Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

Освойте возможности VWAP с помощью нашего подробного руководства! Узнайте, как интегрировать анализ VWAP в вашу торговую стратегию, используя MQL5 и Python. Получите максимально полное представление о рынке и улучшите свои торговые решения уже сегодня.

В настоящей статье мы разрабатываем советник многоуровневой системы сеточной торговли с использованием MQL5, уделяя особое внимание архитектуре и алгоритмам, лежащим в основе стратегий сеточной торговли. Мы изучим внедрение многоуровневой сетевой логики и методов управления рисками для работы в изменяющихся рыночных условиях. Наконец, приведём подробные объяснения и практические советы, которые помогут вам в создании, тестировании и совершенствовании автоматической торговой системы.

В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.

В статье представлена практическая реализация ключевых компонентов фреймворка SEW-ResNet средствами MQL5. Использование динамических массивов и спайковых механизмов позволяет гибко строить архитектуру модели и эффективно обрабатывать финансовые временные ряды. Предложенные решения показывают, как SEW-ResNet может оптимизировать вычисления и улучшить выделение значимых признаков.

В данной статье мы создаем советник на MQL5 для стратегии прорыва азиатской сессии, вычисляя максимумы и минимумы сессии и применяя фильтрацию трендов с помощью скользящей средней. Реализуем динамический дизайн объектов, определяемые пользователем входные временные параметры и надежное управление рисками. Наконец, продемонстрируем методы тестирования на истории и оптимизации для доработки программы.

Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.

В настоящей статье мы создадим советник сеточной торговли на MQL5, использующий динамическое масштабирование лотов. Мы расскажем о разработке стратегии, реализации кода и процессе тестирования на истории. Наконец, мы поделимся ключевыми идеями и передовыми практиками по оптимизации автоматической торговой системы.

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.

Нейросети уже меняют подход к анализу рынков, а новые архитектуры открывают ещё больше возможностей. В статье мы завершаем работу с фреймворком SpikingBrain, который отрывает перед нами новые перспективы.

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.

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.

В этой статье подробно описано создание адаптивного экспертного советника (MarketRegimeEA) с помощью детектора режимов из Части 1. Он автоматически переключает торговые стратегии и параметры рисков для трендового, флэтового или волатильного рынков. Сюда включены практическая оптимизация, обработка переходов и индикатор для нескольких таймфреймов.

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.

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.

В статье рассматривается новое измерение анализа с использованием внешних библиотек, специально разработанных для расширенной аналитики. Эти библиотеки, такие как pandas, предоставляют мощные инструменты для обработки и интерпретации сложных данных, позволяя трейдерам получать более глубокое представление о динамике рынка. Интегрируя такие технологии, мы можем сократить разрыв между необработанными данными и практическими стратегиями. Здесь мы заложим основу для этого инновационного подхода и раскроем потенциал объединения технологий с опытом трейдинга.

Фреймворк SpikingBrain демонстрирует уникальный подход к обработке данных: нейроны реагируют только на значимые события, эффективно фильтруя шум. Его событийная архитектура снижает вычислительные затраты, сохраняя ключевую информацию о движениях. Адаптивные пороги и возможность использования предварительно обученных модулей обеспечивают гибкость и масштабируемость модели.

Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.

Стратегии прорыва диапазона открытия (Opening Range Breakout, ORB) основаны на идее о том, что начальный торговый диапазон, установленный вскоре после открытия рынка, отражает значимые уровни цен, когда покупатели и продавцы договариваются о стоимости. Выявляя прорывы определенного диапазона вверх или вниз, трейдеры могут извлекать выгоду из моментума, который часто возникает, когда направление рынка становится более отчетливым. В этой статье рассмотрим три стратегии ORB, адаптированные из материалов компании Concretum Group.

Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?

В этой статье мы создадим систему Zone Recovery RSI EA на языке MQL5, используя сигналы RSI для запуска сделок и стратегию восстановления для управления убытками. Мы реализуем класс ZoneRecovery для автоматизации входа в сделку, логики восстановления и управления позициями. В заключение статьи приводятся результаты бэктестинга для оптимизации производительности и повышения эффективности советника.

