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
Алгоритм эволюции панциря черепахи (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)

Алгоритм эволюции панциря черепахи (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)

Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.
preview
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 6):Применение и тестирование советника с помощью ONNX

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 6):Применение и тестирование советника с помощью ONNX

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
preview
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)

Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)

Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 10): Нетрадиционная RBM

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 10): Нетрадиционная RBM

Ограниченные машины Больцмана (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) представляют собой на базовом уровне двухслойную нейронную сеть, способную выполнять неконтролируемую классификацию посредством уменьшения размерности. Мы используем ее основные принципы и посмотрим что случится, если мы перепроектируем и обучим ее нестандартно. Сможем ли мы получить полезный фильтр сигналов?
preview
Критерий однородности Смирнова как индикатор нестационарности временного ряда

Критерий однородности Смирнова как индикатор нестационарности временного ряда

В статье рассматривается один из самых известных непараметрических критериев однородности — критерий Смирнова. Анализируются как модельные данные, так и реальные котировки. Приводится пример построения индикатора нестационарности (iSmirnovDistance).
preview
Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих

Алгоритмическая торговля с MetaTrader 5 и R для начинающих

В статье мы объединим финансовый анализ с алгоритмической торговлей, а также посмотрим, как можно подружить R и MetaTrader 5. Эта статья — руководство по объединению аналитической гибкости R с огромными торговыми возможностями MetaTrader 5.
preview
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 5)

Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD (Часть 5)

Статья является пятой частью серии, описывающей этапы разработки нативного MQL5-клиента для протокола MQTT 5.0. В этой части мы опишем структуру пакетов PUBLISH - как мы устанавливаем их флаги публикации (Publish Flags), кодируем строки названий тем и устанавливаем идентификаторы пакетов, когда это необходимо.
preview
Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)

Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)

Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирование. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.
preview
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5

Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5

В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
preview
Как добавить Trailing Stop по индикатору Parabolic SAR

Как добавить Trailing Stop по индикатору Parabolic SAR

При создании торговой стратегии нам нужно проверить самые разные варианты защитных стопов. И тут напрашивается динамическое подтягивание уровня Stop Loss вслед за ценой. Наилучшим кандидатом для этого является индикатор Parabolic SAR —трудно придумать что-либо проще и нагляднее.
preview
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 5):Применение и тестирование советника с помощью Socket

Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 5):Применение и тестирование советника с помощью Socket

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
preview
Разработка системы репликации (Часть 38): Прокладываем путь (II)

Разработка системы репликации (Часть 38): Прокладываем путь (II)

Многие люди, которые считают себя программистами на MQL5, не обладают базовыми знаниями, которые мы изложим в этой статье. Многие считают MQL5 ограниченным инструментом, однако всё дело в недостатке знаний. Так что если вы чего-то не знаете, не стыдитесь этого. Лучше пусть вам будет стыдно за то, что вы не спросили. Простое принуждение MetaTrader 5 к запрету дублирования индикатора никоим образом не обеспечивает двустороннюю связь между индикатором и советником. Мы еще очень далеки от этого, но тот факт, что индикатор не дублируется на графике, дает нам некоторое утешение.
preview
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 2): Функции MQL5 для HTTP-взаимодействия с REST API игры "крестики-нолики"

Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 2): Функции MQL5 для HTTP-взаимодействия с REST API игры "крестики-нолики"

В этой статье расскажем о том, как MQL5 может взаимодействовать с Python и FastAPI, используя HTTP-вызовы в MQL5 для взаимодействия с игрой "крестики-нолики" на Python. В статье рассматривается создание API с помощью FastAPI для этой интеграции и приводится тестовый скрипт на MQL5, подчеркивающий универсальность MQL5, простоту Python и эффективность FastAPI в соединении различных технологий для создания инновационных решений.
preview
Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов

Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов

Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.
preview
Реализация расширенного теста Дики-Фуллера в MQL5

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.
preview
Разработка системы репликации (Часть 37): Прокладываем путь (I)

Разработка системы репликации (Часть 37): Прокладываем путь (I)

В этой статье мы начнем делать то, что хотелось сделать гораздо раньше. Однако из-за отсутствия "твердой почвы" я не чувствовал себя уверенно, чтобы представить вопрос публично. Теперь у меня есть основа для того, чтобы делать то, что мы начнем сейчас. Неплохо бы максимально сосредоточиться на понимании содержания этой статьи, и я говорю это не для того, чтобы вы просто это прочитали. Я хочу подчеркнуть, что если вы не поймете данную статью, то можете полностью отказаться от надежды понять содержание следующих статей.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 9): Сбор результатов оптимизации одиночных экземпляров торговой стратегии

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 9): Сбор результатов оптимизации одиночных экземпляров торговой стратегии

Наметим основные этапы по разработке нашего советника. Одним из первых будет проведение оптимизации одиночного экземпляра разработанной торговой стратегии. Попробуем собрать в одном месте всю необходимую информацию о проходах тестера при оптимизации.
preview
Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)

Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)

Одна из вещей, которая может усложнить нашу жизнь как программистов, - это предположения. В этой статье я покажу вам, как опасно делать предположения: как в части программирования на MQL5, где принимается, что у курса будет определенная величина, так и при использовании MetaTrader 5, где принимается, что разные серверы работают одинаково.
preview
Разработка системы репликации (Часть 35): Внесение корректировок (I)

