Моделирование рынка (Часть 03): Вопрос производительности
Часто нам приходится делать шаг назад, а затем двигаться вперед. В этой статье мы покажем все изменения, необходимые для того, чтобы не нарушить работу индикаторов Mouse и Chart Trade. В качестве бонуса расскажем о других изменениях, произошедших в других заголовочных файлах, которые будут широко использоваться в будущем.
Моделирование рынка (Часть 04): Создание класса C_Orders (I)
В данной статье мы начнем создание класса C_Orders, чтобы иметь возможность отправлять ордера на торговый сервер. Мы будем делать это понемногу, поскольку наша цель состоит в том, чтобы подробно объяснить, как это будет происходить с помощью системы обмена сообщениями.
Разработка системы репликации (Часть 67): Совершенствуем индикатор управления
В данной статье мы рассмотрим, чего можно добиться с помощью небольшой доработки кода. Данная доработка направлена на упрощение нашего кода, более активное использование вызовов библиотеки MQL5 и, прежде всего, на то, чтобы сделать его гораздо более стабильным, безопасным и простым для использования в другом коде, который мы будем разрабатывать в будущем.
Механизмы гейтинга в ансамблевом обучении
В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 54): Обучение с подкреплением с гибридным SAC и тензорами
Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматривали в предыдущей статье, где мы также представили Python и ONNX как эффективные подходы к обучению сетей. В этой статье мы вернемся к алгоритму с целью использования тензоров — вычислительных графов, которые часто используются в Python.
Моделирование рынка (Часть 09): Сокеты (III)
Сегодняшняя статья является продолжением предыдущей. В ней мы рассмотрим, как будет реализован советник, сосредоточившись в основном на том, как выполняется серверный код. Кода, приведенного в предыдущей статье, недостаточно для того, чтобы всё работало как надо, поэтому необходимо немного углубиться в него. Поэтому нужно прочитать обе статьи, чтобы лучше понять то, что произойдет.
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 5): Расширение EX5-библиотеки для управления историей с помощью функций позиции
В этой статье мы узнаем, как создавать экспортируемые EX5-функции для эффективного запроса и сохранения исторических данных о позициях. В этом пошаговом руководстве мы расширим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав модули, которые извлекают ключевые свойства последней закрытой позиции. К ним относятся чистая прибыль, продолжительность сделки, стоп-лосс и тейк-профит в пипсах, значения прибыли и другие важные данные.
От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (V) — Система напоминаний о событиях
В этом обсуждении мы рассмотрим дополнительные усовершенствования, поскольку интегрируем усовершенствованную логику оповещения о событиях в экономическом календаре, отображаемых советником «Заголовки новостей». Это усовершенствование имеет решающее значение — оно гарантирует, что пользователи будут получать своевременные уведомления за короткое время до ключевых предстоящих событий. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.
Моделирование рынка (Часть 16): Сокеты (X)
Мы близки к завершению данного испытания. Однако, прежде чем приступить, я хочу, чтобы вы попытались понять эти две статьи, данную и предыдущую. Так вы действительно поймете следующую статью, в которой я рассмотрю исключительно ту часть, которая касается программирования на MQL5. Но я также постараюсь сделать её понятной. Если вы не понимаете эти две последние статьи, то вам будет тяжело понять и следующую, потому что материалы накапливаются. Чем больше вещей нужно сделать, тем больше нужно создать и понять для достижения цели.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 4): Обработка больших данных
В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.
Как создать и адаптировать RL-агент с LLM и квантовым кодированием в алгоритмическом трейдинге на MQL5
В статье предложен гибридный подход к алгоритмическому трейдингу на основе квантового кодирования рыночных состояний, Double DQN с приоритетным буфером опыта и LLM в роли контекстного советника. Методология SEAL обеспечивает асинхронное дообучение агента без остановки торговли. Легковесный Q-learning фильтр (USE/SKIP/REDUCE) управляет исполнением сигналов на мета-уровне. Приводятся практические детали интеграции системы с торговой платформой MetaTrader 5 и схемы её адаптации к режимным сдвигам рынка.
Машинное обучение и Data Science (Часть 41): YOLOv8v для поиска паттернов на рынках Forex и акций
Выявление графических закономерностей на финансовых рынках представляет собой сложную задачу, поскольку требует анализа данных на графике, что трудно осуществить в MQL5 из-за ограничений, связанных с обработкой изображений. В этой статье мы рассмотрим достойную модель на Python, которая позволит с минимальными усилиями обнаруживать паттерны на графике.
Разработка системы репликации (Часть 71): Настройка времени (IV)
В этой статье мы рассмотрим, как реализовать то, что было показано в предыдущей статье, в сервисе репликации/моделирования. Но, как и во многих других случаях, в жизни обязательно возникают проблемы. И данный случай не стал исключением. Дальше вы узнаете тему следующей статьи из этой серии. 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.
