Статьи об интеграции MetaTrader 5 с помощью языка MQL5
Задачи, которые встают перед трейдером, интересны и, зачастую, требуют нестандартных подходов. Здесь вы найдете статьи, в которых предлагаются самые неожиданные решения для оценки, анализа и обработки ценовых данных и результатов торговли. Подключение баз данных и ICQ, использование OpenCL и социальных сетей, использование Delphi и C# - всё это затрагивают авторы предлагаемых статей.
Читайте, и вы узнаете, как использовать специализированные математические и нейронные пакеты, а также многое другое. Станьте автором и поделитесь уникальными знаниями с MQL5.community.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Применение псевдошаблонов как альтернатива шаблонов С++
В статье описывается прием программирования, позволяющий обойтись без механизма шаблонов, при этом сохранив стиль программирования, присущий им. Рассмотрены особенности реализации шаблонов пользовательскими методами, прилагается готовый к эксплуатации код скрипта, создающий код на основе указанных шаблонов.
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
Язык MQL как средство разметки графического интерфейса MQL-программ (Часть 3). Дизайнер форм
В этой статье мы завершаем описание концепции построения оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Специальный графический редактор позволит интерактивно настраивать раскладку, состоящую из основных классов элементов GUI, и затем экспортировать её в MQL-описание для использования в вашем MQL-проекте. Представлено внутреннее устройство редактора и руководство пользователя. Исходные коды прилагаются.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм обезьян (Monkey algorithm, MA)
В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.
Язык MQL как средство разметки графического интерфейса MQL-программ. Часть 2
В статье продолжается проверка новой концепции описания оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Автоматическое создание GUI на основе MQL-разметки предоставляет дополнительный функционал для кэширования и динамического порождения элементов, управления стилями, новых схем обработки событий. Прилагается усовершенствованная версия стандартной библиотеки элементов управления.
Разработка социального технологического стартапа, часть II: Программируем клиент MQL5 REST
Сегодня мы окончательно оформим идею публикации торговых сигналов эксперта в Твиттере на основе PHP. Об этом мы начали говорить в первой части статьи. Мы соберем вместе отдельные части SDSS. Что касается клиентской стороны архитектуры системы, мы будем использовать новую функцию MQL5 WebRequest() для отправки торговых сигналов через HTTP.
Использование криптографии совместно с внешними приложениями
Рассмотрены вопросы шифровки / дешифровки объектов в MetaTrader-e и сторонних программах с целью выяснения условий, при которых одинаковые результаты будут получаться при одинаковых исходных данных.
Использование AutoIt с MQL5
В статье рассматривается создание скриптов для терминала MetraTrader 5 путем интеграции MQL5 с AutoIt. Я покажу, как автоматизировать различные задачи с помощью пользовательского интерфейса терминала, а также представлю класс, использующий библиотеку AutoItX.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)
Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader: Часть 2
Реализуем Twitter-клиент в виде MQL-класса, позволяющего отправлять твиты с картинками. Подключив всего один автономный include-файл, вы сможете публиковать твиты и выкладывать свои графики и сигналы.
Работа с матрицами и векторами в MQL5
Для решения математических задач в MQL5 были добавлены матрицы и векторы. Новые типы имеют встроенные методы для написания краткого и понятного кода, который близок к математической записи. Массивы — это хорошо, но матрицы во многих случаях лучше.
Работа с сетевыми функциями, или MySQL без DLL: Часть II - программа для мониторинга изменения свойств сигналов
В предыдущей части статьи мы ознакомились с реализацией коннектора MySQL. В этой части мы рассмотрим его применение на примере реализации сервиса сбора свойств сигналов и программы для просмотра их изменения с течением времени. Кроме того, реализованный пример может иметь практический смысл в том случае, если пользователю нужно наблюдать изменения свойств, которые не отображаются на веб-странице сигнала.
WebSocket для MetaTrader 5 — Использование Windows API
В этой статье мы используем WinHttp.dll, чтобы создать клиент WebSocket для MetaTrader 5-программ. В конечном итоге клиент должен быть выполнен в виде класса и протестирован во взаимодействии с WebSocket API от Binary.com.
