История развития MQL5.community

В этой статье мы покажем, как создать индикатор на MQL5, который рисует несколько скользящих средних на одном графике, сокращая объём дублирующегося кода. Используются iMA, буферы индикатора, CopyBuffer, PlotIndexSetInteger/String и постоянная структура, объединяющая периоды, методы и цвета. Размеры indicatorbuffers и indicatorplots определяются на основе Averange.Size(). Такой подход упрощает сопровождение и позволяет добавлять или удалять скользящие средние, изменяя только один список.

В статье рассматривается разработка индикатора рыночной энтропии, основанного на принципах теории информации, для измерения неопределённости и информационного содержания финансовых рынков. Применяя к ценовым движениям такие понятия, как энтропия Шеннона, индикатор количественно определяет, находится ли рынок в структурированном (трендовом), переходном или хаотичном состоянии.

В этой статье я постараюсь как можно проще и нагляднее изложить один из самых спорных вопросов, возникающих при обсуждении нейронных сетей: как найти наилучшую возможную точку или минимальную функцию потерь. Я покажу разницу между линейной регрессией и градиентным спуском. Оба случая довольно просты и служат примером того, что не всегда путь, который кажется очевидным, действительно является лучшим.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы использования технических индикаторов, встроенных в MetaTrader 5 и поддерживаемых этой платформой. Знание и понимание подобных индикаторов может значительно упростить, ускорить и сделать более эффективной реализацию решения, поскольку вам не придется беспокоиться о необходимых вычислениях. Платформа сама выполняет их за нас.

Продолжаем адаптацию AC-SRM для задач финансовых рынков и вводим нейронный слой для риск-чувствительной оценки распределения возможных результатов. CNeuronACSRM упорядочивает прогнозируемые исходы, корректно выделяет нижний хвост распределения и возвращает градиенты в исходную индексацию FQF. В статье разбираются архитектура слоя, прямой и обратный проходы, а также влияние вероятностей на итоговую спектральную оценку риска.

В статье рассмотрено создание основанной на правилах панели управления рисками на графике в MetaTrader 5 с использованием Standard Library MQL5. В руководстве рассматриваются GUI на основе CAppDialog, ручная маршрутизация событий и автоматизированный цикл обновления. Мы привяжем события пользовательского интерфейса к CTrade для выполнения условного закрытия позиций, отображения чистой плавающей прибыли/убытка и считывания автоматизированных целевых значений непосредственно с графика.

В этой статье я постараюсь показать вам, уважаемый читатель, что не всё так, как кажется. Часто мы склонны думать, что всё устроено определённым образом, хотя на самом деле в итоге можем поверить в то, что не обязательно соответствует действительности. Нейронные сети, безусловно, — одна из самых интересных тем. И с математической точки зрения, и с точки зрения электроники, и даже программного обеспечения. Вопреки тому, что многие считают или утверждают, нейронные сети — это далеко не проблема и не окончательное решение. Это лишь одно из направлений исследований, в котором нам следует продолжать разбираться и изучать, что происходит за кулисами.

В статье реализован оптимизатор на основе усечённого метода Ньютона с сопряжёнными градиентами (TNC) с покомпонентными ограничениями на переменные, а также подробно описаны его основные компоненты: масштабирование, проекция на границы, поиск по направлению и произведения матрицы Гессе на вектор с помощью конечных разностей. Она предоставляет обёртку целевой функции, поддерживающую аналитические или численные производные, и проверяет работоспособность решателя на тестовой функции Розенброка. Пример логистической регрессии демонстрирует, как использовать TNC в качестве непосредственной замены LBFGS.

Здесь мы реализуем удаление с помощью перегрузки операторов. Без сомнения, эту статью многим придётся изучать довольно долго, чтобы усвоить всё, что здесь будет показано. Хочу напомнить тебе, что то, что мы увидим, — лишь малая и незначительная часть всего того, что мы называем программированием.

В этой статье тестируются три распространенных фильтра для стандартного пересечения MACD на US_TECH100 H1 с использованием нативных данных брокера за пять лет. Фильтры добавляются поэтапно: фильтр рыночного режима, согласование со старшим таймфреймом (HTF) и время американской сессии. Это позволяет изолировать добавочный эффект каждого фильтра. Результаты показывают, что выбор часов торговли дает гораздо больший эффект, чем доработки индикатора, тогда как рыночный режим и HTF сами по себе дают мало. Статья включает воспроизводимый классификатор рыночного режима на MQL5.

В статье представлена реализация алгоритма AutoARIMA на языке MQL5, позволяющего строить модели ARIMA без ручной настройки. Метод оценивает d с помощью эвристики на основе дисперсии, подгоняет модель ARMA(p,q) посредством градиентной оптимизации с Adam и выбирает p и q по AICc. Код возвращает одношаговый прогноз цены, полученный путем дифференцирования, оценки модели и восстановления ряда до уровня цены, и может быть сразу вызван для ряда Close.

Продолжаем адаптацию AC-SRM к торговым задачам и переносим основные операции с распределением результатов на сторону OpenCL. Реализованы выборка из распределения, расчет спектральных весов и риск-чувствительная оценка, а также градиенты по значениям и вероятностям с учетом пути через квантильное кодирование. Полученные примитивы позволяют оценивать возможные торговые результаты с заданным отношением к риску и формировать согласованный обучающий сигнал для распределительной модели.