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов фреймворка ST-Expert, сосредотачиваясь на практических аспектах его применения средствами MQL5. Ранее мы рассмотрели теоретические основы и ключевые компоненты модели, а теперь переходим к непосредственной работе с алгоритмами графового внимания, локального и глобального распределения внимания. Основная цель текущей работы — показать, как концептуальные идеи ST-Expert превращаются в работоспособные решения для анализа и прогнозирования финансовых рядов.

Статья представляет пошаговую разработку многопоточного торгового робота с машинным обучением на Python и MetaTrader 5. Рассматривается архитектура системы — от сбора данных и создания технических индикаторов до обучения XGBoost-моделей с портфельным риск-менеджментом. Детально описана реализация аугментации данных, кластеризации признаков через Gaussian Mixture Models и координации потоков для параллельной торговли несколькими валютными парами.

Торговля на новостях часто требует управления несколькими позициями и символами в течение очень короткого времени из-за повышенной волатильности. В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим проблемы торговли несколькими символами, интегрировав эту функцию в наш советник «Заголовки новостей». Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как алгоритмическая торговля с помощью MQL5 делает торговлю несколькими символами более эффективной и действенной.

Эта статья описывает фундаментальные основы статистического арбитража на уровне портфеля. Ее цель — облегчить понимание принципов статистического арбитража читателям, не обладающим глубокими математическими познаниями, и предложить отправную концептуальную конструкцию. Статья включает в себя работающего экспертного советника, некоторые заметки о его тестировании на исторических данных в пределах одного года, а также соответствующие настройки конфигурации тестирования на исторических данных (файл .ini) для воспроизведения эксперимента.

Узнайте, как создать EX5-модуль экспортируемых функций, который легко запрашивает и сохраняет данные последнего исполненного отложенного ордера. В этом пошаговом руководстве мы улучшим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав специализированные и обособленные функции для извлечения основных свойств последнего исполненного отложенного ордера. К этим свойствам относятся тип ордера, время установки, время исполнения, тип исполнения и другие важные данные, необходимые для эффективного управления и анализа истории торговли отложенными ордерами.

Фреймворк Extralonger демонстрирует уникальную способность интегрировать пространственные и временные факторы в единую модель, обеспечивая высокую точность прогнозов. Его архитектура позволяет адаптироваться к разным горизонтам планирования и финансовым инструментам, сохраняя прозрачность и управляемость системы.

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.

Продолжаем работу по реализации подходов, предложенных авторами фреймворка Extralonger. На этот раз сосредоточимся на построении модуля Global-Local Spatial Attention средствами MQL5, рассматривая как его структуру, так и практическую интеграцию в общий вычислительный процесс.

Финансовые рынки обычно классифицируются как находящиеся во флэте (боковом движении) либо в тренде. Такой статичный взгляд на рынок может облегчить нам торговлю в краткосрочной перспективе. Однако он оторван от реалий рынка. В этой статье мы попытаемся лучше понять, как именно финансовые рынки перемещаются между этими двумя возможными режимами и как мы можем использовать наше новое понимание поведения рынка, чтобы обрести уверенность в наших алгоритмических торговых стратегиях.

В этой статье будет реализована сортировка новостей для отдельных новостных событий на основе их идентификаторов. Кроме того, предыдущие запросы SQL будут улучшены для предоставления дополнительной информации или сокращения времени выполнения запроса. Код, созданный в предыдущих статьях, станет работоспособным.

В этой статье мы начнем создание основного класса управления рисками, который будет ключевым для контроля рисков в системе. Мы сосредоточимся на построении основ, определении основных структур, переменных и функций. Кроме того, мы внедрим необходимые методы для присвоения значений максимальной прибыли и убытков, тем самым заложив основу для управления рисками.

Фреймворк Extralonger демонстрирует подход к интеграции пространственных и временных факторов в единую модель, что позволяет одновременно учитывать локальные закономерности и долгосрочные циклы. Такая архитектура делает прогнозирование временных рядов более устойчивым к рыночному шуму и открывает возможность анализа данных на разных горизонтах. В статье подробно рассматривается, как эти идеи воплощаются на практике средствами OpenCL и MQL5.