Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

icon

Статьи на темы математических моделей и законов вероятности заинтересуют многих трейдеров. Ведь математика положена в основу технических индикаторов, а знание статистики необходимо для анализа результатов торговли и разработки стратегий.

Читайте о нечеткой логике, цифровых фильтрах, рыночном профиле, картах Кохонена, нейронном газе и многих других инструментах, которые могут использованы для торговли.

Новая статья
последние | лучшие
preview
Моделирование рынка: Position View (III)

Моделирование рынка: Position View (III)

В предыдущих статьях мы упоминали, что иногда нам необходимо задать значение для свойства ZOrder. Но почему? Причина в том, что многие коды, добавляющие объекты на график, просто не используют или, точнее, не определяют значение для этого свойства. Дело в том, что я здесь не для того, чтобы говорить, что должен или не должен делать каждый программист, или как он должен или не должен писать свой код. Я здесь для того, чтобы показать вам, уважаемый читатель, и всем, кто действительно хочет понять внутреннее устройство процессов, что именно происходит за кулисами.
preview
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 65): Создание системы для мониторинга и анализа построенных вручную уровней Фибоначчи

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 65): Создание системы для мониторинга и анализа построенных вручную уровней Фибоначчи

Инструмент коррекции Фибоначчи – важный элемент анализа Price Action, указывающий ключевые уровни возможной рыночной реакции. Однако его эффективность часто ограничена необходимостью постоянного ручного наблюдения, из-за чего часть сетапов может быть пропущена. В этой части серии представлен инструмент, который с помощью MQL5 синхронизирует и активно отслеживает вручную построенные уровни Фибоначчи, сочетая дискреционный подход с автоматизированным контролем.
preview
Алгоритм оптимизации койотов — Coyote Optimization Algorithm (COA)

Алгоритм оптимизации койотов — Coyote Optimization Algorithm (COA)

Представляем MQL5-реализацию Coyote Optimization Algorithm: стаи с локальными альфами, медианная тенденция и встроенный кроссовер обеспечивают параллельное исследование областей пространства и контроль преждевременной сходимости. Алгоритм встроен в C_AO и проверен на стандартном стенде и композитном античит-тесте. В статье — код, псевдокод и разбор операторов, позволяющие применить COA для оптимизации параметров торговой системы.
preview
Моделирование рынка: Position View (II)

Моделирование рынка: Position View (II)

В этой статье я покажу как максимально просто и практично использовать индикатор для отслеживания открытых позиций на торговом сервере. Я делаю это именно так, шаг за шагом, чтобы показать, что вам не обязательно переносить всё это в советник. Многие из вас, вероятно, уже привыкли к этому по той или иной причине. На самом деле это ерунда, так как по мере развития данной реализации станет ясно, что вы сможете создавать или реализовать различные типы индикаторов для этой цели.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 28): Полигональная заливка кривой-бабочки в MQL5

Торговые инструменты MQL5 (Часть 28): Полигональная заливка кривой-бабочки в MQL5

Мы расширяем возможности холста (canvas) для отображения кривой-бабочки в MetaTrader 5, добавляя многослойную заливку крыльев, жилки крыльев, точки текстуры чешуек и изображение всего тела (брюшко, торакс, голова, глаза, усики). В этой статье реализованы полигональные заливки с вертикальными и радиальными градиентами, а также залитые круги и эллипсы, все с использованием сглаживания методом суперсэмплинга. Вы также получите многоразовые вспомогательные функции MQL5 и порядок рендеринга, который преобразует простую кривую в настраиваемую, детализированную иллюстрацию на графике.
preview
Моделирование рынка: Position View (I)

Моделирование рынка: Position View (I)

