Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.

В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.

В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.

Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.

Стакан цен Depth of Market, несомненно, является очень важным элементом для выполнения быстрых сделок, особенно в алгоритмах высокочастотного трейдинга (HFT). В этой серии статей мы рассмотрим этот тип торговых событий, которые можно получить через брокера на многих торгуемых символах. Начнем с индикатора, в котором можно настроить цветовую палитру, положение и размер гистограммы, отображаемой непосредственно на графике. Мы также рассмотрим, как сгенерировать события BookEvent для тестирования индикатора в определенных условиях. Другие возможные темы для будущих статей - это хранение данных ценовых распределений и способы их использования в тестере стратегий.

Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.

Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.

Как осуществляется портфельная торговля на Форекс? Как могут быть синтезированы портфельная теория Марковица для оптимизации пропорций портфеля и VaR модель для оптимизации риска портфеля? Создаем код по портфельной теории, где, с одной стороны, получим низкий риск, а с другой — приемлемую долгосрочную доходность.

В основе большого количества рассмотренных нами ранее моделей лежит архитектура Transformer. Однако они могут быть неэффективны при работе с длинными последовательностями. И в этой статье я предлагаю познакомиться с альтернативным направлением прогнозирования временных рядов на основе моделей пространства состояний.

В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические основы и приступили к реализации подходов фреймворка Multitask-Stockformer, объединяющего вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention. Продолжаем реализацию алгоритмов указанного фреймворка и оценим их эффективность на реальных исторических данных.

Теперь создание происходит в той же точке, где мы преобразовывали тики в бары. Таким образом, если в процессе преобразования что-то пойдет не так, мы сразу же заметим ошибку. Это связано с тем, что тот же код, который размещает на графике 1-минутные бары при быстрой перемотке, также используется для системы позиционирования и для размещения баров при обычной перемотке. Другими словами, код, который отвечает за эту задачу, больше нигде не дублируется. Таким образом, мы получаем гораздо более совершенную систему как для поддержания, так и для улучшения.

Понимание поведения агентов важно в разных областях, но большинство методов фокусируются на одной задаче (понимание, удаление шума, прогнозирование), что снижает их эффективность в реальных сценариях. В данной статье я предлагаю познакомиться с моделью, которая способна адаптироваться к решению различных задач.

Скользящие средние и стохастический осциллятор можно использовать для генерации торговых сигналов, следующих за трендом. Однако эти сигналы будут наблюдаться только после того, как произойдет ценовое движение. Мы можем эффективно преодолеть этот неизбежный лаг в технических индикаторах с помощью искусственного интеллекта. В настоящей статье мы расскажем, как создать полностью автономный советник на базе ИИ таким образом, чтобы улучшить любую из ваших существующих торговых стратегий. Даже самая старая торговая стратегия может быть улучшена.

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.

Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.

Определяем перекупленность и перепроданность рынка по теории хаоса: интеграция принципов теории хаоса, фрактальной геометрии и нейронных сетей для прогнозирования финансовых рынков. Исследование демонстрирует применение показателя Ляпунова, как меры рыночной хаотичности, и динамическую адаптацию торговых сигналов. Методология включает алгоритм генерации фрактального шума, гиперболическую тангенциальную активацию и оптимизацию с моментом.

Индикатор индекса сезонности ProSpread со скользящим средним, как инструмент технического анализа, который выявляет сезонные закономерности ценового движения, анализирует поведение цены в определенные часы торговли, может работать как с одним инструментом, так и со спредом между двумя активами, а также визуализирует статистическую вероятность направленных движений.

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.

В настоящей статье мы рассмотрим основанный на данных подход к обнаружению и проверке нестандартных уровней коррекции Фибоначчи, которые могут учитываться рынками. Мы представляем полный рабочий процесс, адаптированный для реализации на MQL5, начиная со сбора данных и определения баров или колебаний и заканчивая кластеризацией, проверкой статистических гипотез, бэктестингом и интеграцией в инструмент Фибоначчи на MetaTrader 5. Цель состоит в том, чтобы создать воспроизводимый конвейер, преобразующий отдельные наблюдения в статистически обоснованные торговые сигналы.

При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.

В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.

Предлагаю познакомиться с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет обучение с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и управлением рисками в турбулентных рыночных условиях.

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.

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.

Первоначальная цель данной статьи заключается не в охвате всех возможностей ФОРЕКС, а скорее в адаптации системы таким образом, чтобы вы могли совершить хотя бы одну репликацию рынка. Моделирование оставим для другого момента. Однако, если у нас нет тиков, а есть только бары, приложив немного усилий, мы можем смоделировать возможные сделки, которые могли произойти на рынке ФОРЕКС. Так будет до тех пор, пока мы не рассмотрим, как адаптировать тестер. Попытка работать с данными ФОРЕКС внутри системы без их модификации приводит к ошибкам диапазона.

Статья знакомит с алгоритмом DA-CG-LSTM, который предлагает новые подходы к анализу временных рядов и их прогнозированию. Из нее вы узнаете, как инновационные механизмы внимания и гибкость модели позволяют улучшить точность прогнозов.

Концепция Smart Money (Break of Structure) в сочетании с индикатором RSI для принятия обоснованных решений в автоматической торговле на основе структуры рынка.

Обратный разрыв справедливой стоимости (IFVG) возникает, когда цена возвращается к ранее выявленному разрыву справедливой стоимости и, вместо того чтобы продемонстрировать ожидаемую поддержку или сопротивление, не справляется с ним. Этот сбой может сигнализировать о потенциальном изменении направления движения рынка и обеспечить противоположное торговое преимущество. В настоящей статье мы представим собственный подход к количественной оценке и использованию обратного разрыва справедливой стоимости в качестве стратегии для советников MetaTrader 5.

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.

И заключительный момент: хотя он и не включен в эту статью, я объясню код сервиса, который будет использоваться в следующей, поскольку мы будем использовать этот же код в качестве трамплина для того, что мы на самом деле разрабатываем. Так что, наберитесь терпения и ждите следующей статьи, ведь с каждым днем все становится еще интереснее.

В этой статье мы рассмотрим особенности применения некоторых критериев тренда на практике. А также сделаем попытку разработать несколько новых критериев. Основное внимание будет уделено эффективности применения этих критериев для анализа рыночных данных и трейдинга.