Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

В статье представлен практический подход к реализации модуля P-SSE для анализа потоков рыночных данных в реальном времени. Продуманное использование стека исторических состояний позволяет каждому срезу рынка обрабатываться лишь один раз, исключая дублирование вычислений и ускоряя онлайн-анализ. Представленные решения обеспечивают высокую точность, устойчивость модели и эффективность обработки, делая фреймворк мощным инструментом для анализа микроимпульсов на финансовых рынках.

В статье представлен фреймворк для анализа финансовых рынков на основе моделей пространства состояний с возмущениями. Подход сочетает аккумулирование глобальной динамики и учёт локальных микроизменений, обеспечивая высокую точность прогнозов и устойчивость к шуму данных. Архитектура P-SSE с двунаправленной корреляцией и рекуррентными блоками позволяет эффективно извлекать контекст из последовательностей событий. Предложенный метод открывает новые возможности для адаптивного анализа рыночной динамики.

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, которые считаются запаздывающими. В минисерии из трех статей, посвященной трем основным формам машинного обучения, мы попытаемся выяснить, оправдана ли эта предвзятость по отношению к этим индикаторам, или же они могут иметь предсказательную силу. Мы проводим анализ с помощью советников, созданных в Мастере.

Статья раскрывает архитектуру объекта верхнего уровня STFlow и работу энкодера Mix-Fusion, отвечающего за согласованное смешивание контекста разных модальностей. Показано, как обеспечивается устойчивость обработки при высокой чувствительности к микроимпульсам рынка и сохранении скорости работы модели.

В этой статье продолжается практическая реализация фреймворка STFlow. Показано, как идеи пространственно-временной агрегации и кросс-модальной обработки превращаются в рабочие спайковые модули для анализа рынка.

Просто потому, что тики постоянно прибывают, это не значит, что каждый момент - это возможность торговать. Сегодня мы подробно изучаем искусство выбора времени, сосредоточившись на разработке алгоритма временной изоляции, который поможет трейдерам определять наиболее благоприятные рыночные периоды и торговать в них. Развитие этой дисциплины позволяет розничным трейдерам более точно ориентироваться в институциональных сроках, где точность и терпение часто определяют успех. Присоединяйтесь к этой дискуссии, поскольку мы исследуем науку тайминга и выборочного трейдинга с помощью аналитических возможностей MQL5.

В этой статье вы научитесь созданию советника, который обнаруживает зоны поддержки и сопротивления, нарисованные на графике, и автоматически исполняет сделки на их основе.

Эта статья рассматривает применение функций Уолша в трейдинге. Мы познакомимся с основными принципами использования этих функций для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен и принятия торговых решений. Также мы обсудим преимущества и недостатки этих функций, и перспективы их применения в трейдинге и техническом анализе.

В статье подробно разбирается практическая реализация идей фреймворка EDCFlow средствами MQL5 и их проверка на реальных исторических данных. Показано, как нейросетевая модель формирует внутреннее представление рыночной среды, работает с корреляциями признаков и принимает торговые решения без ручных правил. Результаты тестирования раскрывают не только потенциал подхода, но и его слабые места, честно обозначая границы применимости и направления дальнейшего развития.

В статье представлена практическая реализация подходов фреймворка EDCFlow с акцентом на модуль Multi-Scale Difference. Показано, как последовательное сжатие признаков, вычисление разностей на нескольких масштабах и адаптивное мультимасштабное внимание позволяют формировать структурированное и информативное представление потоковых данных.

В статье знакомимся с фреймворком EDCFlow, который предлагает новый подход к анализу рыночной микроструктуры. Он сочетает корреляцию состояний с картой разностей, позволяя выявлять тонкие динамические изменения рынка. Архитектура модели эффективно агрегирует многомасштабные признаки при минимальных вычислительных затратах, что делает её пригодной для анализа в реальном времени.

В этой статье объясняется, как с помощью языка MQL5 обнаружить гармонический паттерн 5-0 и торговать по нему, проверить его с помощью уровней Фибоначчи и отобразить его на графике.

В статье представлена адаптация фреймворка EEMFlow для построения высокоэффективных торговых моделей средствами MQL5. Рассматриваются алгоритмы оценки MeshFlow с расширенной корреляцией признаков, позволяющие точно анализировать динамику рынка и прогнозировать ценовые потоки. Тестирование подтвердило положительное математическое ожидание, умеренные просадки и высокую эффективность принятия решений.

Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки, квантовый энкодер на 8 кубитах и градиентный бустинг CatBoost с 52+ признаками. Система реализована на Python с использованием MetaTrader 5, Qiskit, CatBoost и опциональной интеграцией LLM Llama 3.2 для интерпретации прогнозов.

В заключительной статье этой серии вы узнаете, как легко импортировать и применять EX5-библиотеку для управления историей (History Manager) в исходном коде MQL5 для обработки истории сделок в вашем аккаунте MetaTrader 5. С помощью простых вызовов функций в MQL5, занимающих всего одну строку кода, вы сможете эффективно управлять своими торговыми данными и анализировать их. Кроме того, вы научитесь создавать различные скрипты для анализа истории сделок и разрабатывать советник на основе ценовых показателей в качестве практических примеров использования. Используемый в качестве примера советник применяет данные о ценах и библиотеку History Manager EX5 для принятия обоснованных торговых решений, корректировки объемов сделок и реализации стратегий восстановления на основе ранее закрытых сделок.

