Последние статьи на MQL5.com

Геометрические паттерны предлагают трейдерам лаконичный способ интерпретации ценового движения. Многие аналитики рисуют линии тренда, прямоугольники и другие фигуры вручную, а затем основывают торговые решения на тех формациях, которые они видят. В настоящей статье мы рассмотрим автоматизированную альтернативу: использование MQL5 для обнаружения и анализа наиболее популярных геометрических паттернов. Мы разберем методологию, обсудим детали реализации и расскажем о том, как автоматическое распознавание паттернов может улучшить понимание рынка трейдером.

Стратегия Darvas Box Breakout, созданная Николасом Дарвасом, представляет собой подход в технической торговле, который выявляет потенциальные сигналы на покупку, когда цена акций поднимается выше установленного диапазона «коридора», что указывает на сильный восходящий импульс. В этой статье мы применим эту стратегическую концепцию в качестве примера для изучения трех передовых методов машинного обучения. К ним относятся использование модели машинного обучения для генерации сигналов вместо фильтрации сделок, применение непрерывных сигналов вместо дискретных и использование для подтверждения сделок моделей, обученных на разных таймфреймах.

В этой статье мы узнаем, как создавать экспортируемые EX5-функции для эффективного запроса и сохранения исторических данных о позициях. В этом пошаговом руководстве мы расширим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав модули, которые извлекают ключевые свойства последней закрытой позиции. К ним относятся чистая прибыль, продолжительность сделки, стоп-лосс и тейк-профит в пипсах, значения прибыли и другие важные данные.

В настоящей статье сделаем первый шаг в программировании на MQL5, даже для совсем новичков. Мы покажем вам, как преобразовать знакомые свечные паттерны в полнофункциональный пользовательский индикатор. Свечные паттерны ценны тем, что они отражают реальное движение цены и сигнализируют о сдвигах на рынке. Вместо ручного сканирования графиков — подхода, чреватого ошибками и неэффективностью, — мы обсудим, как автоматизировать этот процесс с помощью индикатора, идентифицирующего и помечающего паттерны для вас. Попутно рассмотрим такие ключевые понятия, как индексация, временные ряды, средний истинный диапазон (для обеспечения точности при различной волатильности рынка), а также разработку пользовательской библиотеки свечных паттернов для многократного использования в будущих проектах.

В статье мы раскрываем архитектуру SAGDFN — современного фреймворка, способного преобразовать подход к обработке пространственно-временных данных. Он сохраняет ключевую информацию даже в сложных графах и при этом снижает вычислительные издержки.

В статье создадим первую версию элемента управления TableControl (TableView). Это будет простая статичная таблица, создаваемая на основе входных данных, определяемых двумя массивами — массивом данных и массивом заголовков столбцов.

В этой статье описывается работа со встроенными индикаторами в MQL5, отдельное внимание уделяется созданию советника на основе индикатора RSI с использованием проектного подхода. Вы научитесь получать и использовать значения RSI, обрабатывать колебания ликвидности и улучшать визуализацию торговли с помощью графических объектов. Кроме того, в статье рассматривается еще один важный аспект. Сюда относится риск в процентах от депозита, соотношение риска и доходности, а также модификация риска на ходу для защиты прибыли.

Индикатор индекса сезонности ProSpread со скользящим средним, как инструмент технического анализа, который выявляет сезонные закономерности ценового движения, анализирует поведение цены в определенные часы торговли, может работать как с одним инструментом, так и со спредом между двумя активами, а также визуализирует статистическую вероятность направленных движений.

Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.

Представляем MQL5 Algo Forge — специальный портал для разработчиков торговых алгоритмов. Он объединяет возможности Git с удобным интерфейсом для ведения и организации проектов в рамках экосистемы MQL5. Здесь вы можете подписываться на интересных авторов, создавать команды и вести совместные проекты по алготрейдингу.

В этой статье рассмотрим и реализуем методы оценки качества модели, которые используют один и тот же набор данных как для обучения, так и для проверки.

В статье описана практическая реализация фреймворка HimNet на базе MQL5, который готов к интеграции в автоматическую торговлю. Мы показываем, как метапараметры, адаптированные под гетерогенность, превращают модель в универсальный инструмент, способный справляться с изменчивой волатильностью.

Знаете ли вы, что стратегии "Золотой крест" (Golden Cross) и "Крест смерти" (Death Cross), основанные на пересечении скользящих средних, являются одними из самых надежных индикаторов для определения долгосрочных рыночных трендов? "Золотой крест" сигнализирует о бычьем тренде, когда более короткая скользящая средняя пересекает более длинную снизу вверх, в то время как "крест смерти" указывает на медвежий тренд, когда короткая скользящая средняя опускается ниже длинной. Несмотря на их простоту и эффективность, ручное применение этих стратегий часто приводит к упущенным возможностям или задержке сделок.

В этой статье мы рассмотрим, как интегрировать MetaTrader 5 и сервер Discord, чтобы получать торговые уведомления в реальном времени из любой точки мира. Мы узнаем, как настроить платформу и Discord, чтобы обеспечить отправку оповещений в Discord, а также поговорим о проблемах безопасности, возникающих в связи с использованием WebRequest и вебхуков для таких способов оповещения.

В этой статье мы подробно рассматриваем алгоритмы реализации ключевых компонентов фреймворка HimNet. Демонстрируем, как при минимальном числе обучаемых компонентов достигается высокая согласованность и управляемость всей системы. Представленная реализация отличается компактностью и прозрачностью, что облегчает её адаптацию к реальным рыночным задачам.

