Статьи по программированию на языке MQL5

icon

Изучайте язык программирования торговых стратегий MQL5 по опубликованным здесь статьям, большая часть которых написана вами - членами сообщества. Все статьи разделены на категории для быстрого поиска ответа по тому или иному аспекту программирования: "Интеграция", "Тестер", "Торговые стратегии" и многое другое.

Следите за новыми публикациями и участвуйте в их обсуждении на форуме!

Новая статья
последние | лучшие
preview
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (Окончание)

Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.
preview
Алгоритм черной дыры — Black Hole Algorithm (BHA)

Алгоритм черной дыры — Black Hole Algorithm (BHA)

Алгоритм черной дыры (Black Hole Algorithm, BHA) использует принципы гравитации черных дыр для оптимизации решений. В статье мы рассмотрим, как BHA притягивает лучшие решения, избегая локальных экстремумов, и почему этот алгоритм стал мощным инструментом для решения сложных задач. Узнайте, как простые идеи могут привести к впечатляющим результатам в мире оптимизации.
preview
Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей

Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей

Разрабатываем модульную торговую систему, объединяющую Python для анализа данных с MQL5 для исполнения сделок. Четыре независимых модуля параллельно следят за разными аспектами рынка: объемами, арбитражем, экономикой и рисками, а для анализа используют RandomForest с 400 деревьями. Особый упор сделан на риск-менеджмент, ведь без грамотного управления рисками даже самые продвинутые торговые алгоритмы бесполезны.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 25): Тестирование и торговля на нескольких таймфреймах

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 25): Тестирование и торговля на нескольких таймфреймах

Стратегии, основанные на нескольких таймфреймах, по умолчанию не могут быть протестированы в советниках, собранных с помощью Мастера, из-за архитектуры кода MQL5, используемой в классах сборки. Мы рассмотрим способ обхода этого ограничения для стратегий, которые предполагают использование нескольких таймфреймов на примере квадратичной скользящей средней.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть III)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть III)

Эта часть серии посвящена интеграции WhatsApp с MetaTrader 5 для получения уведомлений. Мы рассмотрим блок-схему для упрощения понимания и обсудим важность мер безопасности при интеграции. Основная цель индикаторов — упростить анализ за счет автоматизации. Они должны включать методы уведомления для оповещения пользователей при выполнении определенных условий.
preview
Критерии тренда в трейдинге

Критерии тренда в трейдинге

Тренды являются важной частью многих торговых стратегий. В этой статье мы рассмотрим некоторые инструменты, используемые для определения трендов и их характеристик. Понимание и правильная интерпретация трендов могут значительно повысить эффективность трейдинга и минимизировать риски.
preview
Алгоритм Искусственного Племени (Artificial Tribe Algorithm, ATA)

Алгоритм Искусственного Племени (Artificial Tribe Algorithm, ATA)

В статье подробно рассматриваются ключевые компоненты и инновации алгоритма оптимизации ATA, представляющего собой эволюционный метод с уникальной двойной системой поведения, которая адаптируется в зависимости от ситуации. Используя скрещивание для углубленного исследования, и миграцию для поиска в случае застревания в локальных оптимумах, ATA сочетает в себе индивидуальное и социальное обучение.
preview
Индикатор рыночного профиля — Market Profile (Часть 2): Оптимизация и отрисовка на канвасе

Индикатор рыночного профиля — Market Profile (Часть 2): Оптимизация и отрисовка на канвасе

В статье будет рассмотрена оптимизированная версия индикатора Профиля Рынка Market Profile, где рисование множеством графических объектов заменено на рисование на холсте — объекте класса CCanvas.
preview
Оптимизация портфеля на форексе: Синтез VaR и теории Марковица

