Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, использующий три нейронные сети — сеть актеров и две сети критиков. Такие модели машинного обучения объединены в партнерство "главный-подчиненный", где критики моделируются для повышения точности прогнозов сети актеров. Как обычно, рассмотрим, как эти идеи можно протестировать в качестве пользовательского сигнала советника, собранного с помощью Мастера.

Геометрические паттерны предлагают трейдерам лаконичный способ интерпретации ценового движения. Многие аналитики рисуют линии тренда, прямоугольники и другие фигуры вручную, а затем основывают торговые решения на тех формациях, которые они видят. В настоящей статье мы рассмотрим автоматизированную альтернативу: использование MQL5 для обнаружения и анализа наиболее популярных геометрических паттернов. Мы разберем методологию, обсудим детали реализации и расскажем о том, как автоматическое распознавание паттернов может улучшить понимание рынка трейдером.

В этой статье мы узнаем, как создавать экспортируемые EX5-функции для эффективного запроса и сохранения исторических данных о позициях. В этом пошаговом руководстве мы расширим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав модули, которые извлекают ключевые свойства последней закрытой позиции. К ним относятся чистая прибыль, продолжительность сделки, стоп-лосс и тейк-профит в пипсах, значения прибыли и другие важные данные.

Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.

В этой статье рассмотрим и реализуем методы оценки качества модели, которые используют один и тот же набор данных как для обучения, так и для проверки.

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

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.

Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.

В данной статье мы начнем создание класса C_Orders, чтобы иметь возможность отправлять ордера на торговый сервер. Мы будем делать это понемногу, поскольку наша цель состоит в том, чтобы подробно объяснить, как это будет происходить с помощью системы обмена сообщениями.

В постоянно меняющемся мире трейдинга адаптация к изменениям на рынке — это просто необходимость. Каждый день появляются новые закономерности и тенденции, из-за чего даже самым продвинутым моделям машинного обучения становится сложно оставаться эффективными в меняющихся условиях. В этой статье мы поговорим о том, как поддерживать актуальность моделей и их способность реагировать на новые рыночные данные с помощью автоматического дообучения.

Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.

Часто нам приходится делать шаг назад, а затем двигаться вперед. В этой статье мы покажем все изменения, необходимые для того, чтобы не нарушить работу индикаторов Mouse и Chart Trade. В качестве бонуса расскажем о других изменениях, произошедших в других заголовочных файлах, которые будут широко использоваться в будущем.

Трейдинг характеризуется высокими требованиями к дисциплине риск-менеджмента. Настоящая работа представляет анализ основных причин неудач трейдеров и предлагает техническое решение в виде класса CEnhancedRiskManager для платформы MQL5. Включает практическое тестирование на агрессивном сеточном советнике.

В отличие от того, что было в предыдущей статье, здесь мы осуществим проверку опции выбора на советнике. Хотя это еще не окончательное решение, но пока этого будет достаточно. С помощью данной статьи, вы сможете понять, как реализовать одно из возможных решений.

Сегодня мы начнем второй этап, на котором рассмотрим вопрос о системе репликации/моделирования рынка. Для начала мы покажем возможное решение для кросс-ордеров. Я покажу решение, но оно еще не окончательное, это будет вариант решения проблемы, решить которую предстоит в ближайшем будущем.

В этой части мы рассмотрим реализацию ключевых интерфейсов библиотеки Гауссовских процессов на MQL5 — IKernel, ILikelihood и IInference. Также мы продемонстрируем её работу на синтетических данных и и напишем индикаторы для классификации и регрессии, демонстрирующие её работу в онлайн-режиме — с переобучением модели на каждом новом баре.

В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.

Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.

В данной статье мы рассмотрим, как нужно реализовывать часть кода получателя. Здесь мы реализуем версию советника, чтобы протестировать и узнать, как работает взаимодействие по протоколу. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.

Год близится к завершению, и в это время долгосрочные трейдеры часто подводят его итоги, анализируя историю рынка, его поведение и тренды с тем, чтобы оценить потенциал для будущих движений. В этой статье мы рассмотрим разработку советника для мониторинга долгосрочных сделок с помощью языка MQL5. Цель в том, чтобы справиться с такими проблемами, как упущение торговых возможностей по причине торговли вручную и отсутствия автоматизированных систем мониторинга. В качестве примера мы будем использовать одну из наиболее ярких торговых пар, чтобы эффективно определить стратегию для нашего решения и разработать его.

Продолжение темы оптимизации научным сообществом. CoSO следует рассматривать не как готовое решение, а как перспективную исследовательскую платформу. При должной доработке, CoSO может найти свою нишу в задачах, где важна адаптивность и устойчивость к изменениям, а время вычислений не критично.

Секреты эффективной оптимизации торговых стратегий в метаэвристических подходах. Community of Scientist Optimization — новый популяционный алгоритм, вдохновленный механизмами функционирования научного сообщества. В отличие от традиционных природных метафор, CoSO моделирует уникальные аспекты человеческой научной деятельности: публикацию результатов в журналах, конкуренцию за гранты и формирование исследовательских групп.

Узнайте, как извлекать, обрабатывать, классифицировать, сортировать, анализировать и управлять закрытыми позициями, ордерами и историями сделок с помощью MQL5, создав обширную EX5-библиотеку управления историей с помощью подробного пошагового подхода.

Это первая из серии статей, посвященных математическим аспектам создания пользовательских критериев с особым акцентом на нелинейных функциях, применяемых в нейросетях, MQL5-коде для реализации, а также на использования целевых и корректирующих смещений.

Мы выходим за рамки простого просмотра проанализированных показателей на графиках и переходим к более широкой перспективе, которая включает интеграцию с Telegram. Это позволит отправлять важные результаты непосредственно на мобильное устройство через Telegram.

В данной статье мы рассмотрим модель классификации гауссовских процессов. Мы начнём с изучения её теоретических принципов, а затем перейдём к практической разработке библиотеки ГП на MQL5.

Переход от простого торгового скрипта к полнофункциональному советнику может значительно улучшить ваш торговый опыт. Представьте себе систему, которая автоматически отслеживает графики, выполняет основные вычисления в фоновом режиме и предоставляет регулярные обновления каждые два часа. Советник способен анализировать ключевые показатели, имеющие решающее значение для принятия обоснованных торговых решений, гарантируя вам доступ к самой актуальной информации для эффективной корректировки ваших стратегий.

В данной статье представлено детальное руководство по созданию инновационного индикатора 3DBarCustomSymbol.mq5, который генерирует пользовательские символы в MetaTrader 5, объединяющие цену, время, объем и волатильность в единое трехмерное представление. Рассматриваются математические основы, архитектура системы, практические аспекты реализации и применения в торговых стратегиях.

ROC-кривые — графические представления, используемые для оценки эффективности классификаторов. Хотя графики ROC относительно просты, на практике при их использовании существуют распространенные заблуждения и подводные камни. Цель данной статьи — познакомить читателя с графиками ROC как инструментом для практикующих специалистов, стремящихся разобраться в оценке эффективности классификаторов.

В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.