Контент, который мы будем рассматривать с этого момента, гораздо сложнее с точки зрения теории и концепций. Я постараюсь сделать содержание как можно более простым. Сама программная часть довольно проста и понятна. Но если вы не понимаете стоящую за этим теорию, вы останетесь совершенно без ресурсов для доработки или даже адаптации системы репликации/моделирования под задачи, отличающиеся от тех, что я собираюсь показать. Я не хочу, чтобы вы просто компилировали и использовали код, который я показываю. Я хочу, чтобы вы учились, разбирались и, если возможно, могли создать что-то еще лучше.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 27): Отрисовка параметрической кривой-бабочки на холсте Canvas

Торговые инструменты MQL5 (Часть 27): Отрисовка параметрической кривой-бабочки на холсте Canvas

В этой статье мы исследуем кривую-бабочку — математическую кривую, задаваемую параметрическим уравнением, и визуализируем ее на canvas в MQL5. Мы создаём интерактивное окно визуализации с перетаскиваемым окном canvas с изменяемым размером, рендерингом кривых с использованием технологии суперсэмплирования, градиентными фонами и легендой, сегментированной по цветам. В итоге у нас есть полнофункциональный визуальный инструмент, который отрисовывает кривую-бабочку непосредственно на графике MetaTrader 5.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 26): Интеграция частотного биннинга, энтропии и критерия хи-квадрат в визуальный анализатор

Торговые инструменты MQL5 (Часть 26): Интеграция частотного биннинга, энтропии и критерия хи-квадрат в визуальный анализатор

В этой статье мы разработаем инструмент частотного анализа на языке MQL5, который группирует данные о ценах в гистограммы, вычисляет энтропию для оценки информационного содержания и применяет тесты хи-квадрат для проверки соответствия распределения, а также интерактивные логи и статистические панели для более глубокого понимания рыночной структуры. Мы интегрируем режимы обновления по барам и по тикам, рендеринг с суперсэмплированием для плавной визуализации и перетаскиваемые/изменяемые по размеру объекты Canvas с автоматически прокручивающимися логами для повышения удобства использования при выполнении торгового анализа.
preview
Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (II)

Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (II)

Хотя многие считают, что мы можем без проблем встраивать SQL-код в другой код, обычно это не так. Причина заключается в том, что SQL-код включается в исполняемый файл в виде строки. И тот факт, что SQL-код внедряется в виде строки, хотя и не вызывает проблем в небольших фрагментах, в итоге это может создать нам немало головной боли.
preview
Алгоритм оптимизации на основе коронавируса — Corona Virus Optimization (CVO)

Алгоритм оптимизации на основе коронавируса — Corona Virus Optimization (CVO)

Описываем и реализуем CVO: заражение как генерация кандидатов, покоординатное нормальное возмущение, динамическая популяция. Алгоритм интегрирован в C_AO и проверен на стандартном бенчмарке. Разбор выявляет масштабную причину стагнации и даёт прикладное решение — переход к относительному шагу по ширине диапазона; код готов к использованию.
preview
Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (III)

Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (III)

В предыдущей статье мы рассмотрели пример реализации класса на MQL5 для обеспечения базовой поддержки. Его цель заключается именно в том, чтобы позволить хранить SQL-код в отдельном файле скрипта. Таким образом, нам не потребуется писать тот же SQL-код в виде строки внутри кода MQL5. Хотя данное решение функционально, в нём есть некоторые детали, которые мы можем и должны улучшить.
preview
Создаем объемные 3D бары на MQL5

Создаем объемные 3D бары на MQL5

Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 25): Расширяем поддержку нескольких распределений с интерактивным переключением

Торговые инструменты MQL5 (Часть 25): Расширяем поддержку нескольких распределений с интерактивным переключением

