Статьи по программированию на языке MQL5

В этой статье мы расскажем о классе C_ChartFloatingRAD. Это то, что позволяет Chart Trade работать. Однако на этом объяснение не закончится. Мы завершим его в следующей статье, так как содержание данной статьи довольно объемное и требует глубокого понимания. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Скользящие средние и стохастический осциллятор можно использовать для генерации торговых сигналов, следующих за трендом. Однако эти сигналы будут наблюдаться только после того, как произойдет ценовое движение. Мы можем эффективно преодолеть этот неизбежный лаг в технических индикаторах с помощью искусственного интеллекта. В настоящей статье мы расскажем, как создать полностью автономный советник на базе ИИ таким образом, чтобы улучшить любую из ваших существующих торговых стратегий. Даже самая старая торговая стратегия может быть улучшена.

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.

Настоящий проект направлен на использование алгоритма MQL5 для разработки комплексного набора инструментов анализа для MetaTrader 5. Эти инструменты — от скриптов и индикаторов до моделей искусственного интеллекта и советников — позволят автоматизировать процесс анализа рынка. Иногда такая разработка позволяет создавать инструменты, способные выполнять углубленный анализ без участия человека и прогнозировать результаты на соответствующих платформах. Ни одна возможность не будет упущена. Присоединяйтесь ко мне в рамках исследования процесса создания надежного набора пользовательских инструментов для анализа рынка. Начнем с разработки простой программы на MQL5, которую я назвал Chart Projector (Проектор графиков).

В статье рассматривается реализация модифицированного алгоритма анализа компонентов прямого отбора, вдохновленного исследованиями, представленными в книге Луки Пуггини (Luca Puggini) и Шона Маклуна (Sean McLoone) “Анализ компонентов прямого отбора: алгоритмы и приложения”.

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.

В этой статье мы будем делать такие вещи, которые многим покажутся странными и совершенно вырванными из контекста, но которые при правильном применении сделают ваше обучение гораздо более увлекательным и интересным: мы сможем построить довольно интересные вещи на основе показанного здесь, что позволит лучше усвоить синтаксис языка MQL5. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Попробуем смайнить даные CFTC, загрузить отчеты COT и TFF через Python, соединить это с котировками MetaTrader 5 и моделью ИИ и получить прогнозы. Что такое отчеты COT на рынке Форекс? Как использовать отчеты COT и TFF для прогнозирования?

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.

В этой статье мы рассмотрим очень интересную и довольно интересную концепцию программирования, хотя к ней следует относиться с большой осторожностью, поскольку неправильное её использование или непонимание превращает относительно простые программы в нечто неоправданно сложное. Но правильное использование и идеальная адаптация в одинаково подходящих ситуациях делают рекурсию отличным союзником в решении вопросов, которые в другом случае были бы гораздо более трудоемкими и длительными. Представленные здесь материалы предназначены только для изучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.

В этой статье вы познакомитесь с конформными предсказаниями и библиотекой MAPIE, которая их реализует. Данный подход является одним из самых современных в машинном обучении и позволяет сосредоточиться на контроле рисков для уже существующих разнообразных моделей машинного обучения. Конформные предсказания, сами по себе, не являются способом поиска закономерностей в данных. Они лишь определяют степень уверенности существующих моделей в предсказании конкретных примеров и позволяют фильтровать надежные предсказания.

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.

Сегодня нас ждет очень забавная и довольно интересная статья, причем в нескольких аспектах. В ней мы рассмотрим объединение, чтобы решить проблему, о которой говорилось ранее. Кроме того, мы изучим некоторые необычные ситуации, которые могут возникнуть при использовании объединения в приложениях. Представленные здесь материалы предназначены исключительно для образовательных целей. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.

В данной статье рассматривается интеграция криптографии в MQL5 с целью повышения безопасности и функциональности торговых алгоритмов. Мы рассмотрим основные методы криптографии и реализуем их в автоматической торговле.

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.

В данной статье мы рассмотрим, что такое объединение. Здесь, с помощью экспериментов, мы проанализируем первые конструкции, в которых можно использовать объединение. Однако то, что будет показано здесь, - лишь основная часть единого набора концепций и информации, которые будут рассмотрены в следующих статьях. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Адаптация классической модели CAPM для валютного рынка Forex в MQL5. Индикатор рассчитывает ожидаемую доходность и премию за риск на основе исторической волатильности. Показатели возрастают на пиках и впадинах, отражая фундаментальные принципы ценообразования. Практическое применение для контртрендовых и трендовых стратегий с учетом динамики соотношения риска и доходности в реальном времени. Включает математический аппарат и техническую реализацию.

В этой статье мы рассмотрим, как можно сделать нечто очень похожее на то, что реализовано в таких языках, как C, C++ и Java. Речь идет о передаче практически бесконечного числа параметров внутрь функции или процедуры. Хоть может показаться, что это довольно продвинутая тема, на мой взгляд, то, что здесь будет показано, сможет легко реализовать любой, кто понял предыдущие концепции. При условии, что они действительно были усвоены.

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

Присоединяйтесь к нам, поскольку мы провели эмпирический анализ индикатора MACD, чтобы проверить, поможет ли применение искусственного интеллекта к стратегии, включая индикатор, повысить точность прогнозирования пары EURUSD. Мы одновременно оценивали, легче ли прогнозировать сам индикатор, чем цену, а также позволяет ли значение индикатора прогнозировать будущие уровни цен. Мы предоставим вам информацию, необходимую для принятия решения о том, стоит ли вам инвестировать свое время в интеграцию MACD в ваши торговые стратегии с использованием искусственного интеллекта.

В статье рассмотрены простые элементы управления как составляющие части более сложных графических элементов компонента View в рамках реализации таблиц в парадигме MVC (Model-View-Controller). Реализован базовый функционал компонента Controller для интерактивного взаимодействия элементов с пользователем и друг с другом. Это вторая статья, посвященная компоненту View, и четвёртая в серии статей о создании таблиц для клиентского терминала MetaTrader 5.

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.

В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.

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.