Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

icon

Прочитайте статьи по торговым системам, которые основаны на самых разнообразных идеях. Вы узнаете как использовать  статистические методы и паттерны на японских свечах, как фильтровать сигналы и для чего нужны семафорные индикаторы.

С помощью Мастера MQL5 вы научитесь создавать робота без программирования для быстрой проверки торговых идей, а также узнаете, что такое генетические алгоритмы.

Новая статья
последние | лучшие
preview
Нейросети — это просто (Часть 94): Оптимизация последовательности исходных данных

Нейросети — это просто (Часть 94): Оптимизация последовательности исходных данных

При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.
preview
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (HypDiff)

Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (HypDiff)

Статья рассматривает способы кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве через анизотропные диффузионные процессы. Это помогает точнее сохранять топологические характеристики текущей рыночной ситуации и повышает качество ее анализа.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды

Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды

Это последняя статья серии, посвященная функторам. В ней мы вновь рассматриваем моноиды как категорию. Моноиды, которые мы уже представили в этой серии, используются здесь для помощи в определении размера позиции вместе с многослойными перцептронами.
preview
Алгоритм атомарного орбитального поиска — Atomic Orbital Search (AOS): Модификация

Алгоритм атомарного орбитального поиска — Atomic Orbital Search (AOS): Модификация

Во второй части статьи мы продолжим разработку модифицированной версии алгоритма AOS (Atomic Orbital Search), сфокусировавшись на специфических операторах для повышения его эффективности и адаптивности. После анализа основ и механик алгоритма, мы обсудим идеи по улучшению производительности и возможности анализа сложных пространств решений, предлагая новые подходы для расширения его функциональности как инструмента для оптимизации.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (I)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (I)

В статье рассматриваются возможности включения нескольких стратегий в советник с использованием MQL5. Советники предоставляют более широкие возможности, чем индикаторы и скрипты, позволяя применять более сложные подходы к торговле, которые можно адаптировать к изменяющимся рыночным условиям.
preview
Создаем интерактивную MQL5-панель с использованием класса Controls (Часть 1): Настройка панели

Создаем интерактивную MQL5-панель с использованием класса Controls (Часть 1): Настройка панели

В этой статье мы создадим интерактивную торговую панель с использованием класса Controls в MQL5, предназначенную для оптимизации торговых операций. Панель содержит заголовок, кнопки навигации для торговли, закрытия и информации, а также специализированные кнопки для заключения сделок и управления позициями. К концу статьи у нас будет базовая панель, готовая к дальнейшим улучшениям.
preview
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 17): Советник TrendLoom

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 17): Советник TrendLoom

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.
preview
Разработка системы репликации (Часть 41): Начало второй фазы (II)

Разработка системы репликации (Часть 41): Начало второй фазы (II)

Если до этого момента вам всё казалось правильным, это значит, что вы на самом деле не задумываетесь о долгосрочной перспективе. Когда вы начинаете разрабатывать приложения, а со временем вам больше не приходится создавать новые приложения. Остается только добиться того, чтобы они работали вместе. Давайте рассмотрим, как завершить сборку указателя мыши.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 12): Полином Ньютона

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 12): Полином Ньютона

Полином Ньютона, который создает квадратные уравнения из набора нескольких точек, представляет собой архаичный, но интересный подход к рассмотрению временных рядов. В этой статье мы попытаемся изучить, какие аспекты этого подхода могут быть полезны трейдерам, а также устранить его ограничения.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)

В статье подробно рассматривается интеграция уведомлений индикаторов MetaTrader 5 в Telegram с использованием возможностей MQL5, Python и API Telegram Bot. Вы сможете применить полученную информацию в своих проектах.
preview
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)

Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)

В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 17): Тики и еще больше тиков (I)

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 17): Тики и еще больше тиков (I)