В этой статье мы расширим инструмент построения графиков на MQL5 для поддержки семнадцати статистических распределений с циклическим перебором распределений с помощью значка переключения в заголовке. Мы добавим загрузку данных для каждого типа, дискретное и непрерывное вычисление гистограмм и теоретические функции распределения вероятностей/плотности для каждой модели, а также динамические заголовки, метки осей и панели параметров, которые автоматически адаптируются. Результат позволяет накладывать кривые разных распределений на данные одной и той же выборки и сравнивать качество соответствия моделей из разных семейств распределений.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 24): Улучшение восприятия глубины с помощью 3D-кривых, режима панорамирования и навигации через виджет ViewCube

Торговые инструменты MQL5 (Часть 24): Улучшение восприятия глубины с помощью 3D-кривых, режима панорамирования и навигации через виджет ViewCube

В этой статье мы улучшим инструмент построения 3D-графиков биномиального распределения в MQL5, добавим сегментированную 3D-кривую для улучшения восприятия глубины функции массы вероятности. Также интегрируем режим панорамирования для смещения целевой точки камеры и реализуем интерактивный куб обзора (ViewCube) с зонами наведения курсора и анимацией для обеспечения быстрой смены ориентации. Мы добавим кликабельные подзоны на кубе обзора для граней, ребер и углов, чтобы анимировать переходы камеры к стандартным видам, сохраняя при этом переключаемые 2D/3D режимы, обновления в реальном времени и настраиваемые параметры для иммерсивного вероятностного анализа в торговле.
preview
Инжиниринг признаков для машинного обучения (Часть 2): Реализация дробного дифференцирования с фиксированным окном в MQL5

Инжиниринг признаков для машинного обучения (Часть 2): Реализация дробного дифференцирования с фиксированным окном в MQL5

В этой статье представлена готовая к промышленному применению реализация дробного дифференцирования с фиксированной шириной окна на MQL5 для потоков котировок MetaTrader 5 в реальном времени. Мы вводим header-only класс CFFDEngine, целиком реализованный в заголовочном файле, который заранее вычисляет веса без фиксированного ограничения, выполняет обновления за O(width) на бар и избегает выделения памяти на каждом тике. Индикатор FFD.mq5 поддерживает все типы ENUM_APPLIED_PRICE и оптимизацию prev_calculated. Скрипты валидации подтверждают численную эквивалентность стандартному Python-пайплайну frac_diff_ffd.
preview
Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (V)

Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (V)

В предыдущей статье я показал, как следовало действовать для добавления механизма запросов. Это было нужно для того, чтобы внутри кода MQL5 вы могли полноценно использовать SQL и получать результаты при выполнении команды SQL SELECT FROM. Но осталось рассказать последнюю функцию, которую нам необходимо реализовать. Это функция DatabaseReadBind. И, поскольку для правильного понимания требуется чуть более развернутое объяснение, было решено сделать это не в той предыдущей статье, а в сегодняшней. Итак, поскольку тема будет довольно объемной, перейдём сразу к следующему разделу.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 23): Трёхмерные графики с управляемой камерой и поддержкой DirectX для анализа распределений

Торговые инструменты MQL5 (Часть 23): Трёхмерные графики с управляемой камерой и поддержкой DirectX для анализа распределений

В этой статье мы усовершенствовали инструмент построения графиков биномиального распределения в MQL5, интегрировав DirectX для 3D-визуализации, что позволило переключаться между 2D и 3D режимами с управляемым камерой поворотом, масштабированием и автоматическим подбором положения камеры для иммерсивного анализа. Мы визуализируем столбцы гистограммы в 3D, опорные плоскости и оси наряду с кривой функции вероятностной массы, сохраняя при этом 2D-элементы, такие как панели статистики, легенда и настраиваемые темы, градиенты и метки.
preview
TradeMux как Quant Backbone: Подключение институциональных Python-пайплайнов к разным терминалам и брокерам

TradeMux как Quant Backbone: Подключение институциональных Python-пайплайнов к разным терминалам и брокерам

