Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

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.

Мы продолжим строить систему для работы на рынке ФОРЕКС. Поэтому для того, чтобы решить эту проблему необходимо сначала объявить загрузку тиков до загрузки предыдущих баров. Это решает проблему, но в то же время заставляет пользователя следовать некой структуре в конфигурационном файле, которая, лично для меня, не имеет особого смысла. Причина в том, что, разработав программу, которая отвечает за анализ и выполнение того, что находится в конфигурационном файле, мы можем позволить пользователю объявлять нужные ему элементы в любом порядке.

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.

Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.

RSI — популярный импульсный осциллятор, который измеряет темп и размер недавнего изменения цены ценной бумаги для оценки ситуаций переоценки или недооценки ее цены. Эти знания о скорости и масштабах имеют ключевое значение для определения точек разворота. Мы применим этот осциллятор в работе очередного пользовательского класса сигналов и изучим особенности некоторых из его сигналов. Однако начнем мы с того, что подведем итог нашему разговору о полосах Боллинджера.

В этой статье описывается работа со встроенными индикаторами в MQL5, отдельное внимание уделяется созданию советника на основе индикатора RSI с использованием проектного подхода. Вы научитесь получать и использовать значения RSI, обрабатывать колебания ликвидности и улучшать визуализацию торговли с помощью графических объектов. Кроме того, в статье рассматривается еще один важный аспект. Сюда относится риск в процентах от депозита, соотношение риска и доходности, а также модификация риска на ходу для защиты прибыли.

Ценовую динамику можно эффективно анализировать, выявляя расхождения, при этом технические индикаторы, такие как RSI, подают важные подтверждающие сигналы. В статье ниже мы объясняем, как автоматизированный анализ дивергенции RSI может определять продолжение и разворот тренда, тем самым предоставляя ценную информацию о настроениях рынка.

В статье подробно рассматриваются возможности реализации советника на основе торгового алгоритма. Это поможет автоматизировать систему на MQL5 и взять под контроль дневную просадку.

Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.

Предлагаем вниманию читателя реализацию подходов фреймворка SpikingBrain на основе рекуррентного линейного внимания с гейтами, подробно разобранного в этой статье. Алгоритмы прямого прохода, распределения градиентов и обновления весов обеспечивают эффективную обработку финансовых временных рядов и позволяют воплотить ключевые идеи фреймворка на практике.

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.

Продолжение эксперимента, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Результаты исследования.

В этой статье мы реорганизуем существующий код отправки сообщений и скриншотов из MQL5 в Telegram, преобразовав его в многоразовые модульные функции. Это оптимизирует процесс, обеспечивая более эффективное выполнение и более простое управление кодом в нескольких экземплярах.

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.

В статье рассматривается торговая стратегия, объединяющая линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis, LDA) с полосами Боллинджера с использованием прогнозов категориальных зон для стратегических сигналов входа в рынок.

Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.

Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.

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 данной статье мы поговорим об алгоритмах использования методов внимания при решении задач обнаружения объектов в облаке точек. Обнаружение объектов в облаках точек имеет важное значение для многих реальных приложений.

Переменные и типы данных — очень важные темы не только в программировании на MQL5, но и в любом языке программирования. Переменные и типы данных MQL5 можно разделить на простые и расширенные. Здесь мы рассмотрим расширенные переменные и типы данных. Простые мы изучали в предыдущей статье.

В этот раз попробуем другой подход для достижения цели в 1 минуту. Однако эта задача не так проста, как можно подумать.

Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.

Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы рассмотрим, как теория графов может быть интегрирована с моноидами и другими структурами данных при разработке стратегии закрытия торговой системы.

Я поставил перед собой задачу построить торговую стратегию вокруг пары USDJPY. Мы будем использовать свечные модели, которые формируются на дневном таймфрейме, поскольку они потенциально имеют большую силу. Наша первоначальная стратегия оказалась прибыльной, что побудило нас продолжить ее совершенствование и добавить дополнительные уровни безопасности для защиты полученного капитала.

Пространственно-временное слияние (Spatial Temporal Fusion, STF), которое использует как "пространственные", так и временные метрики при моделировании данных, в первую очередь применяется в дистанционном обследовании и во многих других областях, связанных с визуализацией, для лучшего понимания нашего окружения. Основываясь на опубликованной статье, мы изучим потенциал этого подхода для трейдеров.

В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.

В этой статье мы представляем алгоритм перестановки ценовых баров и подробно рассказываем, как тесты на перестановку (permutation tests) можно использовать для выявления случаев, когда эффективность стратегии была сфабрикована с целью обмануть потенциальных покупателей советников.

Аналитическая торговля на основе профиля объема (AVPT): (Analytical Volume Profile Trading, AVPT) показывает, как архитектура ликвидности и рыночная память формируют поведение цены, что позволяет получить более глубокое понимание институционального позиционирования и структуры, определяемой объемом торгов. Графически отображая точки максимального объёма (POC), уровни высокого объёма (HVN), уровни низкого объёма (LVN) и зоны стоимости, трейдеры могут с высокой точностью определять зоны принятия, отклонения и дисбаланса.

Мы рассмотрим методы дискретизации цен на Python + MQL5. В этой статье я поделюсь практическим опытом разработки библиотеки на Python, которая реализует целый спектр подходов к формированию баров — от классических Volume и Range bars до более экзотических методов вроде Renko и Kagi.ары, свечи трехлинейного прорыва, рэйндж бары — какова их статистика, как еще можно представить цены дискретно?

Стратегия Darvas Box Breakout, созданная Николасом Дарвасом, представляет собой подход в технической торговле, который выявляет потенциальные сигналы на покупку, когда цена акций поднимается выше установленного диапазона «коридора», что указывает на сильный восходящий импульс. В этой статье мы применим эту стратегическую концепцию в качестве примера для изучения трех передовых методов машинного обучения. К ним относятся использование модели машинного обучения для генерации сигналов вместо фильтрации сделок, применение непрерывных сигналов вместо дискретных и использование для подтверждения сделок моделей, обученных на разных таймфреймах.

Пересечения скользящих средних широко известны трейдерам, и тем не менее суть стратегии мало изменилась с момента ее создания. В этой статье мы представим небольшую корректировку первоначальной стратегии, направленную на минимизацию задержки. Все поклонники оригинальной стратегии могут рассмотреть возможность ее пересмотра в соответствии с рассмотренными здесь идеями. Используя две скользящие средние с одинаковым периодом, мы значительно сокращаем задержку торговой стратегии, не нарушая при этом ее основополагающих принципов.

В статье рассматриваются простые опционные стратегии и их реализация на MQL5. Пишем базовый эксперт, который будет модернизироваться и усложняться.