Оптимизация портфеля на форексе: Синтез VaR и теории Марковица

Как осуществляется портфельная торговля на Форекс? Как могут быть синтезированы портфельная теория Марковица для оптимизации пропорций портфеля и VaR модель для оптимизации риска портфеля? Создаем код по портфельной теории, где, с одной стороны, получим низкий риск, а с другой — приемлемую долгосрочную доходность.
preview
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)

Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)

Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 24): Скользящие средние

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 24): Скользящие средние

Скользящие средние — очень распространенный индикатор, который используют и понимают большинство трейдеров. Мы рассмотрим возможные варианты их использования, которые относительно редко используются в советниках, собранных с помощью Мастера MQL5.
preview
Автоматическая оптимизация параметров для торговых стратегий с Python и MQL5

Автоматическая оптимизация параметров для торговых стратегий с Python и MQL5

Существует несколько типов алгоритмов самостоятельной оптимизации торговых стратегий и параметров. Эти алгоритмы используются для автоматического улучшения торговых стратегий на основе исторических и текущих рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим один из них на примерах реализаций на Python и MQL5.
preview
Советник на базе универсального аппроксиматора MLP

Советник на базе универсального аппроксиматора MLP

В статье представлен простой и доступный способ использования нейронной сети в торговом советнике, который не требует глубоких знаний в машинном обучении. Метод исключает нормализацию целевой функции и устраняет проблемы "взрыва весов" и "ступора сети", предлагая интуитивное обучение и наглядный контроль результатов.
preview
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU

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.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)

В статье подробно рассматривается интеграция уведомлений индикаторов MetaTrader 5 в Telegram с использованием возможностей MQL5, Python и API Telegram Bot. Вы сможете применить полученную информацию в своих проектах.
preview
Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (Окончание)

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.
preview
Алгоритмическая торговля на основе 3D-паттернов разворота

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?
preview
Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)

Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)

Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.
preview
Осваиваем рыночную динамику: Создание советника на основе стратегии поддержки и сопротивления

Осваиваем рыночную динамику: Создание советника на основе стратегии поддержки и сопротивления

В статье представлено подробное руководство по разработке автоматизированного торгового алгоритма на основе стратегии поддержки и сопротивления. Дана подробная информация по всем аспектам создания советника на MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5 — от анализа поведения ценового диапазона до управления рисками.
preview
Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)

В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.
preview
Популяционный ADAM (Adaptive Moment Estimation)

Популяционный ADAM (Adaptive Moment Estimation)

В статье представлено превращение известного и популярного градиентного метода оптимизации ADAM в популяционный алгоритм и его модификация с введением гибридных особей. Новый подход позволяет создавать агентов, комбинирующих элементы успешных решений с использованием вероятностного распределения. Ключевое нововведение — формирование гибридных популяционных особей, которые адаптивно аккумулируют информацию от наиболее перспективных решений, повышая эффективность поиска в сложных многомерных пространствах.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN

Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) — ещё один алгоритм машинного обучения, который, как правило, специализируется на разложении многомерных наборов данных на ключевые составные части. Мы рассмотрим принцип его работы и исследуем возможное применение для трейдеров в очередном классе сигналов Мастера MQL5.
preview
Создаем 3D-бары на основе времени, цены и объема

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA)

Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA)

Предлагаю познакомиться с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет обучение с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и управлением рисками в турбулентных рыночных условиях.
preview
Прогнозирование временных рядов с использованием нейронных сетей LSTM: Нормализация цены и токенизация времени

Прогнозирование временных рядов с использованием нейронных сетей LSTM: Нормализация цены и токенизация времени

В статье описывается простая стратегия нормализации рыночных данных с использованием дневного диапазона и обучения нейронной сети для улучшения рыночных прогнозов. Разработанные модели могут использоваться совместно с существующими системами технического анализа или отдельно для прогнозирования общего направления рынка. Структура, изложенная в этой статье, может быть дополнительно усовершенствована техническим аналитиком для разработки моделей, подходящих как для ручных, так и для автоматизированных торговых стратегий.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)

