
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.

Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (K2VAE)
Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

Применение модели машинного обучения CatBoost в качестве фильтра для трендовых стратегий
CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних. Цель данной статьи заключается в том, чтобы дать представление о процессе разработки стратегии, а также предоставить решения задач, с которыми можно при этом столкнуться. Я представлю свой рабочий процесс по выборке данных из MetaTrader 5, обучению модели машинного обучения на языке Python и обратной интеграции в советники MetaTrader 5. К концу данной статьи мы проверим стратегию посредством статистического тестирования и обсудим планы на будущее, основанные на текущем подходе.

Анализ временных разрывов цен в MQL5 (Часть II): Создаем тепловую карту распределения ликвидности во времени
Подробное руководство по созданию индикатора тепловой карты для MetaTrader 5, который визуализирует временное распределение цены в виде тепловой карты. Статья раскрывает математическую основу анализа временной плотности, где каждый ценовой уровень окрашивается от красного (минимальное время пребывания) до синего (максимальное время пребывания).

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 47): Обучение с подкреплением (алгоритм временных различий)
Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Индикатор сезонности по часам, дням недели и месяца
Статья объясняет, как разработать инструмент для анализа повторяющихся ценовых закономерностей на финансовых рынках — по дням месяца (1-31), дням недели (понедельник-воскресенье) или часам дня (0-23). Индикатор анализирует исторические данные, вычисляет среднюю доходность для каждого периода и отображает результаты в виде гистограммы с прогнозом. Включает настраиваемые параметры: тип сезонности, количество анализируемых баров, отображение в процентах или абсолютных значениях, цвета графиков.

Реализация криптографического алгоритма SHA-256 с нуля на MQL5
Создание интеграций с криптовалютными биржами без DLL-файлов долгое время было сложной задачей, но это решение обеспечивает полную основу для прямого подключения к рынку.

Искусство ведения логов (Часть 1): Основные понятия и первые шаги в MQL5
Добро пожаловать в новое приключение! Данная статья открывает специальный цикл, в котором мы будем пошагово создавать библиотеку для манипуляций с журналами, предназначенную для тех, кто занимается разработкой на языке MQL5.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (Окончание)
Предлагаем погрузиться в захватывающий мир LightGTS — лёгкого, но мощного фреймворка для прогноза временных рядов, где адаптивная свёртка и RoPE‑кодирование сочетаются с инновационным методами внимания. В нашей статье вы найдёте детальное описание всех компонентов — от создания патчей до сложной смеси экспертов в декодере, готовых к интеграции в MQL5‑проекты. Откройте для себя, как LightGTS выводит автоматическую торговлю на новый уровень!

Торговая стратегия "Захват ликвидности" (Liquidity Grab)
Торговая стратегия захвата ликвидности является ключевым компонентом Концепции умных денег (Smart Money Concepts (SMC), которая направлена на выявление и использование действий институциональных игроков на рынке. Она предполагает нацеливание на области с высокой ликвидностью, такие как зоны поддержки или сопротивления, где крупные ордера могут спровоцировать движение цены до того, как рынок возобновит свой тренд. В настоящей статье подробно объясняется концепция захвата ликвидности и описывается процесс разработки советника по торговой стратегии захвата ликвидности на MQL5.

Алгоритм обратного поиска — Backtracking Search Algorithm (BSA)
Что если алгоритм оптимизации мог бы помнить свои прошлые путешествия и использовать эту память для поиска лучших решений? BSA делает именно это — балансируя между исследованием нового и возвращением к проверенному. В статье раскрываем секреты алгоритма. Простая идея, минимум параметров и стабильный результат.

Строим и оптимизируем торговую систему, основанную на объемах торгов (Chaikin Money Flow - CMF)
В настоящей статье мы представим основанный на объемах индикатор денежного потока Чайкина (Chaikin Money Flow, CMF) после того, как узнаем, как его можно построить, рассчитать и использовать. Разберемся как создать пользовательский индикатор. Проанализируем несколько простых стратегий, которые можно использовать и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.

