Статьи о ручном и алгоритмическом трейдинге в MetaTrader 5

Проведён повторный прогон алгоритмов на обновлённых функциях и предложен метод быстрой проверки их «честности». Составной тест объединяет пять разных ландшафтов и исключает выигрыш за счёт геометрии отдельных задач, позволяя быстро оценить реальную поисковую способность алгоритма. Прилагается скрипт для предварительной валидации алгоритмов перед применением к оптимизации торговых стратегий.

В этой статье мы оптимизируем наш экономический календарь, добавив в него умную фильтрацию событий и логи для более быстрого и наглядного тестирования стратегий в режимах live и офлайн. Мы оптимизируем обработку событий, а журнал будем вести по действительно важным операциям и событиям на панели. Попробуем улучшить визуализацию стратегии. Все эти улучшения должны помочь тестировать и улучшать новостные торговые стратегии.

В этой статье мы разрабатываем советник распознавания паттернов AB=CD на языке MQL5, который определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны AB=CD с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, открывая сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы также улучшим визуальное представление паттерна с помощью графических объектов.

Конечной целью каждого трейдера является прибыльность, именно поэтому многие устанавливают конкретные цели по прибыли, которых необходимо достичь в течение определенного периода торговли. В этой статье мы будем использовать моделирование методом Монте-Карло, чтобы определить оптимальный процент риска на сделку, необходимый для достижения торговых целей. Полученные результаты помогут трейдерам оценить, являются ли их целевые показатели прибыли реалистичными или чрезмерно амбициозными. Наконец, мы обсудим, какие параметры можно скорректировать, чтобы установить реалистичный уровень риска на сделку, соответствующий торговым целям.

В статье реализован Andean Condor Algorithm (ACA) для MQL5 — компактный оптимизатор с многомасштабным оператором интенсификации. Выявлен эффект значимого роста качества при малой популяции: одна корректировка настроек выводит его в топ-45 — и за этим стоит характерная особенность алгоритма, о которой стоит знать. Материал даёт готовый код и практические ориентиры по применению.

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.

Узнайте, как исправить критический изъян в финансовом машинном обучении, который приводит к переобученным моделям и плохой работе в реальной торговле, — одновременность меток. При использовании метода тройного барьера (triple-barrier) обучающие метки перекрываются во времени, нарушая базовое предположение IID большинства ML-алгоритмов (алгоритмов машинного обучения). В статье показано практическое решение через взвешивание наблюдений: как измерять временное перекрытие торговых сигналов, рассчитывать взвешивание наблюдений с учётом уникальной информации и применять эти веса в scikit-learn для построения более устойчивых классификаторов. Освоение этих техник поможет сделать торговые модели более устойчивыми, надёжными и прибыльными.

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.