Мы разобьем основной код MQL5 на отдельные фрагменты, чтобы проиллюстрировать интеграцию Telegram и WhatsApp для получения уведомлений о сигналах от индикатора Trend Constraint, который мы создаем в этой серии статей. Статья будет полезна трейдерам, а также начинающим и опытным разработчикам. Сначала мы рассмотрим настройку уведомлений в MetaTrader 5 и пользу их подключения для пользователя. На основе этого разработчики смогут отметить для себя определенные моменты для дальнейшего применения в своих системах.
preview
Изучаем индикатор рыночного профиля — Market Profile: Что это и как устроен?

Изучаем индикатор рыночного профиля — Market Profile: Что это и как устроен?

Сегодня познакомимся с "Профилем рынка". Узнаем что лежит за этим названием, попробуем разобраться в принципах работы с Профилем и рассмотрим представленную в терминале его версию под названием MarketProfile.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 24): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью обычных ИИ-моделей

Машинное обучение и Data Science (Часть 24): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью обычных ИИ-моделей

На валютном рынке сложно предсказать будущие тренды, не имея представления о прошлом. Очень немногие модели машинного обучения способны делать прогнозы на будущее, учитывая прошлые значения. В этой статье мы посмотрим, как можно использовать классические (не временные ряды) модели искусственного интеллекта, чтобы понять рынок.
preview
Циклы и трейдинг

Циклы и трейдинг

Эта статья посвящена использованию циклов в трейдинге. В ней мы постараемся разобраться, как можно построить торговую стратегию, основываясь на циклических моделях.
preview
Нелинейные регрессионные модели на бирже

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)

В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.
preview
Алгоритм арифметической оптимизации (AOA): Путь от AOA к SOA (Simple Optimization Algorithm)

Алгоритм арифметической оптимизации (AOA): Путь от AOA к SOA (Simple Optimization Algorithm)

В данной статье мы представляем алгоритм арифметической оптимизации (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), который основывается на простых арифметических операциях: сложении, вычитании, умножении и делении. Эти базовые математические действия служат основой для поиска оптимальных решений в различных задачах.
preview
Разработка системы репликации (Часть 56): Адаптация модулей

Разработка системы репликации (Часть 56): Адаптация модулей

Несмотря на то, что модули уже взаимодействуют друг с другом должным образом, при попытке использовать указатель мыши в сервисе репликации, возникает ошибка. Нам нужно исправить это прежде, чем переходить к следующему этапу. Кроме того, была исправлена проблема в коде индикатора мыши. Таким образом, эта версия наконец-то стала стабильной и правильно доработанной.
preview
Применение ассоциативных правил для анализа данных на Форексе

Применение ассоциативных правил для анализа данных на Форексе

Как применить предиктивные правила ретейл-аналитики супермаркетов к реальному рынку Форекс? Как связаны покупки печенья, молока и хлеба с транзакциями на бирже? В статье рассматривается инновационный подход к алгоритмическому трейдингу, основанный на применении ассоциативных правил.
preview
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)

Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).
preview
Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5

Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5

В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 20): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (I)

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 20): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (I)

Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.
preview
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (Окончание)

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.
preview
Скользящая средняя на MQL5 с нуля: Просто и доступно

Скользящая средняя на MQL5 с нуля: Просто и доступно

На простых примерах разберём принципы расчётов скользящих средних, узнаем о способах оптимизации расчётов индикаторов и, соответственно — скользящих средних.
preview
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть VI):  Основы написания советников

Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть VI): Основы написания советников

Статья продолжает цикл для начинающих. Здесь будут рассмотрены основные принципы построения советников. Мы создадим два советника: первый будет торговать без индикаторов, отложенными ордерами, второй — на основе стандартного индикатора MA, торгующий с помощью сделок по текущей цене. Здесь я предполагаю, что вы уже не совсем новичок и владеете материалом предыдущих статей относительно свободно.