Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

icon

Прочитайте статьи по торговым системам, которые основаны на самых разнообразных идеях. Вы узнаете как использовать  статистические методы и паттерны на японских свечах, как фильтровать сигналы и для чего нужны семафорные индикаторы.

С помощью Мастера MQL5 вы научитесь создавать робота без программирования для быстрой проверки торговых идей, а также узнаете, что такое генетические алгоритмы.

Новая статья
последние | лучшие
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 37): Использование моделей свечных графиков и ИИ в трейдинге

Машинное обучение и Data Science (Часть 37): Использование моделей свечных графиков и ИИ в трейдинге

Свечные модели помогают трейдерам понимать психологию рынка и выявлять тренды на финансовых рынках. Они позволяют принимать более обоснованные торговые решения, которые могут привести к лучшим результатам. В этой статье мы рассмотрим, как использовать свечные паттерны в сочетании с моделями искусственного интеллекта для достижения оптимальных результатов в трейдинге.
preview
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели прогнозирования с управляемой смесью распределений (Lattice)

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели прогнозирования с управляемой смесью распределений (Lattice)

Статья разбирает гибридную систему Lattice: базовый LSTM, архетипы, soft/hard assignment и confidence-based binary gating для управления неопределённостью. Включён Tail-Aware модуль для моделирования тяжёлых хвостов и локально взрывных участков. Приведена реализация в MQL5 с выносом вычислительно тяжёлых частей в OpenCL и GPU (смесь экспертов, генерация и градиенты). Практический эффект — более надёжные сигналы входа/выхода и количественная поддержка риск-контроля.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 60): Обучение на основе вывода (Wasserstein-VAE) с использованием скользящей средней и стохастического осциллятора

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 60): Обучение на основе вывода (Wasserstein-VAE) с использованием скользящей средней и стохастического осциллятора

Мы завершаем наше исследование взаимодополняющей пары скользящей средней и стохастического осциллятора рассмотрением роль обучения на основе вывода (inference-learning) после обучения с учителем и обучения с подкреплением. В данном случае существует множество способов обучения, однако наш подход заключается в использовании вариационных автоэнкодеров. Мы проведем исследование на Python, а затем экспортируем нашу обученную модель с помощью ONNX для использования в созданном Мастером советнике в MetaTrader.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 36): Работа с несбалансированными финансовыми рынками

Машинное обучение и Data Science (Часть 36): Работа с несбалансированными финансовыми рынками

Финансовые рынки не находятся в идеальном равновесии. Некоторые рынки демонстрируют бычий тренд, другие — медвежий, а третьи — флэт. Эта несбалансированная информация, используемая для обучения моделей машинного обучения, может вводить в заблуждение, поскольку рынки часто меняют направление. В этой статье мы обсудим несколько способов решения этой проблемы.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 30): От торговой стратегии — к запуску мультивалютного советника

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 30): От торговой стратегии — к запуску мультивалютного советника

Статья показывает полный цикл работы по созданию мультивалютного советника с использованием библиотеки Adwizard для MetaTrader 5: от подготовки окружения для создания проектов оптимизации до получения итоговых мультивалютных советников, объединяющих много экземпляров простой торговой стратегии. Разбираем настройку нужных входных параметров, соглашения об удобных именах файлов и запуск трёх экземпляров итоговых советников на разных торговых счетах с разными параметрами.
preview
Как создать и адаптировать RL-агент с LLM и квантовым кодированием в алгоритмическом трейдинге на MQL5

Как создать и адаптировать RL-агент с LLM и квантовым кодированием в алгоритмическом трейдинге на MQL5

В статье предложен гибридный подход к алгоритмическому трейдингу на основе квантового кодирования рыночных состояний, Double DQN с приоритетным буфером опыта и LLM в роли контекстного советника. Методология SEAL обеспечивает асинхронное дообучение агента без остановки торговли. Легковесный Q-learning фильтр (USE/SKIP/REDUCE) управляет исполнением сигналов на мета-уровне. Приводятся практические детали интеграции системы с торговой платформой MetaTrader 5 и схемы её адаптации к режимным сдвигам рынка.
preview
Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (Окончание)