Представляем реализацию ключевых компонентов фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Статья демонстрирует, как многомасштабная обработка событий, спайковые модули FAM и адаптивное объединение признаков в MDC формируют структурированное и адаптированное к плотности рынка представление. Это позволяет стратегии эффективно выявлять значимые сигналы, сочетать микроимпульсы с глобальными тенденциями и повышать точность прогнозов, обеспечивая трейдеру надежный инструмент для анализа и принятия решений.

В данной статье рассматривается применение механизма безубыточности (breakeven) в автоматизированных стратегиях на языке MQL5. Начнем с простого объяснения, что такое режим безубытка, как он реализуется и каковы его возможные вариации. Далее эта функциональность интегрируется в советника Order Blocks, созданного нами в последней статье об управлении рисками. Для оценки эффективности проведем два бэктеста при определенных условиях: один с применением механизма безубыточности и другой — без.

Как ценовой аналитик и трейдер, я заметил, что когда тренд подтверждается на нескольких таймфреймах, он обычно продолжается в этом направлении. Продолжительность тренда может варьироваться в зависимости от стратегии трейдера: держит ли он позиции на долгосрочную перспективу или занимается скальпингом. Выбранные вами таймфреймы играют решающую роль. Статья знакомит с быстрой автоматизированной системой, которая помогает увидеть общий тренд сквозь разные тймфреймы всего одним нажатием кнопки или с помощью регулярных обновлений.

В нашей предыдущей статье мы представили простой скрипт Quarters Drawer. Продолжая тему, создадим советник для отслеживания четвертей и предоставления информации о потенциальной реакции рынка на этих уровнях. В статье описана разработка инструмента для обнаружения необходимых зон.

Статья знакомит с архитектурой фреймворка EEMFlow, ориентированного на работу с событийными потоками данных. Особое внимание уделяется адаптивным и многоуровневым модулям, которые обеспечивают гибкую обработку как глобальных, так и локальных изменений. Архитектура фреймворка позволяет сохранять ключевую информацию, минимизировать влияние шума и эффективно формировать признаки для дальнейшего анализа, делая EEMFlow перспективным инструментом для прогнозирования динамики финансовых рынков.

Фракталы Билла Вильямса — это мощный индикатор, который легко упустить из виду, когда впервые замечаешь его на ценовом графике. Он кажется слишком перегруженным и, вероятно, недостаточно точным. Моя цель - приоткрыть завесу тайны над этим индикатором, рассмотрев различные его паттерны на форвард-тестах применительно к советникам, собранным в Мастере.

В этой статье мы исследуем основы гармонических паттернов, их структуру и то, как они применяются в торговле. Вы узнаете о коррекциях и расширениях Фибоначчи, а также о том, как реализовать обнаружение гармонических паттернов на языке MQL5, тем самым закладывая основу для создания продвинутых торговых инструментов и советников.

Алгоритм дендритных клеток (DCA) — метаэвристика, вдохновлённая механизмами врождённого иммунитета. Дендритные клетки патрулируют пространство поиска, накапливают сигналы о качестве позиций и выносят коллективный вердикт: эксплуатировать найденное или продолжать исследование. Разберём, как биологическая модель обнаружения патогенов превращается в алгоритм оптимизации.

Фреймворк BAT превращает хаотичный поток рыночных данных в точные прогнозы и взвешенные торговые решения. Тесты на исторических данных показывают стабильный рост капитала при контролируемых рисках. Архитектура модели проста, масштабируема и готова к дальнейшей оптимизации.

Эта статья описывает, как программно выявлять бычьи и медвежьи паттерны волн Вульфа и торговать на их основе с помощью языка MQL5. Мы рассмотрим, как выявлять структуры волн Вульфа программным образом и исполнять сделки на их основе с помощью языка MQL5. Это включает в себя обнаружение ключевых точек свинга, проверку правил паттерна и подготовку советника к действию на основе найденных сигналов.

В этой статье мы продолжаем реализацию фреймворка BAT средствами MQL5, показывая, как двунаправленная корреляция и модуль SATMA позволяют анализировать динамику рынка в контексте текущего состояния. Представлены ключевые архитектурных решения, позволяющие адаптировать фреймворк к анализу финансовых данных.

Трейдеры часто сталкиваются с просадками из-за ложных сигналов, а ожидание подтверждения может привести к упущенным возможностям. В этой статье представлена треугольная торговая стратегия, использующая цену серебра в долларах (XAGUSD) и евро (XAGEUR), а также обменный курс EURUSD для фильтрации шума. Используя межрыночные связи, трейдеры могут выявлять скрытые настроения и совершенствовать свои позиции в реальном времени.

В статье представлен фреймворк BAT, обеспечивающий точное и адаптивное моделирование временной динамики. Используя двустороннюю временную корреляцию, BAT превращает последовательные изменения рыночных данных в структурированные, информативные представления. Модель сочетает высокую вычислительную эффективность с возможностью глубокой интеграции в торговые системы, позволяя выявлять как краткосрочные, так и долгосрочные паттерны движения.

Представляем адаптацию фреймворк E-STMFlow — современное решение для построения автономных торговых систем. В статье завершаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка. Результаты тестирования демонстрируют стабильный рост капитала, минимальные просадки и предсказуемое распределение рисков, подтверждая практическую эффективность подхода и открывая перспективы дальнейшей оптимизации стратегии.