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
Нейросети в трейдинге: Выявление аномалий в частотной области (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Выявление аномалий в частотной области (Окончание)

Продолжаем работу над имплементацией подходов фреймворка CATCH, который объединяет преобразование Фурье и механизм частотного патчинга, обеспечивая точное выявление рыночных аномалий. В этой работе мы завершаем реализацию собственного видения предложенных подходов и проведем тестирование новых моделей на реальных исторических данных.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (Окончание)

Представляем адаптацию фреймворк E-STMFlow — современное решение для построения автономных торговых систем. В статье завершаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка. Результаты тестирования демонстрируют стабильный рост капитала, минимальные просадки и предсказуемое распределение рисков, подтверждая практическую эффективность подхода и открывая перспективы дальнейшей оптимизации стратегии.
preview
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)

Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.
preview
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)

Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)

Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.
preview
Разработка системы репликации (Часть 27): Проект советника — класс C_Mouse (I)

Разработка системы репликации (Часть 27): Проект советника — класс C_Mouse (I)

В этой статье мы воплотим в жизнь класс C_Mouse. Он обеспечивает возможности программирования на самом высоком уровне. Однако разговоры о высокоуровневых или низкоуровневых языках программирования не связаны с включением в код нецензурных слов или жаргона. Всё наоборот. Когда мы говорим о высокоуровневом или низкоуровневом программировании, мы имеем в виду, насколько легко или сложно понять код другим программистам.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 21): Естественные преобразования с помощью LDA

Теория категорий в MQL5 (Часть 21): Естественные преобразования с помощью LDA

Эта статья, 21-я в нашей серии, продолжает рассмотрение естественных преобразований и того, как их можно реализовать с помощью линейного дискриминантного анализа. Как и в предыдущей статье, реализация представлена в формате класса сигнала.
preview
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM(IV) — Тестирование торговой стратегии

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM(IV) — Тестирование торговой стратегии

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.
preview
Алгоритм оптимизации Ройял Флеш —  Royal Flush Optimization (RFO)

Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)

Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты

Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
preview
Разработка системы репликации (Часть 29): Проект советника — класс C_Mouse (III)

Разработка системы репликации (Часть 29): Проект советника — класс C_Mouse (III)

После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.
preview
Нейросети в трейдинге: Устойчивые торговые сигналы в любых режимах рынка (ST-Expert)

Нейросети в трейдинге: Устойчивые торговые сигналы в любых режимах рынка (ST-Expert)

В этой статье мы познакомимся с фреймворком ST-Expert, который обеспечивает устойчивость прогнозов к рыночной неопределённости, позволяя учитывать локальные и глобальные зависимости во временных рядах. Его гибкая архитектура способствует адаптивности моделей и повышает точность предсказаний.
preview
Алгоритм Большого взрыва и Большого сжатия — BBBC (Big Bang - Big Crunch)

Алгоритм Большого взрыва и Большого сжатия — BBBC (Big Bang - Big Crunch)

В статье представлен метод Big Bang - Big Crunch, который имеет две ключевые фазы: циклическое создание случайных точек и их сжатие к оптимальному решению. Этот подход сочетает исследование и уточнение, позволяя постепенно находить лучшие решения и открывая новые возможности в области оптимизации.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 8): Разработка советника (II)

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 8): Разработка советника (II)

Ранее мы обсуждали советник на основе индикатора, который также работал в паре с независимым скриптом для построения структуры риска и вознаграждения. Сегодня мы обсудим архитектуру MQL5-советника, объединяющего все функции в одной программе.
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: Модель темпоральных запросов (TQNet)

Нейросети в трейдинге: Модель темпоральных запросов (TQNet)

Фреймворк TQNet открывает новые возможности в моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов, сочетая модульность, гибкость и высокую производительность. В статье раскрывается возможность реализации сложных механизмом работы с глобальными корреляциями, включая продвинутые методы инициализации параметров.
preview
Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (Окончание)

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка FinCon. FinCon является многоагентной системой, основанной на больших языковых моделях (LLM). Сегодня мы реализуем необходимые модули и проведем комплексное тестирование модели на реальных исторических данных.
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 4): Модуляризация функций кода для улучшенного повторного использования

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 4): Модуляризация функций кода для улучшенного повторного использования

В этой статье мы реорганизуем существующий код отправки сообщений и скриншотов из MQL5 в Telegram, преобразовав его в многоразовые модульные функции. Это оптимизирует процесс, обеспечивая более эффективное выполнение и более простое управление кодом в нескольких экземплярах.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 23): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (II)

