Статьи и техническая библиотека по автоматическому трейдингу - страница 11

Опубликована статья Переходим на MQL5 Algo Forge (Часть 2): Работа с несколькими репозиториями : Рассмотрим один из возможных подходов к организации хранения исходного кода проекта в публичном репозитории. Используя распределение по различным веткам, создадим удобные и понятные правила для развития

Опубликована статья Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 30): От торговой стратегии — к запуску мультивалютного советника : Статья показывает полный цикл работы по созданию мультивалютного советника с использованием библиотеки Adwizard для MetaTrader 5: от подготовки окружения для создания

Modify SL TP : Скрипт используется для изменения стоп-лосса и тейк-профита позиции. Автор: Ziheng Zhuang

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 62): Использование паттернов ADX и CCI с обучением с подкреплением TRPO : Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы продолжаем

Опубликована статья Как создать торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets : Создайте торговый журнал с помощью MetaTrader и Google Sheets! Вы узнаете, как синхронизировать свои торговые данные с помощью HTTP POST и извлекать их с помощью HTTP-запросов. Наконец, у вас будет торговый

Опубликована статья Алгоритм хаотической оптимизации — Chaos optimization algorithm (COA): Продолжение : Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам. В предыдущей статье мы

Опубликована статья 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? Представьте себе ситуацию

Memory : Мониторинг потребления памяти. Автор: fxsaber

Опубликована статья Внедряем систему непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга : SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Гибридные модели прогнозирования с управляемой смесью распределений (Основные компоненты) : В статье представлена практическая реализация модуля адаптивного прогнозирования, объединяющего подходы Lattice и Tail-Aware моделирования для финансовых временных

Опубликована статья От начального до среднего уровня: Индикатор (II) : В этой статье мы рассмотрим, как реализовать расчет скользящей средней и какие меры предосторожности следует предпринять при выполнении данного расчета. Мы также поговорим о перегрузке функции OnCalculate, чтобы знать, когда и

Опубликована статья От начального до среднего уровня: Индикатор (III) : В данной статье мы рассмотрим, как объявлять различные индикаторы графического представления, такие как DRAW_COLOR_LINE и DRAW_FILLING. Кроме того, конечно же, мы научимся строить графики по нескольким индикаторам простым

Опубликована статья Создание и форвардное тестирование автономного LLM агента для трейдинга с SEAL : Гибридная архитектура на базе Llama 3.2 и SEAL тестируется на восьми валютных парах (M15) с форвардной изоляцией данных и контролем утечки информации. Методология объединяет adversarial self-play

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 61): Использование паттернов ADX и CCI с обучением с учителем : Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы рассмотрим, как их

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (Окончание) : Мы завершаем практическую интеграцию ResFlow в MQL5 через объект верхнего уровня CNeuronResFlow. Он объединяет LTR на базе EVA-Flow и HTR, формирует контекст и карты признаков

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Гибридные модели прогнозирования с управляемой смесью распределений (Lattice) : Статья разбирает гибридную систему Lattice: базовый LSTM, архетипы, soft/hard assignment и confidence-based binary gating для управления неопределённостью. Включён Tail-Aware

MACDSequenceTrader_with_CloseProfit7 : The Expert opens positions at the birth of each new MACD, increasing the lot volume in different directions, until it catches the trend movement of the price, and closes all orders when the profit is reached in the settings. It's as simple as that, a martingale

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 60): Обучение на основе вывода (Wasserstein-VAE) с использованием скользящей средней и стохастического осциллятора : Мы завершаем наше исследование взаимодополняющей пары скользящей средней и стохастического осциллятора

Опубликована статья Как правильно подать Продукт для продажи в Маркете? : Для того чтобы продавать свои программы трейдерам, недостаточно просто создать удобную и полезную программу и опубликовать ее на Маркете — необходимо свой Продукт снабдить отличным описанием и хорошими иллюстрациями

Опубликована статья Улучшенная оптимизация сталкивающихся тел — Enhanced Colliding Bodies Optimization (ECBO) : В статье рассматривается алгоритм Colliding Bodies Optimization (CBO), основанный на физике одномерных столкновений тел. Базовая версия алгоритма не содержит настраиваемых параметров, что

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 36): Работа с несбалансированными финансовыми рынками : Финансовые рынки не находятся в идеальном равновесии. Некоторые рынки демонстрируют бычий тренд, другие — медвежий, а третьи — флэт. Эта несбалансированная информация, используемая для

RBVI : RBVI – индекс относительной активности – индикатор волатильности форекс. В основу индикатора RBVI положено свойство ночного рынка резко снижать волатильность из-за отсутствия активных торгов на биржах. Индикатор учитывает поток цен и волатильность (изменчивость) рынка, чтобы хорошо

Опубликована статья Алгоритм оптимизации бабочек — Butterfly Optimization Algorithm (BOA) : В статье рассмотрен алгоритм оптимизации бабочек, основанный на моделировании поиска пищи с помощью обоняния. Проведён анализ оригинальных формул, выявлена и исправлена ошибка в уравнениях движения, добавлен

Опубликована статья Знакомство с языком MQL5 (Часть 29): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (III) : В этой статье мы продолжаем осваивать API и WebRequest в языке MQL5, получая свечные данные из внешнего источника. Мы разберем ответ сервера, очистим данные и извлечем ключевые элементы –

Опубликована статья Объединяем 3D-бары, квантовые вычисления и машинное обучение в единую торговую систему : Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки

EasyAndFastGUI - библиотека для создания графических интерфейсов : Библиотека EasyAndFastGUI дает возможность создавать графические интерфейсы для своих MQL-программ. Список опубликованных статей по использованию этой библиотеки с подробным описанием и примерами приведен ниже: Часть I Графические

Quick_deals_EA. Горячие клавиши плюс клик левой кнопки мыши на графике. : Советник открывает сделки, выставляет лимитные и стоповые ордера, удаляет ордера и закрывает позиции, также делает реверс открытых позиций, выставляет прописанные в настройках стоп лосс и тейк профит. Автор: Aleksandr Slavskii

Опубликована статья Стратегии торговли прорыва: разбор ключевых методов : 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

max_min_3_days : Индикатор отображает максимум и минимум за последние 3 торговых дня. Автор: Alexey Viktorov

Опубликована статья Скальперский советник Ilan 3.0 Ai с машинным обучением : 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 этой статье мы бросаем вызов устоявшимся