Статья описывает TradeMux как мост между Python-пайплайном и терминалом MetaTrader 5 для чистой передачи торговых решений без дублирования логики. Разобрана production-архитектура из четырёх слоёв и полный Python execution service: подключение, чтение счёта и позиций, генерация сигналов (включая CatBoost), предторговый риск-контроль, kill_switch и supervisor. Практическая польза — кросс-брокерная нормализация (RoboForex, IC Markets, Alpari, OANDA) и масштабирование от одного счёта к мультисчётному broadcast без изменения торговой логики.
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 42): Руководство для начинающих по работе с файлами в MQL5 (IV)

Знакомство с языком MQL5 (Часть 42): Руководство для начинающих по работе с файлами в MQL5 (IV)

В этой статье показано, как создать индикатор на языке MQL5, который считывает торговую историю из CSV, извлекает значения из столбца Profit($) и общее число сделок, а затем рассчитывает накопительную кривую баланса. Мы строим кривую в отдельном окне индикатора, автоматически масштабируем ось Y и рисуем горизонтальную и вертикальную оси для выравнивания. Индикатор обновляется по таймеру и перерисовывается только при появлении новых сделок. Необязательные метки показывают прибыль или убыток по каждой сделке, помогая прямо на графике оценивать результаты торговли и просадки.
preview
Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (IV)

Моделирование рынка: Первые шаги на SQL в MQL5 (IV)

Многие люди склонны недооценивать SQL или даже вообще не использовать его, потому что не до конца понимают, как он на самом деле работает. При выполнении запросов к базе данных SQL мы не всегда ищем универсальный ответ, а в некоторых случаях нам нужен очень конкретный и практичный ответ. Если создать базу данных с надлежащей структурой и моделью данных, в неё можно будет интегрировать практически любые типы информации.
preview
MetaTrader и Google Таблицы через PythonAnywhere: Руководство по безопасному потоку данных

MetaTrader и Google Таблицы через PythonAnywhere: Руководство по безопасному потоку данных

В этой статье показан безопасный способ экспорта данных MetaTrader в Google Таблицы. Google Таблицы — очень ценное решение, поскольку оно работает в облаке, а сохраненные там данные доступны в любое время и из любого места. Поэтому трейдеры могут получать доступ к торговым и связанным с торговлей данным, экспортированным в Google Таблицы, и выполнять дальнейший анализ для будущей торговли в любое время, где бы они ни находились.
preview
Торговые инструменты MQL5 (Часть 22): Построение гистограммы и функции вероятностной массы (PMF) биномиального распределения

Торговые инструменты MQL5 (Часть 22): Построение гистограммы и функции вероятностной массы (PMF) биномиального распределения

В этой статье разрабатывается интерактивный график на MQL5 для биномиального распределения, объединяющий гистограмму смоделированных исходов с теоретической функцией массы вероятности. Он реализует расчеты среднего значения, стандартного отклонения, коэффициента асимметрии, коэффициента эксцесса, процентилей и доверительных интервалов, а также настраиваемые темы и метки, поддерживает перетаскивание, изменение размера и изменение параметров в реальном времени. Используйте его для оценки ожидаемых выигрышных сделок, вероятных просадок и доверительных диапазонов при проверке торговых стратегий.
preview
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 21): Разработка комбинированной стратегии на основе полос Боллинджера и RSI

Переосмысливаем классические стратегии (Часть 21): Разработка комбинированной стратегии на основе полос Боллинджера и RSI

В этой статье рассматривается разработка комбинированной алгоритмической торговой стратегии для рынка EURUSD. Эта стратегия сочетает в себе полосы Боллинджера и индикатор относительной силы (RSI). Исходные стратегии, основанные на правилах, давали высококачественные сигналы, но страдали от низкой частоты сделок и ограниченной прибыльностью. Мы проанализировали несколько итераций стратегии, выявив недостатки в нашем понимании рынка, повышенный уровень шума и пониженную эффективность работы стратегии. Благодаря надлежащему использованию алгоритмов статистического обучения, переносу цели моделирования на технические индикаторы, правильному масштабированию и сочетанию прогнозов машинного обучения с классическими правилами торговли, конечная стратегия позволила значительно повысить прибыльность и частоту сделок при сохранении приемлемого качества сигнала.
preview
Алгоритм оптимизации кита-белухи — Beluga Whale Optimization (BWO)

