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
Создание торговых систем с искусственным интеллектом на MQL5 (Часть 6): Реализация поиска и удаления чатов
В части 6 серии о торговых системах с ИИ на MQL5 мы добавляем в советник с интеграцией ChatGPT функции удаления чатов. Интерактивные кнопки удаления появятся на боковой панели, в малом и большом окнах истории, а также в новом окне поиска. Это поможет эффективно упорядочивать и управлять чатами, которые сохраняются между сеансами в зашифрованном виде, при этом поддерживая генерацию ИИ торговых сигналов по данным графика.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 86): Ускорение доступа к данным с помощью разреженной таблицы в пользовательском классе трейлинга
В этой статье мы перерабатываем ранее опубликованные материалы о тестировании торговых стратегий с помощью Мастера MQL5, уделяя больше внимания качеству, очистке и обработке входных данных. В предыдущих статьях мы рассмотрели множество пользовательских классов сигналов, пригодных для использования в Мастере MQL5. Теперь перейдем к пользовательскому классу трейлинга, поскольку выход из позиции также является важной частью любой торговой системы. Основная тема этой статьи – эффективность работы с данными и запросы диапазона со сложностью O(1). В качестве основных технологий используются MQL5, SQLite и Python с Polars; алгоритм – разреженная таблица, а в качестве фильтра валидации используется индикатор ATR.
Нейросети в трейдинге: Долговременная память торговых сценариев (Окончание)
В статье отдельные компоненты VLADriver-RAG объединяются в единую торговую систему с долговременной памятью завершённых сценариев. Показана последовательность подготовки рыночного представления, обучения Актёра и Критика, формирования базовой памяти и последующей адаптации модели с использованием найденного опыта. Практическая часть позволяет проследить весь цикл до проверки полученной системы на EURUSD H1 вне обучающей выборки.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 87): Управление капиталом с масштабированием по волатильности на основе монотонной очереди в MQL5
В этой статье представлен пользовательский класс управления капиталом на языке MQL5, который адаптирует размер позиции к волатильности в реальном времени. Для поиска экстремумов в скользящем окне со сложностью O(N) используется монотонная очередь. Класс применяет обратное масштабирование по волатильности и при необходимости проверяет риск с помощью RBF-сети. Рассмотрим детали реализации метода Optimize и сравним результаты со встроенным классом Size-Optimized, чтобы оценить задержку и преимущества контроля риска.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 88): Использование фильтра Блума с пользовательским классом трейлинга
Следующая тема в серии идей, которые можно быстро прототипировать с помощью Мастера MQL5, – пользовательский класс трейлинга, использующий фильтр Блума. Системы трейлинг-стопов – необязательная, но полезная часть любой торговой системы. В этой серии они рассматриваются наряду с традиционными сигналами входа.
Нейросети в трейдинге: Долговременная память торговых сценариев (Окончание)
В статье отдельные компоненты VLADriver-RAG объединяются в единую торговую систему с долговременной памятью завершённых сценариев. Показана последовательность подготовки рыночного представления, обучения Актёра и Критика, формирования базовой памяти и последующей адаптации модели с использованием найденного опыта. Практическая часть позволяет проследить весь цикл до проверки полученной системы на EURUSD H1 вне обучающей выборки.