Моделирование рынка (Часть 11): Сокеты (V)
Мы приступаем к реализации связи между Excel и MetaTrader 5, но сначала необходимо понять некоторые важные моменты, так вам не придется ломать голову, пытаясь понять, почему что-то работает или нет. И прежде, чем вы нахмуритесь, глядя на интеграцию Python и Excel, давайте посмотрим, как с помощью xlwings можно (в некоторой степени) управлять MetaTrader 5 через Excel. То, что мы покажем здесь, будет в основном сконцентрировано на образовательных задачах. Но не думайте, что мы можем делать только то, что будет рассмотрено здесь.
Алгоритм оптимизации динго — Dingo Optimization Algorithm (DOA)
В статье представлен новый метаэвристический метод, основанный на охотничьих стратегиях австралийских динго: групповой атаке, преследовании и поиске падали. Посмотрим, как алгоритм оптимизации динго (DOA) покажет себя алгоритмически.
Торговля LLM-агента со встроенной философией топ-трейдеров
В работе проведен критический разбор LLM-стратегии, где прогноз направления отделен от торговых решений, и показано, почему это ведет к разрыву между метриками и PnL. Описаны процедуры балансировки датасета, инженерии признаков, подготовки промптов и ответов, настройки файнтюнинга в Ollama и надежного парсинга. Бэктест и форвард-тест выявляют систематическую деградацию. Практический вывод — необходимость формулировать задачу как прямую оптимизацию торговых исходов.
От новичка до эксперта: Утилита для управления параметрами
Представьте, что вы преобразовали традиционные входные свойства советника или индикатора в интерфейс управления графиком в режиме реального времени. Это обсуждение основано на нашей фундаментальной работе над индикатором Market Period Synchronizer, что знаменует собой значительную эволюцию в том, как мы визуализируем рыночные структуры на старших таймфреймах (HTF) и управляем ими. Здесь мы превращаем эту концепцию в полностью интерактивную утилиту — информационная панель, которая обеспечивает динамический контроль и улучшенную многопериодную визуализацию ценового движения непосредственно на графике. Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как это нововведение меняет способ взаимодействия трейдеров со своими инструментами.
Машинное обучение и Data Science (Часть 42): Прогнозирование временных рядов на форексе с ARIMA и Python
ARIMA (сокращение от Auto Regressive Integrated Moving Average, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) — это традиционная модель прогнозирования временных рядов. Благодаря способности обнаруживать всплески и колебания в данных временного ряда, эта модель может делать точные прогнозы относительно следующих значений. В этой статье мы разберемся, что это такое, как это работает, можно ли это использовать для точного прогнозирования будущих цен на рынке и многое другое.
Оптимизация на основе биогеографии — Biogeography-Based Optimization (BBO)
Оптимизация на основе биогеографии (BBO) — элегантный метод глобальной оптимизации, вдохновленный природными процессами миграции видов между островами архипелагов. В основе алгоритма лежит простая, но мощная идея: решения с высоким качеством активно делятся своими характеристиками, решения низкого качества активно заимствуют новые черты, создавая естественный поток информации от лучших решений к худшим. Уникальный адаптивный оператор мутации, обеспечивает превосходный баланс между исследованием и эксплуатацией, BBO демонстрирует высокую эффективность на различных задачах.
Алгоритм извлечения торговых правил из паттернов в MQL5
Статья показывает, как формализовать интуитивно замеченные ценовые паттерны и превратить их в статистически проверенные торговые сигналы. Советник кодирует последовательности баров в бинарные строки U/D и для каждого паттерна вычисляет пять независимых метрик: поддержку, уверенность, лифт, хи-квадрат и байесовскую вероятность. Позиция открывается только тогда, когда текущий паттерн совпадает с историческим правилом и все фильтры пройдены — динамический лот масштабируется по силе сигнала, стоп и тейк рассчитываются через дневной ATR.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 55): SAC с приоритетным воспроизведением опыта
Буферы воспроизведения в обучении с подкреплением особенно важны при использовании алгоритмов вне политики (off-policy), таких как DQN или SAC. Это выводит на первый план процесс выборки буфера памяти. В то время как параметры по умолчанию с SAC, например, используют случайный выбор из буфера, буферы с приоритетным воспроизведением опыта (Prioritized Experience Replay buffers) обеспечивают точную настройку путем выборки из буфера на основе оценки TD. Мы рассмотрим важность обучения с подкреплением и, как всегда, изучим только одну гипотезу (без перекрестной проверки) в созданном Мастером советнике.
Как подключить LLM к советнику MQL5 через Python-сервер
В статье разобраны три ключевые преграды интеграции LLM с MetaTrader 5: отсутствие прямого доступа, жёсткие rate limits и безопасность API‑ключей при архитектурных ограничениях MQL5. Предложена схема с локальным Python‑сервером как мостом между советником и OpenRouter. Рассматриваются WebSocket и fallback на TCP, хранение ключа на сервере, пакетная обработка нескольких символов и формирование технического промпта. Читатель получит готовую архитектуру, снижающую задержки и издержки.
