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: Иерархический векторный Transformer (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (Окончание)

Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных.
preview
Создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5

Создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5

В настоящей статье мы создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5. Мы подробно описываем интеграцию скользящих средних, расчеты ATR, а также улучшенную визуализацию графиков. Мы также расскажем о тестировании на истории, чтобы оценить эффективность индикатора и получить практическую информацию о трейдинге.
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
Модификация Алгоритма оптимизации динго — Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)

Модификация Алгоритма оптимизации динго — Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)

Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?
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
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 (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: 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
Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)

Разработка системы репликации (Часть 36): Внесение корректировок (II)

Одна из вещей, которая может усложнить нашу жизнь как программистов, - это предположения. В этой статье я покажу вам, как опасно делать предположения: как в части программирования на MQL5, где принимается, что у курса будет определенная величина, так и при использовании MetaTrader 5, где принимается, что разные серверы работают одинаково.
preview
Разработка пробойной торговой системы на основе волатильности

Разработка пробойной торговой системы на основе волатильности

Пробойная система на основе волатильности определяет рыночные диапазоны, а затем совершает сделки, когда цена пробивает эти уровни вверх или вниз, с учетом таких показателей волатильности, как ATR. Такой подход помогает выявлять сильные направленные движения.
preview
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 2): Система прорыва Кумо с Ichimoku и Awesome Oscillator

Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 2): Система прорыва Кумо с Ichimoku и Awesome Oscillator

В этой статье мы создаем советник, который автоматизирует стратегию прорыв Кумо (Kumo Breakout) с использованием индикатора Ichimoku Kinko Hyo и Awesome Oscillator. Мы рассмотрим инициализацию хэндлов индикаторов, обнаружение условий прорыва и автоматизацию входов и выходов из сделок. Кроме того, мы внедрим трейлинг-стопы и логику управления позициями для повышения производительности советника и его адаптивности к рыночным условиям.
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
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (MDC-модуль)

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (MDC-модуль)

Представляем реализацию ключевых компонентов фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Статья демонстрирует, как многомасштабная обработка событий, спайковые модули FAM и адаптивное объединение признаков в MDC формируют структурированное и адаптированное к плотности рынка представление. Это позволяет стратегии эффективно выявлять значимые сигналы, сочетать микроимпульсы с глобальными тенденциями и повышать точность прогнозов, обеспечивая трейдеру надежный инструмент для анализа и принятия решений.
preview
Создание и форвардное тестирование автономного LLM агента для трейдинга с SEAL

Создание и форвардное тестирование автономного LLM агента для трейдинга с SEAL

Гибридная архитектура на базе Llama 3.2 и SEAL тестируется на восьми валютных парах (M15) с форвардной изоляцией данных и контролем утечки информации. Методология объединяет adversarial self-play, curriculum learning и балансировку классов для стабильного обучения. Эксперименты подтверждают разрыв между точностью прогноза и реальной доходностью, что дает читателю практические ориентиры по проверке стратегий и корректной оценке их обобщающей способности.
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
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 инструментария для анализа движения цен (Часть 12): Внешние библиотеки (III) TrendMap

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 12): Внешние библиотеки (III) TrendMap

Движение рынка определяется силами быков и медведей. Существуют определенные уровни, которые рынок соблюдает из-за действующих на них сил. Уровни Фибоначчи и VWAP особенно сильно влияют на поведение рынка. В этой статье мы рассмотрим стратегию, основанную на VWAP и уровнях Фибоначчи для генерации сигналов.
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
Пользовательский индикатор: Отображение сделок входа, выхода и разворота позиции на неттинговых счетах

Пользовательский индикатор: Отображение сделок входа, выхода и разворота позиции на неттинговых счетах

В данной статье мы рассмотрим нестандартный способ создания индикатора в MQL5. Вместо того, чтобы фокусироваться на тренде или графическом паттерне, нашей целью будет управление собственными позициями, включая частичные входы и выходы. Мы будем активно использовать динамические матрицы и некоторые торговые функции, связанные с историей сделок и открытыми позициями, чтобы указать на графике, где осуществились данные сделки.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 15): Гармонический паттерн «Шифр» (Cypher) ценового действия с визуализацией

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 15): Гармонический паттерн «Шифр» (Cypher) ценового действия с визуализацией

В настоящей статье мы исследуем автоматизацию гармонического паттерна «Шифр» (Cypher) на MQL5, подробно описывая его обнаружение и визуализацию на графиках MetaTrader 5. Мы реализуем советник, который определяет точки колебания, проверяет паттерны на основе Фибоначчи и совершает сделки с четкими графическими аннотациями. Статья завершается рекомендациями по тестированию на истории и оптимизации программы для эффективной торговли.
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
Разработка системы репликации (Часть 55): Модуль управления

