Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

В статье подробно рассмотрена интеграция подходов фреймворка ST-Expert в архитектуру Extralonger, позволяющая одновременно анализировать временные и пространственные представления данных. Представлены результаты тестирования на реальных исторических данных, демонстрирующие эффективность модели и её устойчивость к рыночным аномалиям. Описана модульная структура фреймворка, обеспечивающая воспроизводимость, гибкость для исследований и возможность поэтапной оптимизации компонентов.

LLM-агент с SQL-памятью в MetaTrader 5 — архитектура, которая устраняет главное ограничение классических LLM-советников: потерю контекста между запросами. Каждое решение агента записывается в SQLite с рыночными условиями в момент сигнала — RSI, выравнивание MA, волатильность — и после закрытия позиции база получает исход. При следующем запросе агент читает собственную историю: похожие условия RSI из прошлого и последние три решения — и только затем анализирует текущий рынок. Результат: система, которая помнит свои ошибки между перезапусками и адаптирует поведение на основе накопленной статистики, а не начинает с чистого листа при каждом новом баре.

В статье показана реализация комбинаторно-симметричной перекрестной проверки на чистом MQL5 для измерения степени подгонки после оптимизации стратегии с использованием медленного полного алгоритма тестера стратегий.

Реализация архитектуры N-BEATS для форекс-трейдинга в MetaTrader 5 с квантильным прогнозированием и адаптивным риск-менеджментом. Архитектура адаптирована через билинейную нормализацию и специализированные функции потерь для финансовых данных. Тестирование на данных 2025 года показало неспособность генерировать прибыль, подтверждая разрыв между теоретическими достижениями и практической торговой эффективностью.

Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.

В этой статье мы разработаем наш первый советник на MQL5 на основе индикатора, который мы создали в предыдущей статье. Мы рассмотрим все функции, необходимые для автоматизации процесса, включая управление рисками. Это позволит перейти от ручного выполнения сделок к автоматизированным системам.

Здесь мы немного упростим несколько элементов, связанных с работой в следующей статье. Я также объясню, как можно визуализировать то, что генерирует симулятор с точки зрения случайности.

Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.

Знаете ли вы, что стратегии "Золотой крест" (Golden Cross) и "Крест смерти" (Death Cross), основанные на пересечении скользящих средних, являются одними из самых надежных индикаторов для определения долгосрочных рыночных трендов? "Золотой крест" сигнализирует о бычьем тренде, когда более короткая скользящая средняя пересекает более длинную снизу вверх, в то время как "крест смерти" указывает на медвежий тренд, когда короткая скользящая средняя опускается ниже длинной. Несмотря на их простоту и эффективность, ручное применение этих стратегий часто приводит к упущенным возможностям или задержке сделок.

Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise, DBSCAN) - это неконтролируемая форма группировки данных, которая практически не требует каких-либо входных параметров, за исключением всего двух, что по сравнению с другими подходами, такими как k-средние, является преимуществом. Разберемся в том, как это может быть полезно в тестировании и торговле с применением советников, собранных в Мастере.

В этой статье мы познакомимся с фреймворком ST-Expert, который обеспечивает устойчивость прогнозов к рыночной неопределённости, позволяя учитывать локальные и глобальные зависимости во временных рядах. Его гибкая архитектура способствует адаптивности моделей и повышает точность предсказаний.