Разработка системы репликации (Часть 74): Новый Chart Trade (I)
В этой статье мы изменим последний код, показанный в данной серии о Chart Trade. Эти изменения необходимы, чтобы адаптировать код к текущей модели системы репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Моделирование рынка (Часть 08): Сокеты (II)
Как вам идея создать что-то практичное с помощью сокетов? В сегодняшней статье мы начнем создавать мини-чат. Давайте рассмотрим вместе, как это делается, - это будет очень интересно. Помните, что приведенный здесь код предназначен исключительно для образовательных целей. Не стоит использовать его в коммерческих целях или в готовых приложениях, так как он не обеспечивает безопасности передачи данных и можно увидеть содержимое, передаваемое по сокету.
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 4): Разработка EX5-библиотеки для управления историей
Узнайте, как извлекать, обрабатывать, классифицировать, сортировать, анализировать и управлять закрытыми позициями, ордерами и историями сделок с помощью MQL5, создав обширную EX5-библиотеку управления историей с помощью подробного пошагового подхода.
Ординальное кодирование номинальных переменных
В настоящей статье мы обсудим и продемонстрируем, как преобразовать номинальные предикторы в числовые форматы, подходящие для алгоритмов машинного обучения, используя как Python, так и MQL5.
Разработка системы репликации (Часть 64): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (V)
В данной статье мы рассмотрим, как исправить две ошибки в коде. Однако я постараюсь объяснить их так, чтобы вы, начинающие программисты, поняли, что не всегда всё происходит так, как вы предполагали. Но это не повод отчаиваться, это возможность учиться. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого иные, кроме изучения представленных концепций.
Новый подход к пользовательским критериям при оптимизациях (Часть 1): Примеры функций активации
Это первая из серии статей, посвященных математическим аспектам создания пользовательских критериев с особым акцентом на нелинейных функциях, применяемых в нейросетях, MQL5-коде для реализации, а также на использования целевых и корректирующих смещений.
Моделирование рынка (Часть 13): Сокеты (VII)
Когда мы разрабатываем что-то в xlwings или в любом другом пакете, позволяющем читать и писать непосредственно в Excel, мы должны заметить, что все программы, функции или процедуры выполняются, а затем завершают свою задачу. Они не остаются в цикле, и неважно, как сильно мы стараемся сделать всё по-другому.
Алгоритм эволюции элитных кристаллов — Elite Crystal Evolution Algorithm (CEO-inspired): Практика
Экспериментальное исследование на стандартных бенчмарк-функциях выявляет преимущества и ограничения прямой адаптации комбинаторных алгоритмов. Статья содержит детальное описание механизмов алгоритма ECEA и результатов его тестирования.
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 7): Расширение EX5-библиотеки для управления историей функциями последнего отмененного отложенного ордера
Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.
Разработка системы репликации (Часть 60): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (I)
Мы уже давно работаем только над индикаторами, но теперь пришло время снова заставить сервис работать, и мы видим, как строится график на основе предоставленных данных. Однако, поскольку не всё так просто, придется быть внимательным, чтобы понять то, что ждет нас впереди.
Разработка системы репликации (Часть 70): Настройка времени (III)
В данной статье мы рассмотрим, как правильно и эффективно использовать функцию CustomBookAdd. Несмотря на кажущуюся простоту, она имеет множество нюансов. Например, позволяет сообщить указателю мыши, находится ли пользовательский символ на аукционе, торгуется ли он или рынок закрыт. 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.
Алгоритм сверчков — Cricket Algorithm (CA)
В статье рассматривается алгоритм сверчков (Cricket Algorithm) - метаэвристический метод оптимизации, объединяющий элементы алгоритмов летучих мышей и светлячков с физическими законами распространения звука в атмосфере. Алгоритм моделирует поведение сверчков, ориентирующихся на стрекотание сородичей, используя закон Долбира и формулы акустики для управления поиском оптимальных решений.
Алгоритм кристаллической структуры — Crystal Structure Algorithm (CryStAl)
В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.
Разработка системы репликации (Часть 69): Настройка времени (II)
Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Моделирование рынка (Часть 15): Сокеты (IX)
В этой статье мы расскажем об одном из возможных решений того, что мы пытались показать, то есть как позволить пользователю Excel выполнить действие в MetaTrader 5 без отправки ордеров, открытия или закрытия позиции. Идея заключается в том, что пользователь использует Excel для проведения фундаментального анализа какого-то символа. И что при использовании только Excel, можно указать советнику, работающему в MetaTrader 5, открыть или закрыть определенную позицию.
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть X): Интерфейс из внешних ресурсов
Используем возможности MQL5 для работы с внешними ресурсами, в данном случае с изображениями в формате BMP, чтобы создать уникальный по стилю интерфейс главной страницы панели администратора торговых операций. В особенности рассмотрим упаковку множества файлов, включая изображения, звуки и многое другое, для упрощения дальнейшего их распространения. Реализуем функции для создания современного и визуально привлекательного интерфейса для нашей панели администратора, которую мы создаем с помощью советника New_Admin_Panel.
Разработка системы репликации (Часть 59): Новое будущее
Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?
Разработка системы репликации (Часть 76): Новый Chart Trade (III)
В этой статье мы рассмотрим, как работает недостающий код из предыдущей статьи, DispatchMessage. Здесь мы введем тему следующей статьи. По этой причине важно понять, как работает данная процедура, прежде чем переходить к следующей теме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.