Алгоритм оптимизации кита-белухи — Beluga Whale Optimization (BWO)

Кандидат в нашу рейтинговую таблицу — Beluga Whale Optimization, метаэвристика, построенная на трёх моделях поведения кита-белухи: парном плавании, охоте с полётом Леви и обновлении популяции через падение кита. По ходу реализации обнаружилось, что алгоритм не столько оптимизирует, сколько считывает геометрию тестового стенда, разбираем механизм этого и собираем честную перспективную модификацию BWOm.
preview
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 18): Алгоритмический поиск свечных паттернов

Переосмысливаем классические стратегии (Часть 18): Алгоритмический поиск свечных паттернов

Эта статья помогает новым участникам сообщества искать и находить собственные свечные паттерны. Описание этих паттернов может оказаться сложной задачей, поскольку требует ручного поиска и творческого подхода к выявлению усовершенствований. В этой статье мы представляем свечной паттерн поглощения и показываем, как его можно усовершенствовать для создания более прибыльных торговых стратегий.
preview
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 53): Тепловая карта плотности паттернов для выявления зон поддержки и сопротивления

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 53): Тепловая карта плотности паттернов для выявления зон поддержки и сопротивления

В этой статье представлен советник Pattern Density Heatmap – инструмент картирования ценовой динамики, который преобразует повторяющиеся обнаружения свечных паттернов в статистически значимые зоны поддержки и сопротивления. Вместо того чтобы рассматривать каждый сигнал по отдельности, советник агрегирует обнаружения в фиксированные ценовые зоны (бины), оценивает их плотность с опциональным взвешиванием по давности и подтверждает уровни по данным старшего таймфрейма. Полученная тепловая карта показывает уровни, на которые рынок исторически реагировал, и помогает заранее выбирать момент входа, управлять риском и повышать уверенность в стратегии независимо от стиля торговли.
preview
Категориальная скрытая марковская модель на языке MQL5

Категориальная скрытая марковская модель на языке MQL5

В статье подробно рассматриваются теоретические основы и практическая реализация скрытой марковской модели с категориальными эмиссиями (Categorical HMM) на языке MQL5. На конкретных примерах демонстрируются процессы инференса, итерационного обучения параметров, онлайн-фильтрации, а также методология выбора оптимальной архитектуры модели по информационным критериям AIC/BIC.
preview
Создание торговой системы (Часть 5): Управление прибылью с помощью структурированного выхода из позиций

Создание торговой системы (Часть 5): Управление прибылью с помощью структурированного выхода из позиций

Для многих трейдеров это знакомая болезненная ситуация: наблюдать, как сделка приближается к вашему целевому показателю прибыли, а затем разворачивается и достигает вашего стоп-лосса. Или, что еще хуже, наблюдать, что трейлинг-стоп закрывает позицию на уровне безубыточности, прежде чем рынок резко приблизится к вашей первоначальной цели. В данной статье рассматривается использование нескольких позиций из одной точки входа с различным соотношением риска и прибыли для систематического обеспечения прибыли и снижения общего уровня риска.
preview
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 52): Визуальный анализ структуры рынка на нескольких таймфреймах

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 52): Визуальный анализ структуры рынка на нескольких таймфреймах

В этой статье представлен инструмент Multi-Timeframe Visual Analyzer на языке MQL5, который воссоздает и накладывает свечи старших таймфреймов прямо на активный график. В статье рассматриваются реализация, ключевые входные параметры и практические результаты; материал дополнен анимированной демонстрацией и примерами графиков, показывающими мгновенное переключение, подтверждение на нескольких таймфреймах и настраиваемые алерты. Читайте дальше, чтобы узнать, как этот инструмент делает анализ графиков быстрее, нагляднее и эффективнее.
preview
Сеточный советник на дивергенции RSI с риск-менеджером в MQL5