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Сегодня мы начнем изучать структуры более простым, практичным и комфортным способом. Структуры являются одной из основ программирования, независимо от того, структурированы они или нет. Я знаю, что по мнению многих, структуры - это просто коллекции данных, но уверяю вас, что это гораздо больше, чем просто структуры. И здесь мы начнем исследовать эту новую вселенную наиболее дидактическим способом.

Предлагаем познакомиться с фреймворком HimNet, который сочетает гибкость пространственно-временной адаптации с высокой вычислительной эффективностью, позволяя получать точные и стабильные прогнозы на финансовых временных рядах. В статье подробно показано, как его ключевые компоненты взаимодействуют между собой, превращая сложные алгоритмы в управляемую архитектуру.

Популяционный алгоритм оптимизации, вдохновленный спорным и малоизученным феноменом — механизмом человеческих сновидений. Группы агентов с разной "памятью", косинусоидальная модуляция движения и необычное распределение фаз 99/1 — узнайте, как эти особенности влияют на эффективность оптимизации ваших торговых стратегий.

В данной статье мы изучим последний простой случай использования шаблонов, а также поговорим о пользе и необходимости использования typename в коде. Хотя поначалу данная статья может показаться несколько сложной, необходимо правильно ее понять, чтобы в дальнейшем использовать шаблоны и typename.

Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.

В этой статье мы очень внимательно рассмотрим, как решить проблему, поставленную в конце предыдущей статьи. Там была предпринята попытка создать шаблон такого типа, чтобы иметь возможность создавать шаблон для объединения данных.

В этой статье мы рассмотрим, как улучшить и более эффективно применять концепции, изложенные в предыдущей статье, используя мощные библиотеки графических элементов управления MQL5. Я шаг за шагом проведу вас через процесс создания полностью функционального графического интерфейса, объясняя стоящий за ним план проектирования, а также назначение и принцип работы каждого используемого метода. Кроме того, в конце статьи мы протестируем созданную нами панель, чтобы убедиться в ее корректной работе и соответствии заявленным целям.

Представляем вашему вниманию завершающий этап реализации и тестирования фреймворка TQNet, в котором теория встречается с реальной торговой практикой. Мы пройдём путь от исторического обучения до стресс-теста на свежих рыночных данных, оценивая устойчивость и точность модели. Итоговые результаты — это не только сухие цифры, но и наглядная демонстрация прикладной ценности предложенного подхода.

В данной статье мы изучим создание и применение программ форматирования для библиотек логов. Мы рассмотрим все этапы, от базовой структуры программы форматирования до примеров реализации таких программ на практике. К концу статьи вы получите все необходимые знания для форматирования логов в рамках библиотеки и поймете, как все работает за кулисами.

В этой статье мы рассмотрим первую часть темы, которая не так проста для понимания новичками. Чтобы не запутаться еще больше и правильно объяснить данную тему, мы разделим объяснение на этапы. Эту статью мы посвятим первому этапу. Однако, хотя в конце статьи может показаться, что мы зашли в тупик, на самом деле мы сделаем шаг к другой ситуации, которая будет лучше понятна в следующей статье.

Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.

Исправление ошибок — неотъемлемая часть цикла программирования. В этой статье рассмотрены типовые приемы исправления ошибок (отладки) любого приложения, работающего в среде MetaTrader 5.

Фреймворк TQNet открывает новые возможности в моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов, сочетая модульность, гибкость и высокую производительность. В статье раскрывается возможность реализации сложных механизмом работы с глобальными корреляциями, включая продвинутые методы инициализации параметров.

В данной статье мы начнем создание класса C_Orders, чтобы иметь возможность отправлять ордера на торговый сервер. Мы будем делать это понемногу, поскольку наша цель состоит в том, чтобы подробно объяснить, как это будет происходить с помощью системы обмена сообщениями.

В постоянно меняющемся мире трейдинга адаптация к изменениям на рынке — это просто необходимость. Каждый день появляются новые закономерности и тенденции, из-за чего даже самым продвинутым моделям машинного обучения становится сложно оставаться эффективными в меняющихся условиях. В этой статье мы поговорим о том, как поддерживать актуальность моделей и их способность реагировать на новые рыночные данные с помощью автоматического дообучения.

Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.

В этой статье мы расскажем, как справиться с одной из самых сложных ситуаций в программировании, с которой можно столкнуться: использование разных типов в одной и той же функции или шаблоне процедуры. Хотя большую часть времени мы уделяли только функциям, всё, что мы здесь рассмотрели, полезно и может быть применено к процедурам.

Предлагаем познакомиться с алгоритмом разложения временного ряда на смысловые слои и построения из них экономной модели. Мы последовательно показываем архитектуру, практическую реализацию на MQL5/OpenCL и реальные тесты на исторических рыночных данных.

Часто нам приходится делать шаг назад, а затем двигаться вперед. В этой статье мы покажем все изменения, необходимые для того, чтобы не нарушить работу индикаторов Mouse и Chart Trade. В качестве бонуса расскажем о других изменениях, произошедших в других заголовочных файлах, которые будут широко использоваться в будущем.

В данной статье мы представляем реализацию нескольких ансамблевых классификаторов на языке MQL5 и рассматриваем их эффективность в различных ситуациях.

Трейдинг характеризуется высокими требованиями к дисциплине риск-менеджмента. Настоящая работа представляет анализ основных причин неудач трейдеров и предлагает техническое решение в виде класса CEnhancedRiskManager для платформы MQL5. Включает практическое тестирование на агрессивном сеточном советнике.

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.

В этой статье мы начнем рассматривать одну из концепций, которую многие новички избегают. Это связано с тем, что шаблоны - непростая тема, поскольку многие не понимают основного принципа, лежащего в основе шаблона: перегрузка функций и процедур.

В этой статье продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.