Разработка системы репликации (Часть 35): Внесение корректировок (I)

Прежде чем мы сможем двигаться дальше, нам нужно исправить несколько моментов. Но это не обязательные исправления, а улучшение в способе управления и использования класса. Причина в том, что сбои происходят из-за какого-то взаимодействия внутри системы. Несмотря на попытки узнать причину некоторых неудач, для их последующего устранения, все эти попытки оказались безуспешными, поскольку некоторые из них не имели смысла. Когда мы используем указатели или рекурсию в C / C++, программа аварийно завершается.
preview
Разработка системы репликации (Часть 34): Система ордеров (III)

Разработка системы репликации (Часть 34): Система ордеров (III)

В этой статье мы завершим первый этап конструкции. Несмотря на то, что это выполняется довольно быстро, я расскажу о деталях, которые не обсуждались ранее. Но здесь я объясню некоторые моменты, которые многие не понимают. Например, знаете ли вы, почему вам приходится нажимать клавишу Shift или Ctrl на клавиатуре?
preview
Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер

Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer.
preview
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5

Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5

В этой статье мы расскажем о важности интерфейсов программирования API для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В ней подчеркивается роль API в упрощении взаимодействия между приложениями, позволяя им эффективно обмениваться данными и функциональными возможностями.
preview
Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность

Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность

Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар

По мере продвижения мы использовали в одном советнике всё больше и больше одновременно работающих экземпляров торговых стратегий. Попробуем выяснить до какого количества экземпляров мы можем дойти прежде, чем столкнёмся ограничениями ресурсов.
preview
Разработка системы репликации (Часть 33): Система ордеров (II)

Разработка системы репликации (Часть 33): Система ордеров (II)

Сегодня мы продолжим разработку системы ордеров, но вы увидите, что мы будем массово использовать заново то, что уже было показано в других статьях. Тем не менее, в этой статье мы получим небольшое вознаграждение. Сначала мы разработаем систему, которую можно будет использовать вместе с реальным торговым сервером, либо с помощью демо-счета, либо реального счета. Мы будем широко использовать платформу MetaTrader 5, которая обеспечит нам всю необходимую поддержку в начале данного пути.
preview
Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть I): Кластеризация

Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть I): Кластеризация

В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также обсудим новый подход к решению многомодальных задач оптимизации, который использует метод BSO и позволяет находить несколько оптимальных решений без необходимости заранее определять количество подпопуляций. В статье мы также рассмотрим методы кластеризации K-Means и K-Means++.
preview
Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 4): Поведенческие шаблоны 2

Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 4): Поведенческие шаблоны 2

Статья завершает серию о шаблонах проектирования в области программного обеспечения. Я уже упоминал, что существуют три типа шаблонов проектирования - порождающие, структурные и поведенческие. Мы доработаем оставшиеся паттерны поведенческого типа, которые помогут задать способ взаимодействия между объектами таким образом, чтобы сделать наш код чистым.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге

Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге

Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных лесов в отношении финансовых данных и проверить, смогут ли они помочь увеличить прибыль.
preview
Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов

Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов

В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 09): Сочетание кластеризации k-средних с фрактальными волнами

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 09): Сочетание кластеризации k-средних с фрактальными волнами

Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.
preview
Фильтрация и извлечение признаков в частотной области

Фильтрация и извлечение признаков в частотной области

В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.
preview
Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника

Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника

Мы будем создавать простой хеджирующий советник в качестве основы для нашего более продвинутого советника Grid-Hedge, который будет представлять собой смесь классической сетки и классических стратегий хеджирования. К концу этой статьи вы узнаете, как создать простую стратегию хеджирования, а также что говорят люди о прибыльности этой стратегии.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений

Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений

В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)

В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".
preview
Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики

Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики

Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 7): Подбор группы с учётом форвард-периода

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 7): Подбор группы с учётом форвард-периода

Подбор группы экземпляров торговых стратегий с целью улучшения результатов при их совместной работы мы прежде оценивали только на том же временном периоде, на котором проводилась оптимизация отдельных экземпляров. Давайте посмотрим, что получится на форвард-периоде.
preview
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)

Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)

Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
preview
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 5): Полосы Боллинджера на канале Кельтнера — Сигналы индикаторов

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. В этой статье мы будем использовать сигналы двух индикаторов - полосы Боллинджера (Bollinger Bands®) на канале Кельтнера.
preview
Нестационарные процессы и ложная регрессия

Нестационарные процессы и ложная регрессия

Статья призвана продемонстрировать факт появления ложной регрессии при попытках применить регрессионный анализ к нестационарным процессам с помощью моделирования по методу Монте-Карло.
preview
Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 3): Поведенческие шаблоны 1

Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 3): Поведенческие шаблоны 1

В новая статье серии, посвященной шаблонам проектирования, мы рассмотрим поведенческие шаблоны, чтобы понять, как эффективно создавать методы взаимодействия между созданными объектами. Спроектировав эти шаблоны поведения, мы сможем понять, как создавать многоразовое, расширяемое и тестируемое программное обеспечение.