Omega J Msigwa / Профиль

This article presents a MetaTrader 5–compatible backtesting workflow that scales across symbols and timeframes. We use HistoryManager to parallelize data collection, synchronize bars and ticks from all timeframes, and run symbol‑isolated OnTick handlers in threads. You will learn how modelling modes affect speed/accuracy, when to rely on terminal data, how to reduce I/O with event‑driven updates, and how to assemble a complete multicurrency trading robot.

From ChatGPT to Gemini and many model AI tools for text, image, and video generation. Transformers have rocked the AI-world. But, are they applicable in the financial (trading) space? Let's find out.

In this fascinating article, we build our very first trading robot in the simulator and run a strategy testing action that resembles how the MetaTrader 5 strategy tester works, then compare the outcome produced in a custom simulation against our favorite terminal.

In this article we introduce Python-MetaTrader5-like ways of handling trading operations such as opening, closing, and modifying orders in the simulator. To ensure the simulation behaves like MetaTrader 5, a strict validation layer for trade requests is implemented, taking into account symbol trading parameters and typical brokerage restrictions.

In this article, we introduce functions similar to those provided by the Python-MetaTrader 5 module, providing a simulator with a familiar interface and a custom way of handling bars and ticks internally.

В этой статье показано, как упростить сложные операции MQL5 с файлами, создав интерфейс в стиле Python для удобного чтения и записи. В ней объясняется, как воссоздать интуитивно понятные шаблоны работы с файлами в Python с помощью пользовательских функций и классов. В результате получился более ясный и надежный подход к файловому вводу-выводу в языке MQL5.

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).

Интеграция модуля Logging языка Python с языком MQL5 предоставляет трейдерам систематический подход к ведению логов, упрощая процесс мониторинга, отладки и документирования торговой деятельности. В этой статье описывается процесс адаптации, предлагая трейдерам мощный инструмент для поддержания четкости и организованности в процессе разработки программного обеспечения для трейдинга.

В отличие от MQL5, язык программирования Python предлагает контроль и гибкость, когда речь заходит о работе со временем и управлении им. В этой статье мы реализуем модули, аналогичные модулям в языке MQL5 для более удобной обработки дат и времени, как в Python.

The MetaTrader 5 module offered in Python provides a convenient way of opening trades in the MetaTrader 5 app using Python, but it has a huge problem, it doesn't have the strategy tester capability present in the MetaTrader 5 app, In this article series, we will build a framework for back testing your trading strategies in Python environments.

Модуль schedule в Python предоставляет простой способ планирования повторяющихся задач. Хотя в MQL5 отсутствует встроенный аналог, в этой статье мы реализуем аналогичную библиотеку, чтобы упростить настройку событий по расписанию в MetaTrader 5.

N-BEATS — это революционная модель глубокого обучения, разработанная для прогнозирования временных рядов. Она была выпущена в попытке превзойти возможности классических моделей прогнозирования временных рядов, таких как ARIMA, PROPHET, VAR и др. Познакомимся с данной моделью и посмотрим на возможности ее применения для прогнозирования фондового рынка.

В этой статье опишем реализацию модуля, аналогичного модулю requests в Python, чтобы упростить отправку и получение веб-запросов в MetaTrader 5 с использованием MQL5.

Модуль sqlite3 в Python предлагает простой способ работы с базами данных SQLite, быстрый и удобный. В этой статье мы создадим подобный модуль поверх встроенных функций MQL5 для работы с базами данных, чтобы упростить работу с базами данных SQLite3 в MQL5 так же, как это реализовано в Python.

Разработанная компанией Faceboook модель Prophet позволяет прогнозировать временные ряды, чтобы выявлять тенденции, сезонность и влияние праздников с минимальной ручной настройкой. Метод широко применяется для прогнозирования спроса и бизнес-планирования. В этой статье мы исследуем эффективность модели Prophet в прогнозировании волатильности валютных инструментов. Проверим, можно ли ее применять вне контекста традиционных бизнес-задач.

Подобно Telegram, Discord способен получать информацию и сообщения в формате JSON, используя свои коммуникационные API. В настоящей статье мы рассмотрим, как можно использовать API Discord для отправки торговых сигналов и обновлений из MetaTrader 5 в ваше торговое сообщество Discord.

В этом материале мы познакомимся с тем, как модели векторной авторегрессии (VAR) могут прогнозировать временные ряды значений OHLC (цены открытия, максимум, минимум и цена закрытия) на форексе Поговорим о том, как реализовать VAR-модели, обучать их и строить прогнозы в MetaTrader 5 в реальном времени, чтобы анализировать взаимозависимые движения валютных курсов для получения лучших результатов в трейдинге.

У вас когда-нибудь возникало ощущение, что за графиком скрывается что-то большее, какая-то закономерность? Какой-то секретный код, расшифровав который, вы могли бы точно понять, куда движутся цены? Представляю вашему вниманию LGMM — детектор скрытых закономерностей на рынке. Эта модель машинного обучения помогает выявлять такие скрытые закономерности на рынке.

ARIMA (сокращение от Auto Regressive Integrated Moving Average, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) — это традиционная модель прогнозирования временных рядов. Благодаря способности обнаруживать всплески и колебания в данных временного ряда, эта модель может делать точные прогнозы относительно следующих значений. В этой статье мы разберемся, что это такое, как это работает, можно ли это использовать для точного прогнозирования будущих цен на рынке и многое другое.