Мы завершаем практическую интеграцию ResFlow в MQL5 через объект верхнего уровня CNeuronResFlow. Он объединяет LTR на базе EVA-Flow и HTR, формирует контекст и карты признаков, синхронизирует временные масштабы и реализует прямой и обратный проход с OpenCL. Тестирование на исторических данных EURUSD H1 показало согласованность потоков и выявило риски внутрисделочных просадок. Материал поможет собрать, обучить и проверить модель в MetaTrader 5.
preview
Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (модуль HTR)

Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (модуль HTR)

Продолжаем работу над реализацией подходов, предложенных авторами фреймворка ResFlow. В статье представлена реализация высокочастотного модуля HTR. В нем контекст и локальная динамика приводятся к сопоставимому виду, проходят рекуррентный блок, а затем формируют согласованное внутреннее представление потока.
preview
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 19): ZigZag Analyzer

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 19): ZigZag Analyzer

Для анализа движения цены вручную трейдры используют линии тренда для подтверждения направления и определения потенциальных уровней разворота или продолжения тренда. В этой серии, где мы разрабатываем инструментарий для анализа движения цен, мы представляем инструмент который строит наклонные трендовые линий для удобного анализа рынка. Он четко обозначает ключевые тренды и уровни, необходимые для эффективной оценки ценового движения.
preview
Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (ResFlow)

Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (ResFlow)

Статья знакомит с фреймворком ResFlow, созданным для анализа временной динамики событийных потоков. Фреймворк сочетает низкочастотное моделирование трендов с высокочастотной корректировкой локальных колебаний. Ключевые достоинства — модульность, гибкость интеграции с разными алгоритмами и эффективное повышение временного разрешения без лишней нагрузки на модель.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 59): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 59): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика

В продолжение нашей предыдущей статьи о DDPG с использованием скользящей средней и стохастических индикаторов мы рассматриваем другие ключевые классы обучения с подкреплением, имеющие решающее значение для реализации DDPG. Хотя мы в основном пишем код на Python, конечный продукт — обученная нейронная сеть — будет экспортирован в формате ONNX в MQL5, где мы интегрируем его в качестве ресурса в советник, созданный в Мастере.
preview
Нейросети в трейдинге: Асинхронная обработка событий в потоковых моделях (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Асинхронная обработка событий в потоковых моделях (Окончание)

В статье реализован событийный фреймворк EVA-Flow на MQL5 с объектом верхнего уровня CNeuronEVAFlow, встроенным в иерархию потоковых нейронов. Показаны подготовка, кодирование, первичное приближение потока и декодирование в режиме реального времени. Тесты на исторических и независимых данных MetaTrader 5 подтвердили контролируемые риски и положительное матожидание, что делает архитектуру пригодной для практического использования в стратегиях.
preview
Нейросети в трейдинге: Асинхронная обработка событий в потоковых моделях (Основные компоненты)

Нейросети в трейдинге: Асинхронная обработка событий в потоковых моделях (Основные компоненты)

В статье рассматривается архитектура фреймворка EVA-Flow, ориентированного на обработку пространственно-временных данных и прогнозирование динамики потоков. Основное внимание уделено SMR-модулю, обеспечивающему устойчивое формирование скрытых состояний, и механизму адаптивной инициализации начального состояния через обучаемые кандидаты.
preview
Нейросети в трейдинге: Асинхронная обработка событий в потоковых моделях (EVA-Flow)

Нейросети в трейдинге: Асинхронная обработка событий в потоковых моделях (EVA-Flow)

В статье знакомимся с фреймворком EVA-Flow для низколатентной и высокочастотной оценки оптического потока на основе событийных данных. Модель сочетает адаптивное представление потока через Unified Voxel Grid с пространственно-временной рекуррентной архитектурой SMR, обеспечивая стабильное и точное прогнозирование движения в режиме реального времени.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Окончание)