Разработка системы репликации (Часть 55): Модуль управления

В этой статье мы реализуем индикатор управления, чтобы его можно было интегрировать в разрабатываемую систему обмена сообщениями. Несмотря на то, что это не очень сложно, необходимо понять некоторые детали инициализации этого модуля. Представленный здесь материал предназначен исключительно для учебных целей. Ни в коем случае он не должен рассматриваться как приложение, целью которого не является изучение и освоение показанных концепций.
preview
Алгоритм верблюда — Camel Algorithm (CA)

Алгоритм верблюда — Camel Algorithm (CA)

Алгоритм верблюда, разработанный в 2016 году, моделирует поведение верблюдов в пустыне для решения оптимизационных задач, учитывая факторы температуры, запасов и выносливости. В данной работе представлена еще его модифицированная версия (CAm) с ключевыми улучшениями: применение гауссова распределения при генерации решений и оптимизация параметров эффекта оазиса.
preview
Разработка системы репликации (Часть 49): Все усложняется (I)

Разработка системы репликации (Часть 49): Все усложняется (I)

В этой статье мы немного усложним ситуацию. Используя то, что было показано в предыдущих статьях, мы начнем открывать доступ к файлу шаблона, чтобы пользователь мог использовать свой собственный шаблон. Однако я буду вносить изменения постепенно, так как также буду дорабатывать индикатор, чтобы снизить нагрузку на MetaTrader 5.
preview
Создание пользовательской системы определения рыночного режима на языке MQL5 (Часть 1): Индикатор

Создание пользовательской системы определения рыночного режима на языке MQL5 (Часть 1): Индикатор

В этой статье подробно описывается создание системы определения рыночного режима на языке MQL5 с использованием статистических методов, таких как автокорреляция и волатильность. Она предоставляет код для классов, чтобы классифицировать трендовые, диапазонные и волатильные условия, а также пользовательский индикатор.
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
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
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 15): Введение в теорию четвертей (I) — Скрипт Quarters Drawer

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 15): Введение в теорию четвертей (I) — Скрипт Quarters Drawer

Точки поддержки и сопротивления являются критическими уровнями, которые сигнализируют о возможном развороте и продолжении тренда. Хотя определение этих уровней может оказаться непростой задачей, ее решение позволит вам хорошо ориентироваться на рынке. В статье представлен инструмент Quarters Drawer. Он поможет вам определить как основные, так и второстепенные уровни поддержки и сопротивления.
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: 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
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
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: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Mamba4Cast)

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Mamba4Cast)

В этой статье мы знакомимся с фреймворком Mamba4Cast и подробно рассматриваем один из его ключевых компонентов — позиционное кодирование на основе временных меток. Показано, как формируется временной эмбеддинг с учётом календарной структуры данных.
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
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 52): Осциллятор Accelerator

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 52): Осциллятор Accelerator

Осциллятор ускорения (Accelerator Oscillator) — еще один индикатор Билла Вильямса, который отслеживает ускорение ценового импульса, а не только его темп. Хотя он во многом похож на осциллятор Awesome, который мы рассматривали в недавней статье, он стремится избежать эффектов запаздывания, концентрируясь на ускорении, а не только на скорости. Мы, как обычно, рассмотрим паттерны индикатора, а также их значение в торговле с помощью советника, собранного в Мастере.
preview
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 8): Внедрение и использование EX5-библиотеки для управления историей в коде

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 8): Внедрение и использование EX5-библиотеки для управления историей в коде

В заключительной статье этой серии вы узнаете, как легко импортировать и применять EX5-библиотеку для управления историей (History Manager) в исходном коде MQL5 для обработки истории сделок в вашем аккаунте MetaTrader 5. С помощью простых вызовов функций в MQL5, занимающих всего одну строку кода, вы сможете эффективно управлять своими торговыми данными и анализировать их. Кроме того, вы научитесь создавать различные скрипты для анализа истории сделок и разрабатывать советник на основе ценовых показателей в качестве практических примеров использования. Используемый в качестве примера советник применяет данные о ценах и библиотеку History Manager EX5 для принятия обоснованных торговых решений, корректировки объемов сделок и реализации стратегий восстановления на основе ранее закрытых сделок.
preview
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть V): Двухфакторная аутентификация (2FA)

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть V): Двухфакторная аутентификация (2FA)

В статье рассмотрено повышение безопасности панели торгового администратора, которая в настоящее время находится в разработке. Мы рассмотрим, как внедрить MQL5 в новую стратегию безопасности, интегрировав API Telegram для двухфакторной аутентификации (2FA). Статья предоставит ценную информацию о применении MQL5 для усиления мер безопасности. Кроме того, мы рассмотрим функцию MathRand, сосредоточившись на ее функциональности и на том, как ее можно эффективно использовать в нашей системе безопасности.
preview
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)

Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.
preview
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)

Откройте для себя инновационный фреймворк Chimera — двухмерную модель пространства состояний, использующую нейросети для анализа многомерных временных рядов. Этот метод предлагает высокую точность с низкими вычислительными затратами, превосходя традиционные подходы и архитектуры Transformer.