Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

Предлагаем познакомиться с архитектурой ACEFormer — современным решением, сочетающим эффективность вероятностного внимания и адаптивное разложение временных рядов. Материал будет полезен тем, кто ищет баланс между вычислительной производительностью и точностью прогноза на финансовых рынках.

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

В этой статье мы узнаем, как интегрировать команды Telegram с MQL5 для автоматизации добавления индикаторов на торговые графики. Мы рассмотрим процесс анализа пользовательских команд, их выполнение на языке MQL5 и тестирование системы для обеспечения бесперебойной торговли на основе индикаторов.

Данный советник для MetaTrader 5 реализует стратегию Scalping OrderFlow (стратегия скальпирования потока ордеров) с расширенным управлением рисками. В нем используется множество технических индикаторов для определения торговых возможностей на основе дисбалансов в потоке ордеров. Бэк-тестирование показывает потенциальную прибыльность, но подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации, особенно в области управления рисками и соотношения результатов торговли. Он подходит для опытных трейдеров и требует тщательного тестирования и понимания перед практическим применением.

В статье рассматриваются возможности включения нескольких стратегий в советник с использованием MQL5. Советники предоставляют более широкие возможности, чем индикаторы и скрипты, позволяя применять более сложные подходы к торговле, которые можно адаптировать к изменяющимся рыночным условиям.

Мы продолжаем реализацию фреймворка DA-CG-LSTM, который предлагает инновационные методы анализа и прогнозирования временных рядов. Использование CG-LSTM и двойного внимания позволяет более точно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные зависимости в данных, что особенно полезно для работы с финансовыми рынками.

Усовершенствованный алгоритм хаотической оптимизации (COA), объединяющий воздействие хаоса с адаптивными механизмами поиска. Алгоритм использует множество хаотических отображений и инерционные компоненты для исследования пространства поиска. Статья раскрывает теоретические основы хаотических методов финансовой оптимизации.

Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.

Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.

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.

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

В статье мы рассмотрим, как использовать ИИ для оптимизации размера позиции и количества ордеров, чтобы максимизировать доходность портфеля. Мы покажем, как алгоритмически определить оптимальный портфель и адаптировать его к вашим ожиданиям по доходности или уровню устойчивости к риску. Мы используем библиотеку SciPy и язык MQL5 для создания оптимального и диверсифицированного портфеля, используя все имеющиеся у нас данные.

Раскройте свой потенциал! Вас окружают возможности. Узнайте 3 главных секрета, с помощью которых вы начнете изучать MQL5 или перейдете на новый уровень владения этим языком. Погрузимся в обсуждение советов и рекомендаций, в равной степени полезных и начинающим, и профи.

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.

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.

В данной статье продемонстрирован подход к созданию торговых стратегий для золота с помощью машинного обучения. Рассматривая предложенный подход к анализу и прогнозированию временных рядов с разных ракурсов, можно определить его преимущества и недостатки по сравнению с другими способами создания торговых систем, основанных исключительно на анализе и прогнозировании финансовых временных рядов.

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.

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.

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.

RSI — популярный импульсный осциллятор, который измеряет темп и размер недавнего изменения цены ценной бумаги для оценки ситуаций переоценки или недооценки ее цены. Эти знания о скорости и масштабах имеют ключевое значение для определения точек разворота. Мы применим этот осциллятор в работе очередного пользовательского класса сигналов и изучим особенности некоторых из его сигналов. Однако начнем мы с того, что подведем итог нашему разговору о полосах Боллинджера.

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.

Помните советник Ilan 1.6 Dymanic? Попробуем улучшить его с помощью машинного обучения! Реанимируем старую разработку в статье и добавляем машинное обучение с Q-таблицей. По шагам.

В данной статье рассматривается подход к торговле только в выбранном направлении (на покупку или на продажу). Для этого используется техника причинно-следственного вывода и машинное обучение.

В настоящей статье улучшим оперативность работы панели администратора, созданную нами ранее. Кроме того, мы рассмотрим важность быстрого обмена сообщениями в контексте торговых сигналов.

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.

Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.

Настоящий советник, получивший название SMOC (что, вероятно, означает оптимальное управление стохастической моделью (Stochastic Model Optimal Control), является простым примером передовой алгоритмической торговой системы для MetaTrader 5. Он использует комбинацию технических индикаторов, прогностического контроля моделей и динамического управления рисками для принятия торговых решений. Советник включает в себя адаптивные параметры, определение размера позиции на основе волатильности и анализ трендов для оптимизации его работы в изменяющихся рыночных условиях.

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.

Создаем адаптивный самообучающийся торговый советник на основе машинного обучения DQN, с многомерным причинно-следственным выводом, который будет успешно торговать одновременно на 7 валютных парах, причем агенты разных пар будут обмениваться друг с другом информацией.

Продолжаем построение алгоритмов, заложенные в основу фреймворка DADA — передового инструмента для обнаружения аномалий во временных рядах. Этот подход позволяет эффективно отличать случайные флуктуации от значимых отклонений. В отличие от классических методов, DADA динамически адаптируется к разным типам данных, выбирая оптимальный уровень сжатия в каждом конкретном случае.

Линейные ядра — простейшая матрица, используемая в машинном обучении для линейной регрессии и опорных векторных машин. Ядро Матерна (Matérn) представляет собой более универсальную версию радиальной базисной функции (Radial Basis Function, RBF), которую мы рассматривали в одной из предыдущих статей, и оно отлично подходит для отображения функций, которые не настолько гладкие, как предполагает RBF. Создадим специальный класс сигналов, который использует оба ядра для прогнозирования условий на покупку и продажу.

В настоящей статье мы разрабатываем торговый советник Rapid-Fire на MQL5, используя индикаторы Parabolic SAR и простую скользящую среднюю (SMA) для создания гибкой торговой стратегии. Мы подробно описываем реализацию стратегии, включая использование индикаторов, генерацию сигналов, а также процесс тестирования и оптимизации.

Обучение с подкреплением — один из трех основных принципов машинного обучения, наряду с обучением с учителем и без учителя. Поэтому возникает необходимость в оптимальном управлении или изучении наилучшей долгосрочной политики, которая наилучшим образом соответствует целевой функции. Именно на этом фоне мы исследуем его возможную роль в информировании процесса обучения MLP советника, собранного в Мастере.

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.