В статье представлена адаптация фреймворка P-SSE для задач анализа финансовых рынков. Реализованные решения обеспечивают последовательную обработку локальных событий, аккумулируя их в согласованное представление рыночной динамики. Подход позволяет прогнозировать изменения рынка на заданный горизонт планирования, сохраняя высокую чувствительность к микроимпульсам и минимизируя вычислительные затраты.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (модуль E-TROF)

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (модуль E-TROF)

В статье показан механизм превращения потока тиков или баров в устойчивое контекстное представление рынка, пригодное для онлайн-торговли без лишних вычислений. Инкрементальная обработка, стековое накопление состояния и расширенное пространство признаков позволяют выявлять направленные движения и локальные корреляции там, где классические методы видят лишь шум.
preview
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 6): Самоадаптирующиеся торговые правила (II)

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 6): Самоадаптирующиеся торговые правила (II)

В статье рассматривается оптимизация уровней и периодов RSI для получения более эффективных торговых сигналов. Будут представлены методы оценки оптимальных значений RSI и автоматизации выбора периода с использованием поиска по сетке и статистических моделей. Наконец, мы реализуем решение на языке MQL5, используя Python для анализа. Наш подход прагматичен, прост и направлен на то, чтобы с легкостью решать потенциально сложные проблемы.
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 27): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5

Знакомство с языком MQL5 (Часть 27): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5

В этой статье рассматривается, как использовать функцию WebRequest() и API в языке MQL5 для взаимодействия с внешними платформами. Вы узнаете, как создать Telegram-бота, получать идентификаторы чатов и групп, а также отправлять, редактировать и удалять сообщения непосредственно из MetaTrader 5, и тем самым заложите прочный фундамент для интеграции API в ваши будущие проекты на языке MQL5.
preview
Реализация механизма безубыточности в MQL5 (Часть 2): Безубыток на основе ATR и RRR

Реализация механизма безубыточности в MQL5 (Часть 2): Безубыток на основе ATR и RRR

В данной статье завершается реализация механизмов безубыточности на основе ATR и RRR в MQL5, а также с нуля разрабатывается класс, позволяющий легко изменять режим безубытка без необходимости повторного ввода параметров. Для оценки эффективности каждого типа безубытка выполняется несколько бэктестов, в рамках которых анализируются их преимущества и недостатки в контексте алгоритмического трейдинга.
preview
Как торговать Fair Value Gaps: правила формирования, сценарии отработки и автоторговля с помощью прерывателей и сдвигов структуры рынка

Как торговать Fair Value Gaps: правила формирования, сценарии отработки и автоторговля с помощью прерывателей и сдвигов структуры рынка

Это статья, написанная мной с целью объяснить разрывы реальной стоимости (Fair Value Gaps), логику их формирования и повяления, а также автоматическую торговлю с помощью прерывателей и сдвигов структуры рынка.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Основные компоненты)

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Основные компоненты)

В данной статье представлен практический подход к адаптации современного фреймворка для анализа финансовых потоков средствами MQL5. Рассмотрены ключевые компоненты модели — Depth-Wise свёртки с остаточными связями, конусные Super Kernel Block и модуль глобальной агрегации движения (GMA).
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 26): Советник по зонам поддержки/сопротивления — выявление, проверка пробоя и вход

Знакомство с языком MQL5 (Часть 26): Советник по зонам поддержки/сопротивления — выявление, проверка пробоя и вход

В этой статье вы научитесь созданию советника на языке MQL5, который автоматически определяет зоны поддержки и сопротивления и исполняет сделки на их основе. Вы узнаете, как запрограммировать своего советника так, чтобы он выявлял эти ключевые рыночные уровни, осуществлял мониторинг отскоков цены и принимал торговые решения без ручного вмешательства.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Энкодер)

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Энкодер)

В статье представлен практический подход к реализации модуля P-SSE для анализа потоков рыночных данных в реальном времени. Продуманное использование стека исторических состояний позволяет каждому срезу рынка обрабатываться лишь один раз, исключая дублирование вычислений и ускоряя онлайн-анализ. Представленные решения обеспечивают высокую точность, устойчивость модели и эффективность обработки, делая фреймворк мощным инструментом для анализа микроимпульсов на финансовых рынках.
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 25): Создание советника для торговли по графическим объектам (II)

