия пользователя. К концу статьи мы создадим динамический интерфейс, который повышает вовлеченность пользователей и удобство торговли.

SARSA (State-Action-Reward-State-Action, состояние-действие-вознаграждение-состояние-действие) — еще один алгоритм, который можно использовать при реализации обучения с подкреплением. Рассмотрим, как можно реализовать этот алгоритм в качестве независимой модели (а не просто механизма обучения) в советниках, собранных в Мастере, аналогично тому, как мы это делали в случаях с Q-обучением и DQN.

В этой статье будут рассмотрены методы улучшения работы советника в тестере стратегий, будет написан код для разделения времени новостных событий на почасовые категории. Доступ к этим новостным событиям будет осуществляться в течение указанного для них часа. Это гарантирует, что советник может эффективно управлять сделками на основе событий как в условиях высокой, так и низкой волатильности.

SMC (Order Block) — это ключевые области, где институциональные трейдеры совершают значительные покупки или продажи. После значительного движения цены уровни Фибоначчи помогают определить потенциальный откат от недавнего максимума колебания (swing high) к минимуму колебания (swing low) для определения оптимальной точки входа в сделку.

В настоящей статье мы создаем советника (EA) на MQL5 на основе стратегии PIRANHA, использующего Полосы Боллинджера для повышения эффективности торговли. Мы обсуждаем ключевые принципы стратегии, реализацию кода, а также методы тестирования и оптимизации. Эти знания позволят эффективно использовать советник в ваших торговых сценариях

Эта статья позволит вам увидеть, как Mamba4Cast превращает теорию в рабочий торговый алгоритм и подготовить почву для собственных экспериментов. Не упустите возможность получить полный спектр знаний и вдохновения для развития собственной стратегии.

Вы узнаете, как разработать и внедрить комплексную библиотеку отложенных EX5-ордеров в ваш код или MQL5-проекты. Мы рассмотрим, как импортировать и реализовать такую библиотеку в составе торговой панели или графического пользовательского интерфейса (GUI). Панель ордеров советника позволит пользователям открывать, отслеживать и удалять отложенные ордера по магическому числу непосредственно из графического интерфейса в окне графика.

Продолжаем разработку библиотеки Connexus. В этой главе мы исследуем концепцию заголовков в протоколе HTTP, объясняя, что это такое, для чего они предназначены и как их использовать в запросах. Мы рассмотрим основные заголовки, используемые при взаимодействии с API, а также покажем практические примеры того, как настроить их в библиотеке.

Прогнозирование движений валютных пар является важным фактором успеха в трейдинге. Данная статья посвящена исследованию различных моделей движения цены, анализу их преимуществ и недостатков, а также практическому применению в торговых стратегиях. Мы рассмотрим подходы, позволяющие выявлять скрытые закономерности и повышать точность прогнозов.

Продолжаем знакомство с фреймворком Mamba4Cast. И сегодня мы погрузимся в практическую реализацию предложенных подходов. Mamba4Cast создавался не для долгого прогрева на каждом новом временном ряде, а для мгновенного включения в работу. Благодаря идее Zero‑Shot Forecasting модель способна сразу выдавать качественные прогнозы на реальных данных без дообучения и тонкой настройки гиперпараметров.

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.

ADX — еще один относительно популярный технический индикатор, используемый некоторыми трейдерами для оценки силы преобладающего тренда. Действуя как комбинация двух других индикаторов, он представляет собой осциллятор, паттерны которого мы исследуем в этой статье с помощью Мастера MQL5 и его вспомогательных классов.