Сеточный советник на дивергенции RSI с риск-менеджером в MQL5

Простая сеточная стратегия превращается в выживающую систему за счёт трёх компонентов: фильтра входа на основе дивергенции RSI, жёсткого ограничения числа уровней в сетке и независимого риск-менеджера, который ежетиково контролирует equity и блокирует торговлю при достижении дневного лимита или максимальной просадки. В статье разобрана математика классической мартингейл-ловушки, реализация поиска pivot-точек и дивергенций RSI на MQL5, полный код класса CRiskManager с защитой от плавающих убытков, а также архитектура самой сетки с TP от средневзвешенной цены входа.
preview
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 51): Инновационная технология поиска свечных паттернов на графике

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 51): Инновационная технология поиска свечных паттернов на графике

Эта статья предназначена для алгоритмических трейдеров, количественных аналитиков и разработчиков MQL5, которые хотят глубже разобраться в распознавании свечных паттернов на практике. В ней подробно рассматривается советник CandlePatternSearch.mq5 – полноценная система для обнаружения, визуализации и отслеживания классических свечных формаций в MetaTrader 5. Помимо детального разбора кода, в статье рассматриваются архитектура решения, логика обнаружения паттернов, интеграция графического интерфейса и механизмы алертов, а также показано, как можно эффективно автоматизировать традиционный анализ Price Action.
preview
Как построить 29-парный портфель с L1-фильтром и VaR-распределением лотов

Как построить 29-парный портфель с L1-фильтром и VaR-распределением лотов

Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.
preview
Как реализовать R/S-анализ и индикатор Хёрста в MQL5

Как реализовать R/S-анализ и индикатор Хёрста в MQL5

Индикатор показателя Хёрста для MQL5 реализован на основе R/S-анализа с OLS-регрессией в log-log пространстве. Теоретическая опора — результаты Gatheral–Jaisson–Rosenbaum (2014), согласно которым волатильность — дробное броуновское движение с H ≈ 0.10. Индикатор оценивает H в скользящем окне, выделяет антиперсистентный (H < 0.3), нейтральный и трендовый (H > 0.5) режимы, окрашивает линию и подаёт алерт при смене режима, помогая выбирать тип стратегии и управлять риском.
preview
Создание торговой системы (Часть 4): Как случайные выходы из сделок влияют на ожидаемую доходность

Создание торговой системы (Часть 4): Как случайные выходы из сделок влияют на ожидаемую доходность

Многие трейдеры сталкивались с подобной ситуацией. Они часто придерживаются своих критериев входа, но испытывают трудности с сопровождением сделок. Даже при корректных торговых сетапах эмоциональное принятие решений, например, панический выход до того, как сделки достигнут уровней тейк-профита или стоп-лосса, - может привести к снижению кривой эквити. Как трейдеры могут преодолеть эту проблему и улучшить свои результаты? В данной статье мы рассмотрим эти вопросы, исследуя случайные винрейты (доля прибыльных сделок) и демонстрируя с помощью моделирования по методу Монте-Карло, как трейдеры могут совершенствовать свои стратегии, фиксируя прибыль на разумных уровнях до достижения первоначальной цели.
preview
Построение моделей волатильности в MQL5 (Часть II): Реализация моделей GJR-GARCH и TARCH

Построение моделей волатильности в MQL5 (Часть II): Реализация моделей GJR-GARCH и TARCH