Знакомство с языком MQL5 (Часть 25): Создание советника для торговли по графическим объектам (II)

В этой статье объясняется, как создать советник, который взаимодействует с графическими объектами, особенно с трендовыми линиями, чтобы выявлять потенциальные пробои и развороты и торговать по ним. Вы узнаете, как советник подтверждает действительность сигналов, управляет частотой торговли и поддерживает согласованность с выбранными пользователем стратегиями.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики

В статье представлен фреймворк для анализа финансовых рынков на основе моделей пространства состояний с возмущениями. Подход сочетает аккумулирование глобальной динамики и учёт локальных микроизменений, обеспечивая высокую точность прогнозов и устойчивость к шуму данных. Архитектура P-SSE с двунаправленной корреляцией и рекуррентными блоками позволяет эффективно извлекать контекст из последовательностей событий. Предложенный метод открывает новые возможности для адаптивного анализа рыночной динамики.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 57): Обучение с учителем совместно со скользящей средней и стохастическим осциллятором

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 57): Обучение с учителем совместно со скользящей средней и стохастическим осциллятором

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, которые считаются запаздывающими. В минисерии из трех статей, посвященной трем основным формам машинного обучения, мы попытаемся выяснить, оправдана ли эта предвзятость по отношению к этим индикаторам, или же они могут иметь предсказательную силу. Мы проводим анализ с помощью советников, созданных в Мастере.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Окончание)

В статье представлен практический опыт внедрения фреймворка STFlow в торговую систему. Показано, как параллельная обработка ICE-признаков и потока событий, сочетание motion-энкодера и адаптивной фьюжн-агрегации позволяют модели самостоятельно анализировать рынок и принимать решения в реальном времени. Результаты тестирования на исторических данных демонстрируют положительное математическое ожидание и способность к адаптации в меняющихся рыночных условиях.
preview
От новичка до эксперта: Прогнозируемые ценовые траектории

От новичка до эксперта: Прогнозируемые ценовые траектории

Уровни Фибоначчи обеспечивают практическую основу, которую часто соблюдают рынки, выделяя ценовые зоны, где реакция более вероятна. В настоящей статье мы создадим советник, применяющий логику коррекции Фибоначчи для прогнозирования вероятных будущих движений и коррекции сделок с отложенными ордерами. Изучим весь рабочий процесс — от определения колебаний до построения графика уровней, контроля рисков и выполнения.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Энкодеры)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Энкодеры)

Статья раскрывает архитектуру объекта верхнего уровня STFlow и работу энкодера Mix-Fusion, отвечающего за согласованное смешивание контекста разных модальностей. Показано, как обеспечивается устойчивость обработки при высокой чувствительности к микроимпульсам рынка и сохранении скорости работы модели.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Основные модули)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Основные модули)

В этой статье продолжается практическая реализация фреймворка STFlow. Показано, как идеи пространственно-временной агрегации и кросс-модальной обработки превращаются в рабочие спайковые модули для анализа рынка.
preview
От новичка до эксперта: Торговля с временной фильтрацией

От новичка до эксперта: Торговля с временной фильтрацией

Просто потому, что тики постоянно прибывают, это не значит, что каждый момент - это возможность торговать. Сегодня мы подробно изучаем искусство выбора времени, сосредоточившись на разработке алгоритма временной изоляции, который поможет трейдерам определять наиболее благоприятные рыночные периоды и торговать в них. Развитие этой дисциплины позволяет розничным трейдерам более точно ориентироваться в институциональных сроках, где точность и терпение часто определяют успех. Присоединяйтесь к этой дискуссии, поскольку мы исследуем науку тайминга и выборочного трейдинга с помощью аналитических возможностей MQL5.
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 24): Создание советника для торговли по графическим объектам

Знакомство с языком MQL5 (Часть 24): Создание советника для торговли по графическим объектам

В этой статье вы научитесь созданию советника, который обнаруживает зоны поддержки и сопротивления, нарисованные на графике, и автоматически исполняет сделки на их основе.
preview
Функции Уолша в современном трейдинге