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 23): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (II)

Мы стремимся создать систему автоматической периодической оптимизации торговых стратегий, используемых в одном итоговом советнике. С развитием система становится всё более сложной, поэтому время от времени надо смотреть на неё в целом с целью выявления узких мест и неоптимальных решений.
preview
Торгуем опционы без опционов (Часть 2): Использование в реальной торговле

Торгуем опционы без опционов (Часть 2): Использование в реальной торговле

В статье рассматриваются простые опционные стратегии и их реализация на MQL5. Пишем базовый эксперт, который будет модернизироваться и усложняться.
preview
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 4): Динамическое изменение размера позиции

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 4): Динамическое изменение размера позиции

Успешное применение алгоритмической торговли требует непрерывного междисциплинарного обучения. Однако бесконечный спектр возможностей может потребовать многолетних усилий, не принося ощутимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем структуру, которая постепенно усложняется, позволяя трейдерам постепенно совершенствовать свои стратегии, а не тратить неопределенное время на неопределенные результаты.
preview
Разработка системы репликации (Часть 51): Все усложняется (III)

Разработка системы репликации (Часть 51): Все усложняется (III)

В данной статье мы разберемся с одним из самых сложных вопросов сферы программирования на MQL5: как правильно получить ID графика, и почему иногда объекты не строятся на графике. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 42): Осциллятор ADX

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 42): Осциллятор ADX

ADX — еще один относительно популярный технический индикатор, используемый некоторыми трейдерами для оценки силы преобладающего тренда. Действуя как комбинация двух других индикаторов, он представляет собой осциллятор, паттерны которого мы исследуем в этой статье с помощью Мастера MQL5 и его вспомогательных классов.
preview
Оценка качества торговли спредами по факторам сезонности на рынке Форекс в терминале MetaTrader 5

Оценка качества торговли спредами по факторам сезонности на рынке Форекс в терминале MetaTrader 5

В статье рассматривается оценка качества сезонного торгового подхода на дневном таймфрейме — как для отдельных символов, так и для спредов. Особое внимание уделяется выявлению повторяющихся месячных циклов и возможностям их применения в торговле в рамках текущего года.
preview
Разработка системы репликации (Часть 30): Проект советника — класс C_Mouse (IV)

Разработка системы репликации (Часть 30): Проект советника — класс C_Mouse (IV)

Сегодня мы изучим технику, которая может очень сильно помочь нам на разных этапах нашей профессиональной жизни в качестве программиста. Вопреки мнению многих, ограничена не сама платформа, а знания человека, который говорит об ограничениях. В данной статье будет рассказано о том, что с помощью здравого смысла и творческого подхода можно сделать платформу MetaTrader 5 гораздо более интересной и универсальной, не прибегая к созданию безумных программ или чего-то подобного, и создать простой, но безопасный и надежный код. Мы будем использовать свою изобретательность, чтобы изменить уже существующий код, не удаляя и не добавляя ни одной строки в исходный код.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 04): Внесение корректировок (II)

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 04): Внесение корректировок (II)

Сегодня мы продолжим разработку системы и управления. Без возможности управления сервисом сложно двигаться вперед и совершенствовать систему.
preview
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)

Продолжаем изучение гибридных моделей последовательностей графов (GSM++), которые интегрируют преимущества различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа и эффективное распределение вычислительных ресурсов. Эти модели эффективно выявляют скрытые закономерности, снижая влияние рыночного шума и повышая качество прогнозирования.
preview
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (II) - Настройка LoRA

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (II) - Настройка LoRA

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (Окончание)

Статья посвящена практическому построению модели TimeFound для прогнозирования временных рядов. Рассматриваются ключевые этапы реализации основных подходов фреймворка средствами MQL5.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 13): Создание торгового алгоритма для паттерна "Голова и Плечи"

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 13): Создание торгового алгоритма для паттерна "Голова и Плечи"

В настоящей статье мы автоматизируем паттерн «Голова-Плечи» на MQL5. Мы анализируем его архитектуру, реализуем советник для его обнаружения и торговли, а также тестируем результаты на истории. Этот процесс раскрывает практичный торговый алгоритм, который можно усовершенствовать.
preview
Построение модели ограничения тренда свечей (Часть 7): Улучшаем нашу модель для разработки советника

Построение модели ограничения тренда свечей (Часть 7): Улучшаем нашу модель для разработки советника