Здесь мы увидим, как реализовать что-то действительно интересное, но в то же время очень сложное из-за отдельных моментов, которые многих смущают. И самое худшее, что может случиться - это то, что некоторые трейдеры, считающие себя профессионалами, ничего не знают о важности этих понятий на рынке капитала. Да, хотя основное внимание здесь уделяется программированию, но понимание некоторых вопросов, связанных с торговлей на рынках, имеет первостепенное значение для того, что мы собираемся здесь реализовать.
preview
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Окончание)

Представляем вашему вниманию заключительную часть цикла, посвящённого GinAR — нейросетевому фреймворку для прогнозирования временных рядов. В этой статье мы анализируем результаты тестирования модели на новых данных и оцениваем её устойчивость в условиях реального рынка.
preview
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)

Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)

Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 26): Скользящие средние и показатель Херста

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 26): Скользящие средние и показатель Херста

Показатель Херста — это мера того, насколько сильно временной ряд автокоррелирует в долгосрочной перспективе. Предполагается, что он отражает долгосрочные свойства временного ряда и поэтому имеет определенный вес в анализе временных рядов даже за пределами экономических/финансовых временных рядов. Однако мы сосредоточимся на его потенциальной пользе для трейдеров, изучив, как этот показатель можно объединить со скользящими средними для формирования потенциально надежного сигнала.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 19): Необходимые корректировки

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 19): Необходимые корректировки

Здесь мы подготовим почву для того, чтобы при необходимости добавления новых функций в код это происходило плавно и легко. Текущий код пока не может охватывать или обрабатывать некоторые моменты, которые будут необходимы для значимого прогресса. Нам нужно, чтобы всё было построено так, чтобы усилия по реализации некоторых вещей были минимальными. Если сделаем всё правильно, мы сможем получить действительно универсальную систему, способную очень легко адаптироваться к любой ситуации, которую необходимо охватить.
preview
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
preview
Нейросети в трейдинге: Прогнозирование временных рядов при помощи адаптивного модального разложения (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Прогнозирование временных рядов при помощи адаптивного модального разложения (Окончание)

В статье рассматривается адаптация и практическая реализация фреймворка ACEFormer средствами MQL5 в контексте алгоритмической торговли. Показаны ключевые архитектурные решения, особенности обучения и результаты тестирования модели на реальных данных.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок

Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок

Статья является частью серии о реализации графов средствами теории категорий в MQL5 и посвящена отношению порядка (Order Theory). Мы рассмотрим два основных типа упорядочения и исследуем, как концепции отношения порядка могут поддерживать моноидные множества при принятии торговых решений.
preview
Нейросети в трейдинге: Оптимизация Transformer для прогнозирования временных рядов (LSEAttention)

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Transformer для прогнозирования временных рядов (LSEAttention)

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.
preview
Управление рисками (Часть 1): Основы построения класса по управлению рисками

Управление рисками (Часть 1): Основы построения класса по управлению рисками

В этой статье мы рассмотрим основы управления рисками в трейдинге и узнаем, как создать свои первые функции для расчета подходящего лота для сделки, а также стоп-лосса. Кроме того, мы подробно рассмотрим, как работают эти функции, объясняя каждый шаг. Наша цель — дать четкое понимание того, как применять эти концепции в автоматической торговле. В конце мы применим все на практике, создав простой скрипт с разработанным нами включаемым файлом.
preview
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)

Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)

Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.
preview
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM(IV) — Тестирование торговой стратегии

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM(IV) — Тестирование торговой стратегии

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 16): Новая система классов

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 16): Новая система классов

Нам нужно лучше организовать свою работу. Код растёт, и если этого не сделать сейчас, потом это станет невозможным. Давайте разделять и властвовать. То, что MQL5 позволяет нам использовать классы, поможет нам в этой задаче, но для этого нам нужно иметь некоторые знания о некоторых моментах, связанных с классами. Наверное, новичков больше всего смущает наследование. В этой статье мы рассмотрим практичным и простым способом, как использовать данные механизмы.
preview
Как упростить ручное тестирование стратегий с помощью MQL5: строим свой набор инструментов