Функции Уолша в современном трейдинге

Эта статья рассматривает применение функций Уолша в трейдинге. Мы познакомимся с основными принципами использования этих функций для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен и принятия торговых решений. Также мы обсудим преимущества и недостатки этих функций, и перспективы их применения в трейдинге и техническом анализе.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (STFlow)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (STFlow)

Статья знакомит с фреймворком STFlow, который способен формировать устойчивое совместное представление текущего состояния рынка и динамики последних событий, обеспечивая высокую чувствительность к микроимпульсам при сохранении стабильности обработки. Реализован базовый модуль ICE, который аккумулирует потоки цены и событий, создавая надёжный фундамент для дальнейшей агрегации и анализа.
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 23): Автоматизация торговли на пробое диапазона открытия рынка

Знакомство с языком MQL5 (Часть 23): Автоматизация торговли на пробое диапазона открытия рынка

В этой статье рассматривается, как создать советник для торговли по стратегии пробоя диапазона открытия (Opening Range Breakout, ORB) на языке MQL5. В статье объясняется, как советник идентифицирует пробои из диапазона открытия рынка и открывает соответствующие сделки. Вы также научитесь контролировать количество открытых позиций и устанавливать конкретное время прекращения для автоматической остановки торговли.
preview
Нейросети в трейдинге: Разностное моделирование рыночной микроструктуры (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Разностное моделирование рыночной микроструктуры (Окончание)

В статье подробно разбирается практическая реализация идей фреймворка EDCFlow средствами MQL5 и их проверка на реальных исторических данных. Показано, как нейросетевая модель формирует внутреннее представление рыночной среды, работает с корреляциями признаков и принимает торговые решения без ручных правил. Результаты тестирования раскрывают не только потенциал подхода, но и его слабые места, честно обозначая границы применимости и направления дальнейшего развития.
preview
От новичка до эксперта: Периоды на рынке Форекс

От новичка до эксперта: Периоды на рынке Форекс

Каждый рыночный период имеет начало и конец, при каждом закрытии цена определяет его настроение — так же, как и при любой свечной сессии. Понимание этих ориентиров позволяет нам оценить преобладающее настроение рынка, определяя, какие силы контролируют ситуацию - бычьи или медвежьи. В настоящем обсуждении мы делаем важный шаг вперед, разрабатывая новую функцию в Market Periods Synchronizer, которая визуализирует сессии рынка Форекс для помощи в принятии более обоснованных торговых решений. Этот инструмент может быть особенно эффективным для определения в режиме реального времени, какая сторона — быки или медведи — доминирует на сессии. Давайте исследуем эту концепцию и раскроем те идеи, которые она дает.
preview
Нейросети в трейдинге: Разностное моделирование рыночной микроструктуры (Блок разностей)

Нейросети в трейдинге: Разностное моделирование рыночной микроструктуры (Блок разностей)

В статье представлена практическая реализация подходов фреймворка EDCFlow с акцентом на модуль Multi-Scale Difference. Показано, как последовательное сжатие признаков, вычисление разностей на нескольких масштабах и адаптивное мультимасштабное внимание позволяют формировать структурированное и информативное представление потоковых данных.
preview
Нейросети в трейдинге: Разностное моделирование рыночной микроструктуры (EDCFlow)

Нейросети в трейдинге: Разностное моделирование рыночной микроструктуры (EDCFlow)

В статье знакомимся с фреймворком EDCFlow, который предлагает новый подход к анализу рыночной микроструктуры. Он сочетает корреляцию состояний с картой разностей, позволяя выявлять тонкие динамические изменения рынка. Архитектура модели эффективно агрегирует многомасштабные признаки при минимальных вычислительных затратах, что делает её пригодной для анализа в реальном времени.
preview
Знакомство с языком MQL5 (Часть 22): Создание советника для торговли по паттерну 5-0

Знакомство с языком MQL5 (Часть 22): Создание советника для торговли по паттерну 5-0

В этой статье объясняется, как с помощью языка MQL5 обнаружить гармонический паттерн 5-0 и торговать по нему, проверить его с помощью уровней Фибоначчи и отобразить его на графике.