Модель портфельного риска с использованием критерия Келли и моделирования по методу Монте-Карло
На протяжении десятилетий трейдеры использовали формулу критерия Келли для определения оптимальной доли капитала, которую можно направить на инвестиции или ставки, чтобы максимизировать долгосрочный рост при минимизации риска разорения. Однако слепое следование критерию Келли, основанному на результатах единственного бэк-тестирования, часто опасно для отдельных трейдеров, поскольку при реальной торговле торговое преимущество со временем тает, а прошлые результаты не являются предиктором будущих результатов. В настоящей статье я представлю реалистичный подход к применению критерия Келли для распределения рисков одного или нескольких советников в MetaTrader 5, основанный на результатах моделирования методом Монте-Карло с помощью Python.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (Создание токенов)
Предлагаем вам отправиться в захватывающее путешествие по миру адаптивного анализа финансовых временных рядов и узнать, как превратить сложный спектральный разбор и гибкую свёртку в реальные торговые сигналы. Вы увидите, как LightGTS слушает ритм рынка, подстраиваясь под его изменения шагом переменного окна, и как OpenCL-ускорение позволяет превратить вычисления в кратчайший путь к прибыльным решениям.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть 12): Стратегия пробоев на паре EURUSD
Присоединяйтесь к нам сегодня, поскольку мы ставим перед собой задачу разработать прибыльную торговую стратегию пробоев на MQL5. Мы выбрали пару EURUSD и попытались торговать на ценовых пробоях на часовом таймфрейме. Нашей системе было трудно отличить ложные пробои от начала истинных трендов. Мы снабдили нашу систему фильтрами, предназначенными для минимизации потерь и увеличения прибыли. В конце концов, мы успешно сделали нашу систему прибыльной и менее подверженной ложным пробоям.

Анализ временных разрывов цен в MQL5 (Часть I): Создаем базовый индикатор
Анализ временных разрывов (таймгэпов) помогает трейдеру выявлять потенциальные точки разворота рынка. В статье рассматривается, что такое таймгэп, как его интерпретировать, а также каким образом с его помощью можно обнаружить вливание крупного объема в рынок.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 48): Аллигатор Билла Вильямса
Аллигатор, детище Билла Вильямса, представляет собой универсальный индикатор определения тренда, который дает четкие сигналы и часто сочетается с другими индикаторами. Классы Мастера MQL5 позволяют нам тестировать различные сигналы на основе паттернов, что позволяет нам рассмотреть и этот индикатор.

Алгоритм эхолокации дельфинов — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм DEA — метаэвристический метод оптимизации, вдохновленный уникальной способностью дельфинов находить добычу с помощью эхолокации. От математических основ до практической реализации на MQL5, от анализа до сравнения с классическими алгоритмами — детально разберем, почему этот относительно молодой метод заслуживает места в арсенале тех, кто сталкивается с задачами оптимизации.

От начального до среднего уровня: Перегрузка
Возможно, эта статья окажется самой запутанной для начинающих программистов. Ведь здесь я покажу, что не всегда в одном и том же коде все функции и процедуры имеют уникальные имена. Да, мы вполне можем использовать функции и процедуры с одинаковым именем — и это называется перегрузкой.

Подробная информация о торговле на основе объема: Подтверждение тренда
Усовершенствованный метод подтверждения тренда сочетает в себе ценовое движение, анализ объема и машинное обучение для выявления подлинных изменений на рынке. Для подтверждения сделки требуются как ценовые пробои, так и скачки объема (на 50% выше среднего), а для дополнительного подтверждения используется нейронная сеть LSTM. Система использует определение размера позиции на основе ATR и динамическое управление рисками, что позволяет ей адаптироваться к различным рыночным условиям и одновременно отфильтровывать ложные сигналы.

Установка MetaTrader 5 и других приложений от MetaQuotes на HarmonyOS NEXT
Приложения от MetaQuotes, включая платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4, можно установить на устройства с операционной системой HarmonyOS NEXT с помощью компонента DroiTong. В статье представлено пошаговое руководство для установки программ на телефон или ноутбук.

Выявление и классификация фрактальных паттернов посредством машинного обучения
В этой статье мы затронем интригующую тему фрактального анализа и прогнозирования рынков посредством машинного обучения. Это только первые шаги на пути к исследованию многообразных фрактальных структур, которые образуются на графиках финансовых котировок. Мы используем корреляцию для поиска паттернов и алгоритм CatBoost для классификации этих паттернов.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (LightGTS)
Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.

От Python к MQL5: Путешествие в квантовые торговые системы
В статье рассматривается разработка квантовой торговой системы - от прототипа на Python к реализации на MQL5 для реальной торговли. Система использует принципы квантовых вычислений, такие как суперпозиция и запутанность, для анализа состояний рынка, хотя она работает на классических компьютерах с использованием квантовых симуляторов. Ключевые особенности включают трехкубитную систему для одновременного анализа восьми состояний рынка, 24-часовые периоды ретроспективного анализа и семь технических индикаторов для анализа рынка. Хотя показатели точности могут показаться скромными, они обеспечивают существенное преимущество в сочетании с правильными стратегиями управления рисками.