В этой статье мы подробно рассмотрим подготовку нашего индикатора для разработки советника. В ходе обсуждения будут рассмотрены дальнейшие усовершенствования текущей версии индикатора с целью повышения его точности и функциональности. Кроме того, мы внедрим новые функции, которые будут отмечать точки выхода, устранив ограничение предыдущей версии, которая определяла только точки входа.
preview
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 3): Разработка EX5-библиотеки для управления отложенными ордерами

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 3): Разработка EX5-библиотеки для управления отложенными ордерами

Вы узнаете, как разработать и внедрить комплексную библиотеку отложенных EX5-ордеров в ваш код или MQL5-проекты. Мы рассмотрим, как импортировать и реализовать такую библиотеку в составе торговой панели или графического пользовательского интерфейса (GUI). Панель ордеров советника позволит пользователям открывать, отслеживать и удалять отложенные ордера по магическому числу непосредственно из графического интерфейса в окне графика.
preview
Разработка советника для анализа новостных событий о пробоях на основе календаря на MQL5

Разработка советника для анализа новостных событий о пробоях на основе календаря на MQL5

Волатильность, как правило, достигает пика во время важных новостных событий, создавая значительные возможности для пробоя. В настоящей статье мы расскажем о процессе реализации основанной на календаре стратегии прорыва. Мы рассмотрим все, начиная с создания класса для интерпретации и хранения календарных данных, разработки реалистичных бэк-тестов на основе этих данных и, наконец, реализации кода исполнения для реальной торговли.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть II): Повышение оперативности реагирования и быстрого обмена сообщениями

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть II): Повышение оперативности реагирования и быстрого обмена сообщениями

В настоящей статье улучшим оперативность работы панели администратора, созданную нами ранее. Кроме того, мы рассмотрим важность быстрого обмена сообщениями в контексте торговых сигналов.
preview
Нейросети в трейдинге: Выявление аномалий в частотной области (CATCH)

Нейросети в трейдинге: Выявление аномалий в частотной области (CATCH)

Фреймворк CATCH сочетает преобразование Фурье и частотный патчинг для точного выявления рыночных аномалий, недоступных традиционным методам. В данной работе мы рассмотрим, как этот подход раскрывает скрытые закономерности в финансовых данных.
preview
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)

В статье продолжается работа над реализацией подходов фреймворка STE-FlowNet, который сочетает многопоточную обработку с рекуррентными структурами для точного анализа сложных данных. Проведенные тесты подтвердили его стабильность и гибкость в разных сценариях. Архитектура ускоряет вычисления и позволяет глубже моделировать зависимости во временных рядах. Такой подход открывает новые возможности для практического применения в трейдинге и аналитике.
preview
Разработка системы репликации (Часть 56): Адаптация модулей

Разработка системы репликации (Часть 56): Адаптация модулей

Несмотря на то, что модули уже взаимодействуют друг с другом должным образом, при попытке использовать указатель мыши в сервисе репликации, возникает ошибка. Нам нужно исправить это прежде, чем переходить к следующему этапу. Кроме того, была исправлена проблема в коде индикатора мыши. Таким образом, эта версия наконец-то стала стабильной и правильно доработанной.
preview
Пример сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и модели векторной авторегресси для прогнозирования рыночных событий

Пример сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и модели векторной авторегресси для прогнозирования рыночных событий

В настоящей статье представлено подробное руководство по реализации сложной торговой системы с использованием сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и векторной авторегрессии (VAR) в MQL5. В ней излагаются теоретические основы этих методов, предлагаются подробные объяснения ключевых функций торгового алгоритма, а также приводится пример кода для реализации.
preview
Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Hidformer)

Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Hidformer)

Предлагаем познакомиться с фреймворком иерархического двухбашенного трансформера (Hidformer), который был разработан для прогнозирования временных рядов и анализа данных. Авторы фреймворка предложили несколько улучшений к архитектуре Transformer, что позволило повысить точность прогнозов и снизить потребление вычислительных ресурсов.
preview
Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (DUET)

Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (DUET)

Фреймворк DUET предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных. Это позволяет адаптировать модели к изменениям во времени и повысить качество прогнозирования за счет устранения шума.
preview
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (Окончание)

В статье представлена адаптация фреймворка EEMFlow для построения высокоэффективных торговых моделей средствами MQL5. Рассматриваются алгоритмы оценки MeshFlow с расширенной корреляцией признаков, позволяющие точно анализировать динамику рынка и прогнозировать ценовые потоки. Тестирование подтвердило положительное математическое ожидание, умеренные просадки и высокую эффективность принятия решений.