Группа пользователей MetaTrader 5 Python - краткое содержание - страница 36

Новый комментарий
 

Нейро-символические системы в алгоритмической торговле: Сочетание символьных правил и нейронных сетей

Нейро-символические системы в алгоритмической торговле: Сочетание символьных правил и нейронных сетей

В этой статье я расскажу, как мы с командой разработали такую систему на Python, и покажу, как совместить классический анализ паттернов с современными методами машинного обучения. Мы пройдемся по архитектуре, от базовых компонентов до сложных механизмов принятия решений, и, конечно, я поделюсь реальным кодом и результатами тестирования.
Neuro-symbolic systems in algorithmic trading: Combining symbolic rules and neural networks
Neuro-symbolic systems in algorithmic trading: Combining symbolic rules and neural networks
  • 2025.09.22
  • www.mql5.com
The article describes the experience of developing a hybrid trading system that combines classical technical analysis with neural networks. The author provides a detailed analysis of the system architecture from basic pattern analysis and neural network structure to the mechanisms behind trading decisions, and shares real code and practical observations.
 

Методы дискретизации движения цены в Python

Методы дискретизации движения цен в Python

Каждый разработчик торговой системы рано или поздно сталкивается с фундаментальным вопросом: как правильно нарезать рыночные данные для анализа? Традиционный подход с фиксированными интервалами похож на попытку измерить пульс спортсмена каждые 5 минут, независимо от того, бежит он спринтер или отдыхает. В периоды высокой активности критически важная информация теряется в одном баре, а в спокойные часы мы получаем десятки пустых баров, создавая информационный шум.

Price movement discretization methods in Python
Price movement discretization methods in Python
  • 2025.10.02
  • www.mql5.com
We will look at price discretization methods using Python + MQL5. In this article, I will share my practical experience developing a Python library that implements a wide range of approaches to bar formation — from classic Volume and Range bars to more exotic methods like Renko and Kagi. We will consider three-line breakout candles and range bars analyzing their statistics and trying to define how else the prices can be represented discretely.
 

Создание индикатора прогнозирования волатильности с помощью Python

Создание индикатора прогноза волатильности с помощью Python

В этой статье я расскажу о своем пути от отчаяния до работающей системы прогнозирования волатильности. Никаких скучных вещей или академического жаргона - только реальный опыт и работающие решения. Я покажу вам, как я объединил MetaTrader 5 и Python (спойлер: они не сразу поладили), как я заставил машинное обучение работать на меня, и какие подводные камни я встретил на этом пути.
Creating volatility forecast indicator using Python
Creating volatility forecast indicator using Python
  • 2025.10.13
  • www.mql5.com
In this article, we will forecast future extreme volatility using binary classification. Besides, we will develop an extreme volatility forecast indicator using machine learning.
 

Реализация практических модулей из других языков в MQL5 (часть 04): модули времени, даты и datetime из Python

Реализация практических модулей из других языков в MQL5 (часть 04): модули времени, даты и datetime из Python

Язык программирования MQL5 имеет множество встроенных функций для управления и оценки времени, что позволяет нашим алгоритмическим торговым системам быть в курсе времени в реальном мире. Однако наш благоприятный язык программирования предлагает очень базовый (простой) и иногда не очень удобный для человека способ работы со временем, датами и т. д., по сравнению с другими языками, такими как Python, который предлагает богатые модули для решения этой задачи, такие как datetime, calendar, time, zoneinfo и т. д.


В этой статье мы рассмотрим реализацию модулей, аналогичных тем, что предлагаются в Python для работы со временем, в языке программирования MQL5.
datetime — Basic date and time types
datetime — Basic date and time types
  • docs.python.org
Source code: Lib/datetime.py The datetime module supplies classes for manipulating dates and times. While date and time arithmetic is supported, the focus of the implementation is on efficient attr...
 

Реализация практических модулей из других языков в MQL5 (часть 05): Модуль Logging из Python, Log Like a Pro

Реализация практических модулей из других языков в MQL5 (часть 05): Модуль Logging из Python, Log Like a Pro

Ведение журнала очень важно для любого современного устройства, программы или программного обеспечения. Это просто процесс ведения записей обо всем, что произошло за время выполнения той или иной операции.

  • Компьютеры хранят записи об использовании программ, соединениях и системных событиях.
  • Наши браузеры хранят историю сайтов, которые мы посещаем, и нашего взаимодействия с ними.

Ведение таких записей необходимо по многим важным причинам, включая поиск и устранение неисправностей, отладку, аудит, мониторинг производительности и понимание поведения наших систем с течением времени.

Implementing Practical Modules from Other Languages in MQL5 (Part 05): The Logging module from Python, Log Like a Pro
Implementing Practical Modules from Other Languages in MQL5 (Part 05): The Logging module from Python, Log Like a Pro
  • 2025.12.04
  • www.mql5.com
Integrating Python's logging module with MQL5 empowers traders with a systematic logging approach, simplifying the process of monitoring, debugging, and documenting trading activities. This article explains the adaptation process, offering traders a powerful tool for maintaining clarity and organization in trading software development.
 

Наука о данных и ML (часть 47): Прогнозирование рынка с помощью модели DeepAR на Python

Наука о данных и ML (часть 47): Прогнозирование рынка с помощью модели DeepAR на Python

Прогнозирование временных рядов никогда не было легкой задачей в машинном обучении; для решения этой проблемы было предложено несколько методов и моделей, большинство из которых не достигли окончательного успеха. Линейные и нелинейные модели часто не справляются с этой задачей, несмотря на то что демонстрируют проблески достойных предсказаний данных временных рядов.

Data Science and ML (Part 47): Forecasting the Market Using the DeepAR model in Python
Data Science and ML (Part 47): Forecasting the Market Using the DeepAR model in Python
  • 2026.01.08
  • www.mql5.com
In this article, we will attempt to predict the market with a decent model for time series forecasting named DeepAR. A model that is a combination of deep neural networks and autoregressive properties found in models like ARIMA and Vector Autoregressive (VAR).
 

Реализация практических модулей из других языков на MQL5 (часть 06):Файловые операции ввода-вывода, подобные Python, в MQL5

Реализация практических модулей из других языков на MQL5 (часть 06): Python-подобные операции ввода-вывода файлов в MQL5

Файловые операции важны для любого языка программирования. Они помогают нашим программам взаимодействовать с внешними файлами через код, помогают импортировать и экспортировать биты информации. Поскольку в современном программном обеспечении доступны сотни, если не тысячи, типов файлов, нам нужны более эффективные способы обработки (чтения и записи) информации в эти файлы и из них.

Implementing Practical Modules from Other Languages in MQL5 (Part 06): Python-Like File IO operations in MQL5
Implementing Practical Modules from Other Languages in MQL5 (Part 06): Python-Like File IO operations in MQL5
  • 2026.01.09
  • www.mql5.com
This article shows how to simplify complex MQL5 file operations by building a Python-style interface for effortless reading and writing. It explains how to recreate Python’s intuitive file-handling patterns through custom functions and classes. The result is a cleaner, more reliable approach to MQL5 file I/O.
1...2930313233343536
Новый комментарий