Эволюционная стратегия адаптации ковариационной матрицы — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Исследуем один из самых интересных алгоритмов без градиентной оптимизации, который учится понимать геометрию целевой функции. Рассмотрим классическую реализацию CMA-ES с небольшой модификацией — заменой нормального распределения на степенное. Детальный разбор математики алгоритма, практическая реализация и честный анализ: где CMA-ES непобедим, а где его лучше не применять.

Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 1): Система Profitunity (Торговый хаос Билла Вильямса)
В данной статье мы исследуем систему Profitunity авторства Билла Вильямса, подробно разобрав ее ключевые составляющие и уникальный подход к торговле в хаотичных условиях рынка. Мы продемонстрируем читателям реализацию системы на языке программирования MQL5, делая акцент на автоматизации ключевых индикаторов и сигналов для входа/выхода. Наконец, мы протестируем и оптимизируем стратегию, детально анализируя ее эффективность в различных рыночных сценариях.

Подробная информация о торговле на основе объема: Выход за рамки графиков OHLC
Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.

Взаимная информация как критерий для поэтапного отбора признаков
В настоящей статье мы представляем реализацию поэтапного отбора признаков на MQL5, основанную на взаимной информации между оптимальным набором предикторов и целевой переменной.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 2): Создание новостной панели
В этой статье мы создадим практичную новостную панель с использованием экономического календаря MQL5 для улучшения нашей торговой стратегии. Начнем с проектирования макета, уделив особое внимание ключевым элементам, таким как названия событий, важность и время, а затем перейдем к настройке в MQL5. Наконец, мы внедрим систему сортировки для отображения только самых актуальных новостей, предоставляя трейдерам быстрый доступ к важным экономическим событиям.

Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов
Данная статья посвящена изучению grey-модели — перспективного инструмента, способного расширить возможности трейдера. Мы рассмотрим некоторые варианты применения этой модели для технического анализа и построения торговых стратегий.

Определение справедливых курсов валют по ППС с помощью данных МВФ
Создание системы анализа валютных курсов на основе паритета покупательной способности (ППС) на Python. Автор разработал алгоритм с 5 методами расчета справедливых курсов, используя данные МВФ. Практическое руководство по фундаментальному анализу валют, обработке экономических данных и интеграции с торговыми системами. Полный код в open source.

Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.

Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены
На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

Стратегия орла — Eagle Strategy (ES)
Eagle Strategy — алгоритм, имитирующий двухфазную охотничью стратегию орла: глобальный поиск через полеты Леви методом Мантенья, чередуется с интенсивной локальной эксплуатацией светлячкового алгоритма, математически обоснованный подход к балансу между исследованием и эксплуатацией, а также биоинспирированная концепция, объединяющая два природных феномена в единый вычислительный метод.

Наблюдатель Connexus (Часть 8): Добавление Request Observer (Наблюдатель запросов)
В этой заключительной части нашей серии библиотеки Connexus мы рассмотрели реализацию паттерна Наблюдатель, а также основные рефакторинги в путях к файлам и именах методов. В этой серии представлена вся разработка Connexus, предназначенная для упрощения HTTP-взаимодействия в сложных приложениях.

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.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 46): Ишимоку
Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

Загрузка данных Международного валютного фонда на Python
Загрузка данных Международного валютного фонда на Python: добываем данные IMF для применения в макроэкономических валютных стратегиях. Как макроэкономика может помочь трейдеру и алготрейдеру?

От начального до среднего уровня: Определения (II)
В этой статье мы продолжим знакомство с директивой #define, но на этот раз мы сосредоточимся на второй форме ее использования, то есть на создании макросов. Поскольку данная тема может быть немного сложной, мы решили использовать приложение, которое мы изучаем уже некоторое время. Надеюсь, вам понравится сегодняшняя статья.

Разработка системы репликации (Часть 77): Новый Chart Trade (IV)
В этой статье мы расскажем о некоторых деталях и мерах предосторожности, которые следует учитывать при создании протокола связи. Это довольно простые и понятные вещи, так что мы не будем слишком углубляться в эту статью. Но чтобы понять, что произойдет у получателя, нужно разобраться в содержании статьи.