Как упростить ручное тестирование стратегий с помощью MQL5: строим свой набор инструментов

В этой статье разрабатываем пользовательский набор инструментов MQL5 для удобного ручного тестирования на исторических данных в Тестере стратегий. Объясним его конструкцию и реализацию, уделив особое внимание интерактивным средствам управления сделками. Затем покажем, как использовать его для эффективного тестирования стратегий
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 7): Анализ команд для автоматизации индикаторов на графиках

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 7): Анализ команд для автоматизации индикаторов на графиках

В этой статье мы узнаем, как интегрировать команды Telegram с MQL5 для автоматизации добавления индикаторов на торговые графики. Мы рассмотрим процесс анализа пользовательских команд, их выполнение на языке MQL5 и тестирование системы для обеспечения бесперебойной торговли на основе индикаторов.
preview
Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5

Стратегия торговли каскадами ордеров на основе пересечений EMA для MetaTrader 5

В статье представлен автоматизированный алгоритм на основе пересечений EMA для MetaTrader 5. Подробная информация обо всех аспектах демонстрации советника на языке MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5, от анализа характеристик ценового диапазона до управления рисками.
preview
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Окончание)

Фреймворк Mantis превращает сложные временные ряды в информативные токены и служит надёжным фундаментом для интеллектуального торгового Агента, готового работать в реальном времени.
preview
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)

В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 6): Добавление адаптивных встроенных кнопок

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 6): Добавление адаптивных встроенных кнопок

В этой статье мы интегрируем интерактивные встроенные кнопки в MQL5-советник, что позволяет осуществлять управление в режиме реального времени через Telegram. Каждое нажатие кнопки запускает определенные действия и отправляет ответы обратно пользователю. Мы также создадим функции для эффективной обработки Telegram-сообщений и callback-запросов.
preview
Разработка системы репликации (Часть 50): Все усложняется (II)

Разработка системы репликации (Часть 50): Все усложняется (II)

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 21): Подготовка к важному эксперименту и оптимизация кода

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 21): Подготовка к важному эксперименту и оптимизация кода

Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов

В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 18):  Тики и еще больше тиков (II)

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 18): Тики и еще больше тиков (II)

В данном случае предельно ясно, что метрики очень далеки от идеального времени создания 1-минутного бара. Так что это первое, что мы действительно исправим. Исправить проблему синхронизации не сложно. Каким бы невероятным это ни казалось, на самом деле всё довольно просто. Однако мы не внесли исправление в предыдущую статью, потому что целью было объяснить, как перенести в окно Обзора рынка тиковые данные, которые использовались для создания 1-минутных баров на графике.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)

В данной статье рассмотрим как нам подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие советники нам понадобится создать и можно ли будет обойтись без изменений файлов библиотеки Advisor или свести необходимые изменения к минимуму.
preview
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)

В статье представлена реализация Adaptive Density Module (ADM), ключевого компонента фреймворка EEMFlow, средствами MQL5. Рассмотрены этапы построения и объединения субмодулей MDC и MDS, а также интеграция ADM в существующую торговую модель BAT. Результаты тестирования на исторических данных EURUSD показывают устойчивый рост депозита, контролируемые просадки и высокую стабильность кривой эквити.
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
Оптимизация африканскими буйволами — African Buffalo Optimization (ABO)

Оптимизация африканскими буйволами — African Buffalo Optimization (ABO)

Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.
preview
Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)

Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)

Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности

Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности

Мы продолжаем рассмотрение естественных преобразований, рассматривая квадратичную индукцию естественности. Небольшие ограничения на реализацию мультивалютности для экспертов, собранных с помощью мастера MQL5, означают, что мы демонстрируем свои возможности по классификации данных с помощью скрипта. В качестве основных областей применения рассматриваются классификация изменений цен и, соответственно, их прогнозирование.