Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

Любая программа на любом языке программирования имеет определенную структуру. В этой статье вы изучите основные компоненты структуры программы на MQL5, что может быть очень полезно при создании торговой системы или торгового инструмента для MetaTrader 5.

В данной статье мы продолжим разговор о методах сбора данных в обучающую выборку. Очевидно, что в процессе обучения необходимо постоянное взаимодействие с окружающей средой. Но ситуации бывают разные.

Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с несколько иным алгоритмом, который рассматривает политику Агента в парадигме построения последовательности действий.

Мы уже не раз говорили о важности правильного подбора функции вознаграждения, которую используем для стимулирования желательного поведения Агента, добавляя вознаграждения или штрафы за отдельные действия. Но остается открытым вопрос о дешифровке наших сигналов Агентом. В данной статье мы поговорим о декомпозиции вознаграждения в части передачи отдельных сигналов обучаемому Агенту.

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами и т. д.) более чем одной парой символов с одного графика.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).

В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.

В этой статье мы сделаем попытку разработать собственную торговую стратегию. Любая торговая стратегия должна быть построена на основе какого-то статистического преимущества. Причем, это преимущество должно существовать в течение долгого времени.

Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера в его поисках.

В этой статье мы сделаем финальный рывок к производительности советника... так что будьте готовы к долгому чтению. Чтобы сделать наш советник надежным, мы сначала удалим из кода всё, что не является частью торговой системы.

В данной статье мы создадим математическую модель для симуляции мультивалютного ценообразования и завершим исследование принципа диверсификации в рамках поиска механизмов увеличения эффективности торговли, которое я начал в предыдущей статье с теоретических выкладок.

В статье представлен метод автоматического обнаружения моделей ценовых действий с помощью MQL5, таких как тренды (восходящий, нисходящий, боковой) и графические модели (двойная вершина, двойное дно).

Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.

В предыдущих работах мы познакомились с методом Decision Transformer и несколькими производными от него алгоритмами. Мы экспериментировали с различными методами постановки цели. В процессе экспериментов мы работали с различными способами постановки целей, однако изучение моделью уже пройденной траектории всегда оставалось вне нашего внимания. В данной статье я хочу познакомить Вас с методом, который заполняет этот пробел.

В оффлайн обучении мы используем фиксированный набор данных, что ограничивает покрытие разнообразия окружающей среды. В процессе обучения наш Агент может генерировать действия вне этого набора. При отсутствии обратной связи от окружающей среды корректность оценок таких действий вызывает вопросы. Поддержание политики Агента в пределах обучающей выборки становится важным аспектом для обеспечения надежности обучения. Об этом мы и поговорим в данной статье.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Gator Oscillator и создадим торговую систему по простым стратегиям.

Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.

Несмотря на то, что многие люди не умеют программировать, они достаточно креативны и имеют отличные идеи, но отсутствие знаний или понимания программирования мешает им сделать некоторые вещи. Давайте посмотрим вместе, как создать Chart Trade, но используя саму платформу MT5, как будто это IDE.

В предыдущей статье мы познакомились с методом DDPG, который позволяет обучать модели в непрерывном пространстве действий. Однако, как и другие методы Q-обучения, DDPG склонен к переоценки значений Q-функции. Эта проблема часто приводит к обучению агента с неоптимальной стратегией. В данной статье мы рассмотрим некоторые подходы преодоления упомянутой проблемы.

Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.

Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.

Представляю новую статью о том, как создать пользовательский индикатор. На этот раз мы будем работать с индексом истинной силы - True Strength Index (TSI) и создадим советник на его основе.

Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.

В данной статье предложен авторский способ создания ботов с использованием машинного обучения.

Обучение моделей в офлайн режиме осуществляется на данных ранее подготовленной обучающей выборки. Это дает нам ряд преимуществ, но при этом информация об окружающей среде сильно сжимается до размеров обучающей выборки. Что, в свою очередь, ограничивает возможности исследования. В данной статье хочу предложить познакомиться с методом, позволяющем наполнить обучающую выборку максимально разнообразными данными.

В данной статье мы подробно раскроем написание класса риск-менеджера для ручной торговли с нуля. Также данный класс может быть использован как базовый класс для наследования трейдерам, которые торгуют алгоритмически.

В данной статье мы будем разрабатывать графическую систему ордеров вида «посмотрите, что происходит». Следует сказать, что мы не начнем с нуля, а модифицируем существующую систему, добавив еще больше объектов и событий на график торгуемого нами актива.

В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.

Проверяем и оптимизируем стратегии для бинарных опционов в MetaTrader 5.

В этой статье мы предлагаем познакомиться с алгоритмом, который использует операторы улучшения политики в закрытой форме для оптимизации действий Агента в офлайн режиме.

Индикатор на метабарах обнаруживал больше свечей чем классический. Проверим, дает ли это реальную пользу в автоматической торговле.

В предыдущей статье я показал, как создать Chart Trade с использованием объектов MetaTrader 5 и превратить платформу в систему RAD. Система работает очень хорошо, и наверняка многие задумывались о создании библиотеки — она позволит иметь всё больше и больше функциональности в предлагаемой системе, и можно будет разработать более интуитивно понятный советник с более приятный и простым в использовании интерфейсом.

В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.

Сегодня мы построим вторую часть системы Times & Trade для анализа рынка. В предыдущей статье "Times & Trade (I)" мы рассмотрели альтернативную систему для организации графика, чтобы у нас был индикатор, позволяющий как можно быстрее интерпретировать сделки, совершенные на рынке.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Накопления/Распределения (Accumulation/Distribution, A/D). Также мы разработаем торговую систему на языке MQL5 для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.

В предыдущих статьях я рассказывал, как создать индикатор с несколькими подокнами — такая возможность становится интересной при использовании пользовательских индикаторов. В этот раз мы рассмотрим, как добавить несколько окон в советник.

В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.