Статьи о ручном и алгоритмическом трейдинге в MetaTrader 5

В статье познакомимся с методами оптимизации библиотеки ALGLIB для MQL5. Статья включает простые и наглядные примеры применения ALGLIB для решения задач оптимизации, что сделает процесс освоения методов максимально доступным. Мы подробно рассмотрим подключение таких алгоритмов, как BLEIC, L-BFGS и NS, и на их основе решим простую тестовую задачу.

Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.

Эта статья посвящена ортогональным многочленам. Их применение может стать основой для более точного и эффективного анализа рыночной информации, благодаря чему, трейдер сможет принимать более обоснованные решения.

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.

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.

Хотя это уже третья статья об этом, я должен объяснить для тех, кто еще не понял разницу между фондовым рынком и валютным рынком (ФОРЕКС): большая разница заключается в том, что в ФОРЕКС не существует, точнее, нам не дают информацию о некоторых моментах, которые действительно происходили в ходе торговли.

Я получил комментарии от нескольких коллег-трейдеров о том, как использовать рассматриваемый мной мультивалютный советник у брокеров, использующих префиксы и/или суффиксы с именами символов, а также о том, как реализовать в советнике торговые часовые пояса или торговые сессии.

В этой статье мы продолжим изучать шаблоны проектирования, которые позволяют разработчикам создавать расширяемые и надежные приложений не только на MQL5, но и на других языках программирования. В этот раз мы поговорим о другом типе — о структурных шаблонах. Будем учиться проектировать системы, используя имеющиеся классы для формирования более крупных структур.

В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!

В этой статье мы завершим разработку симулятора для нашей системы. Основной целью здесь будет настройка алгоритма, рассмотренного в предыдущей статье. Этот алгоритм направлен на создание движения СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ. Поэтому, для понимания сегодняшнего материала, необходимо понять содержание предыдущих статей. Если вы не следили за развитием симулятора, советую посмотреть эту последовательность с самого начала. В противном случае вы можете запутаться в том, что будет здесь объяснено.

Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.

В данной статье продолжим подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие изменения потребуется внести в советник создания проекта оптимизации и советники второго и третьего этапов.

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.

Создаем профессиональный индикатор для анализа силы валют на MQL5. Пошаговое руководство научит вас разрабатывать мощный торговый инструмент с визуальной панелью для MetaTrader 5. Вы узнаете, как рассчитывать силу валютных пар по нескольким таймфреймам (H1, H4, D1), реализовывать динамическое обновление данных и создавать удобный пользовательский интерфейс.

В статье рассматривается алгоритм табу-поиска — один из первых и наиболее известных методов метаэвристики. Мы подробно разберем, как работает алгоритм, начиная с выбора начального решения и исследования соседних вариантов, с акцентом на использование табу-листа. Статья охватывает ключевые аспекты алгоритма и его особенности.

Количество стратегий, которые можно интегрировать в виде советника, практически безгранично. Однако каждая дополнительная стратегия увеличивает сложность алгоритма. Благодаря использованию нескольких стратегий советник может лучше адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, что потенциально повышает его прибыльность. Сегодня мы рассмотрим, как реализовать в MQL5 одну из выдающихся стратегий, разработанных Ричардом Дончианом, продолжая при этом совершенствовать функциональность нашего советника Trend Constraint.

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.

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.

Фильтр Калмана представляет собой рекурсивный алгоритм, применяемый в алготрейдинге для оценки истинного состояния финансового временного ряда посредством фильтрации шума из движения цен. Он динамически обновляет прогнозы на основе новых рыночных данных, что делает его ценным для таких адаптивных стратегий, как возвратные. В этой статье впервые представлен фильтр Калмана, а также рассмотрены его расчет и реализация. Кроме того, в качестве примера мы применим этот фильтр к классической возвратной форекс-стратегии. Наконец, проведем различные виды статистического анализа, сравнивая фильтр со скользящей средней на различных валютных парах.

Динамический советник на нескольких парах использует как корреляционные, так и обратные корреляционные стратегии для оптимизации эффективности торговли. Анализируя рыночные данные в режиме реального времени, он определяет и использует взаимосвязь между валютными парами.

Статья описывает вариант эмуляции опционов через базовый актив, реализованный на языке программирования MQL5. Сравниваются преимущества и недостатки выбранного подхода с реальными биржевыми опционами на примере срочного рынка ФОРТС московской биржи MOEX и криптобиржи Bybit.

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.

Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.

В этой статье мы продолжим этап разработки симулятора. Однако сейчас мы увидим, как эффективно создать движение типа «СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ». Этот тип движения весьма интригующий, поскольку служит основой всего, что происходит на рынке капитала. Кроме того, мы начнем понимать некоторые концепции, основополагающие для тех, кто проводит анализ рынка.

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.

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout). Мы рассмотрим ключевые концепции стратегии, разработаем схему советника и реализуем логику прорыва на MQL5. В конце мы изучаем методы бэк-тестирования и оптимизации советника, чтобы максимально повысить его эффективность.