Разработка социального технологического стартапа, часть I: Публикуем сигналы MetaTrader 5 в Твиттере
Сегодня мы поговорим о том, как привязать терминал MetaTrader 5 к аккаунту в Твиттере для того, чтобы публиковать сигналы вашего эксперта. Мы разрабатываем Social Decision Support System (Социальную систему поддержки принятия решений), далее SDSS, в PHP на основе веб-сервиса RESTful. В основе этой идеи лежит концепция автоматической торговли или, так называемая торговля при помощи компьютеров. Мы хотим, чтобы автоматические торговые сигналы эксперта проходили через фильтры когнитивных способностей разума человека.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader 4 и MetaTrader 5 без использования DLL
Хотите получать твиты или публиковать свои торговые сигналы в Твиттере? Больше не нужно искать решения — в этой серии статей мы рассмотрим, как работать с Твиттером без использования DLL. Мы вместе реализуем Tweeter API с помощью MQL. В первой статье начнем с возможностей аутентификации и авторизации в с Twitter API.
Биржевые данные без посредников: подключаем MetaTrader 5 к MOEX через ISS API
В статье предложено решение для интеграции MetaTrader 5 с веб-сервисом MOEX ISS. Прилагаются утилиты для автоматической генерации исходных кодов на основе справочника API и индекса основных элементов сервиса.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)
Сегодня изучим алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA), который отличается удивительной сходимостью на гладких функциях.
Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.
Нейросети — это просто (Часть 22): Обучение без учителя рекуррентных моделей
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
Нелинейные регрессионные модели на бирже
Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.
Кросс-валидация и основы причинно-следственного вывода в моделях CatBoost, экспорт в ONNX формат
В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Сегодня изучим и протестируем мощнейший алгоритм оптимизации - гармонический поиск (HS), который инспирирован процессом поиска идеальной звуковой гармонии. И какой же алгоритм теперь лидер в нашем рейтинге?
Бегущая строка котировок: базовая версия
Здесь я покажу, как создать в терминале бегущую строку, которая обычно используется для отображения котировок на бирже. Создавать такую строку мы будем только при помощи MQL5, не используя никакое другое внешнее программирование.
Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 2): Выбор модели, создание и обучение, кастомный тестер Python
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу выбора и обучения модели, ее тестирования, внедрения кросс-валидации, поиска по сетке, а также задачу ансамблирования моделей.
Алгоритмическая торговля на основе 3D-паттернов разворота
Открываем новый мир автоматической торговли на 3D-барах. Как выглядит торговый робот на многомерных барах цены, и могут ли "желтые" кластеры 3D-баров предсказывать развороты трендов? Как выглядит трейдинг в множестве измерений?
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм гравитационного поиска (Gravitational Search Algorithm - GSA)
GSA — популяционный алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой. Высокая достоверность моделирования взаимодействия физических тел, благодаря закону гравитации Ньютона в алгоритме, позволяет наблюдать феерический танец планетарных систем и галактических скоплений, который завораживает своим представлением на анимации. Сегодня рассмотрим один из самых интересных и оригинальных алгоритмов оптимизации. Симулятор движения космических объектов прилагается.
Торговля по алгоритму: ИИ и его путь к золотым вершинам
В данной статье продемонстрирован подход к созданию торговых стратегий для золота с помощью машинного обучения. Рассматривая предложенный подход к анализу и прогнозированию временных рядов с разных ракурсов, можно определить его преимущества и недостатки по сравнению с другими способами создания торговых систем, основанных исключительно на анализе и прогнозировании финансовых временных рядов.
Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров
Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.
Создаем 3D-бары на основе времени, цены и объема
Что такое многомерные 3D-графики цен и как они создаются. Как 3D-бары предсказывают развороты цены, и как Python и MetaTrader 5 позволяют строить эти объемные бары в режиме реального времени.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 6): Логическая часть автооптимизатора и его структура
Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram
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.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния
Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация инвазивных сорняков (Invasive Weed Optimization - IWO)
Удивительная способность сорняков выживать в самых разнообразных условиях послужило идеей создания мощного алгоритма оптимизации. IWO — один из лучших среди рассмотренных ранее.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 04): Линейный дискриминантный анализ
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера в его поисках.
Реализация расширенного теста Дики-Фуллера в MQL5
В статье показаны реализация расширенного теста Дики-Фуллера и его применение для проведения коинтеграционных тестов с использованием метода Энгла-Грейнджера.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть II
В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.