В статье реализуются GJR-GARCH и TARCH в библиотеке волатильности MQL5 и объясняется, почему учёт асимметрии даёт преимущества по сравнению со стандартными ARCH/GARCH. Рассматриваются формулировка моделей, параметризация и использование через производные классы и скрипты. Читатели получают примеры кода для калибровки и одношагового прогнозирования на реальных данных для управления рисками и диагностики моделей.
preview
Рекуррентный количественный анализ (RQA) в MQL5: Разработка полноценной библиотеки анализа

Рекуррентный количественный анализ (RQA) в MQL5: Разработка полноценной библиотеки анализа

В этой статье создаётся полный набор средств для количественного анализа рекуррентности (Recurrence Quantification Analysis, RQA) для MetaTrader 5 на чистом MQL5. Мы рассмотрим реконструкцию фазового пространства, встраивание с временной задержкой (time-delay embedding), построение матрицы расстояний и рекуррентной матрицы, извлечение метрик RQA, автоматический выбор эпсилона и расчёт в скользящем окне с помощью модульной архитектуры библиотеки. В завершение статья показывает, как применить библиотеку в практическом индикаторе, который выводит RR, DET, LAM, ENTR и TREND непосредственно на график, создавая надёжную основу для нелинейного анализа временных рядов в MQL5.
preview
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 50): Создание модуля согласования сигналов RVGI, CCI и SMA на MQL5

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 50): Создание модуля согласования сигналов RVGI, CCI и SMA на MQL5

Многим трейдерам сложно распознавать настоящие развороты. В этой статье представлен советник, который объединяет RVGI, CCI (±100) и трендовый фильтр SMA, формируя единый четкий сигнал разворота. Советник включает панель на графике, настраиваемые алерты и полный исходный файл, готовый к немедленной загрузке и тестированию.
preview
Архитектура машинного обучения для MetaTrader 5 (Часть 13): Реализация расчета размера позиции в MQL5

Архитектура машинного обучения для MetaTrader 5 (Часть 13): Реализация расчета размера позиции в MQL5

Мы создаем набор инструментов промышленного уровня для расчета размера позиции в MQL5: утилиты, фрагменты кода и пользовательские функции, которые повторяют исходные реализации на Python. Методы охватывают преобразование вероятности в размер позиции с коррекцией перекрытия, динамический расчет размера позиции по прогнозной цене (калиброванные сигмоидальная и степенная функции с лимитной ценой), бюджетирование на основе текущей занятости портфеля и резервный метод расчета размера позиции на основе модели смеси (EF3M). Результат — размер позиции со знаком в диапазоне [−1, ..., 1] плюс диагностика, которую можно напрямую подключить к логике ордеров.
preview
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 48): Индекс гармонии нескольких таймфреймов с панелью взвешенного смещения

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 48): Индекс гармонии нескольких таймфреймов с панелью взвешенного смещения

В этой статье представлен инструмент "Multi-Timeframe Harmony Index" – продвинутый советник для MetaTrader 5, который рассчитывает взвешенное смещение рынка по нескольким таймфреймам, сглаживает значения с помощью EMA и выводит результат на аккуратной панели на графике. Он поддерживает настраиваемые алерты и автоматически наносит сигналы покупки и продажи на график, когда значение смещения пересекает значимые пороги. Подходит трейдерам, которые используют анализ нескольких таймфреймов, чтобы соотносить точки входа с общей структурой рынка.
preview
Неопределённость как модель (Часть 6): Множественная регрессия и диагностика

Неопределённость как модель (Часть 6): Множественная регрессия и диагностика

Практическое введение в множественную регрессию с детерминированными факторами для финансовых рядов. Рассматриваются постановка и матричная форма МНК, диагностика остатков, EDA/CDA, R-квадрат и скорректированный R-квадрат, F-тест, RESET, тест Бройша–Пагана, VIF и расстояние Кука. Показаны приёмы работы с регрессорами: фиктивные переменные, нелинейные трансформации и взаимодействия. Примеры с трендом, днями недели и новостями помогают отбирать факторы и строить пригодные для прогноза модели.