Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5
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
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 12): Появление СИМУЛЯТОРА (II)
Разработка симулятора может оказаться гораздо интереснее, чем кажется. Сегодня мы сделаем еще несколько шагов в этом направлении, потому что всё становится интереснее.
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)
В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)
Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 14): Появление СИМУЛЯТОРА (IV)
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.
Разработка системы репликации (Часть 32): Система ордеров (I)
Из всего, что было разработано до настоящего момента, данная система, как вы наверняка заметите и со временем согласитесь, - является самым сложным. Сейчас нам нужно сделать нечто очень простое: заставить нашу систему имитировать работу торгового сервера на практике. Эта необходимость точно реализовывать способ моделирования действий торгового сервера кажется простым делом. По крайней мере, на словах. Но нам нужно сделать это так, чтобы для пользователя системы репликации/моделирования всё происходило как можно более незаметно или прозрачно.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 25): Подготовка к следующему этапу
В этой статье мы завершаем первый этап разработки системы репликации и моделирования. Дорогой читатель, этим достижением я подтверждаю, что система достигла продвинутого уровня, открывая путь для внедрения новой функциональности. Цель состоит в том, чтобы обогатить систему еще больше, превратив ее в мощный инструмент для исследований и развития анализа рынка.
Алгоритм на основе фракталов — Fractal-Based Algorithm (FBA)
Новый метаэвристический метод, основанный на фрактальном подходе к разделению пространства поиска для решения задач оптимизации. Алгоритм последовательно идентифицирует и разделяет перспективные области, создавая самоподобную фрактальную структуру, которая концентрирует вычислительные ресурсы на наиболее перспективных участках. Уникальный механизм мутации, направленный в сторону лучших решений, обеспечивает оптимальный баланс между исследованием и использованием пространства поиска, значительно повышая эффективность алгоритма.
Нейросетевой торговый советник на базе PatchTST
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.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 09): Сочетание кластеризации k-средних с фрактальными волнами
Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть II)
Продолжение эксперимента, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Результаты исследования.
Нейросети в трейдинге: Инъекция глобальной информации в независимые каналы (InjectTST)
Большинство современных методов прогнозирования мультимодальных временных рядов используют подход независимых каналов. Тем самым игнорируется природная зависимость различных каналов одного временного ряда. Разумное использование 2 подходов (независимых и смешанных каналов) является ключом к повышению эффективности моделей.
Строим и оптимизируем торговую систему, основанную на объемах торгов (Chaikin Money Flow - CMF)
В настоящей статье мы представим основанный на объемах индикатор денежного потока Чайкина (Chaikin Money Flow, CMF) после того, как узнаем, как его можно построить, рассчитать и использовать. Разберемся как создать пользовательский индикатор. Проанализируем несколько простых стратегий, которые можно использовать и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.
От новичка до эксперта: Торговля с использованием уровней Фибоначчи после публикации NFP
На финансовых рынках законы коррекции остаются одними из самых неоспоримых факторов. Существует эмпирическое правило, что цена всегда будет возвращаться — будь то большими движениями или даже в рамках самых маленьких тиковых паттернов, которые часто выглядят как зигзаг. Однако сам паттерн ретрейсмент никогда не бывает фиксированным; он остается неопределенным и подверженным ожиданиям. Эта неопределенность объясняет, почему трейдеры полагаются на несколько уровней Фибоначчи, каждый из которых обладает определенной вероятностью влияния.
Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)
Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.
От новичка до эксперта: Торговля с использованием уровней Фибоначчи после публикации NFP
На финансовых рынках законы коррекции остаются одними из самых неоспоримых факторов. Существует эмпирическое правило, что цена всегда будет возвращаться — будь то большими движениями или даже в рамках самых маленьких тиковых паттернов, которые часто выглядят как зигзаг. Однако сам паттерн ретрейсмент никогда не бывает фиксированным; он остается неопределенным и подверженным ожиданиям. Эта неопределенность объясняет, почему трейдеры полагаются на несколько уровней Фибоначчи, каждый из которых обладает определенной вероятностью влияния.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 1): Освоение функций экономического календаря MQL5
В этой статье мы рассмотрим, как использовать экономический календарь MQL5 для торговли, сначала разобравшись с его основными функциями. Затем мы реализуем ключевые функции экономического календаря в MQL5 для извлечения необходимых новостей для принятия торговых решений. Наконец, мы посмотрим, как использовать эту информацию для эффективного совершенствования торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: Иерархия навыков для адаптивного поведения агентов (Окончание)
В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.
Индикатор сезонности по часам, дням недели и месяца
Статья объясняет, как разработать инструмент для анализа повторяющихся ценовых закономерностей на финансовых рынках — по дням месяца (1-31), дням недели (понедельник-воскресенье) или часам дня (0-23). Индикатор анализирует исторические данные, вычисляет среднюю доходность для каждого периода и отображает результаты в виде гистограммы с прогнозом. Включает настраиваемые параметры: тип сезонности, количество анализируемых баров, отображение в процентах или абсолютных значениях, цвета графиков.
От новичка до эксперта: Торговля с использованием уровней Фибоначчи после публикации NFP
На финансовых рынках законы коррекции остаются одними из самых неоспоримых факторов. Существует эмпирическое правило, что цена всегда будет возвращаться — будь то большими движениями или даже в рамках самых маленьких тиковых паттернов, которые часто выглядят как зигзаг. Однако сам паттерн ретрейсмент никогда не бывает фиксированным; он остается неопределенным и подверженным ожиданиям. Эта неопределенность объясняет, почему трейдеры полагаются на несколько уровней Фибоначчи, каждый из которых обладает определенной вероятностью влияния.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек
Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)
Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.
Нейросети в трейдинге: От трансформеров к спайковым нейронам (Основные компоненты)
Предлагаем вниманию читателя реализацию подходов фреймворка SpikingBrain на основе рекуррентного линейного внимания с гейтами, подробно разобранного в этой статье. Алгоритмы прямого прохода, распределения градиентов и обновления весов обеспечивают эффективную обработку финансовых временных рядов и позволяют воплотить ключевые идеи фреймворка на практике.
Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние
В этой статье мы попытаемся упростить описание концепций, рассматриваемых в этой серии, остановившись только на одном индикаторе - наиболее распространенном и, вероятно, самом легком для понимания. Речь идет о скользящей средней. Также мы рассмотрим значение и возможные применения вертикальных естественных преобразований.
Создаем интерактивную MQL5-панель с использованием класса Controls (Часть 1): Настройка панели
В этой статье мы создадим интерактивную торговую панель с использованием класса Controls в MQL5, предназначенную для оптимизации торговых операций. Панель содержит заголовок, кнопки навигации для торговли, закрытия и информации, а также специализированные кнопки для заключения сделок и управления позициями. К концу статьи у нас будет базовая панель, готовая к дальнейшим улучшениям.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 19): Байесовский вывод
Байесовский вывод — это применение теоремы Байеса для обновления вероятностной гипотезы по мере поступления новой информации. Это намекает на необходимость адаптации в анализе временных рядов, и поэтому мы рассмотрим, как мы могли бы использовать его при создании пользовательских классов не только применительно к сигналам, но и для управления капиталом и трейлинг-стопами.
Разработка продвинутых торговых систем ICT: Реализация сигналов в индикаторе Order Blocks
В этой статье вы узнаете, как разработать индикатор Order Blocks, основанный на объеме стакана (глубине рынка) и оптимизировать его с помощью буферов для повышения точности. Этим мы завершаем текущий этап проекта и готовимся к следующим, в рамках которых будет реализован класс управления рисками и торговый бот, использующий сигналы, генерируемые индикатором.
Объединяем LLM, CatBoost и квантовые вычисления в единую торговую систему
В статье предлагается синтез новых технологий для преодоления ограничений классических индикаторов в аналитике рыночных данных. Показано, как языковые модели и квантовое кодирование могут выявлять скрытые рыночные паттерны, которые традиционные методики упускают. Эксперимент подтверждает ценность новых технологий и предлагает обновлённую методологию анализа, соответствующую современному уровню вычислительных инноваций.
Анализ почасового движения торговых символов и их спредов в MetaTrader 5
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.
Применение теории игр Нэша с фильтрацией НММ в трейдинге
Настоящая статья посвящена применению теории игр Джона Нэша, в частности теории равновесия Нэша, в трейдинге. В ней обсуждается, как трейдеры могут использовать скрипты Python и платформу MetaTrader 5 для выявления и использования неэффективности рынка спомощью принципов Нэша. В статье приводится пошаговое руководство по реализации этих стратегий, включая использование скрытых Марковских моделей (HMM) и статистического анализа, для повышения эффективности торговли.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 13): Появление СИМУЛЯТОРА (III)
Здесь мы немного упростим несколько элементов, связанных с работой в следующей статье. Я также объясню, как можно визуализировать то, что генерирует симулятор с точки зрения случайности.
Оптимизация африканскими буйволами — African Buffalo Optimization (ABO)
Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)
Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.
Установка MetaTrader 5 и других приложений от MetaQuotes на HarmonyOS NEXT
Приложения от MetaQuotes, включая платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4, можно установить на устройства с операционной системой HarmonyOS NEXT с помощью компонента DroiTong. В статье представлено пошаговое руководство для установки программ на телефон или ноутбук.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)
Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 38): Полосы Боллинджера
Полосы Боллинджера — очень распространенный индикатор конвертов, используемый многими трейдерами для ручного размещения и закрытия сделок. Мы изучим этот индикатор, рассмотрев как можно больше различных сигналов, которые он генерирует, и посмотрим, как их можно использовать в советнике, собранном с помощью Мастера.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)
Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.
Методы дискретизации ценовых движений на Python
Мы рассмотрим методы дискретизации цен на Python + MQL5. В этой статье я поделюсь практическим опытом разработки библиотеки на Python, которая реализует целый спектр подходов к формированию баров — от классических Volume и Range bars до более экзотических методов вроде Renko и Kagi.ары, свечи трехлинейного прорыва, рэйндж бары — какова их статистика, как еще можно представить цены дискретно?
Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (MacroHFT)
Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.
Нейросети в трейдинге: Актер—Режиссёр—Критик (Actor—Director—Critic)
Предлагаем познакомиться с фреймворком Actor-Director-Critic, который сочетает в себе иерархическое обучение и многокомпонентную архитектуру для создания адаптивных торговых стратегий. В этой статье мы подробно рассмотрим, как использование Режиссера для классификации действий Актера помогает эффективно оптимизировать торговые решения и повышать устойчивость моделей в условиях финансовых рынков.
Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов
Данная статья посвящена изучению grey-модели — перспективного инструмента, способного расширить возможности трейдера. Мы рассмотрим некоторые варианты применения этой модели для технического анализа и построения торговых стратегий.