История развития MQL5.community

В данной статье мы завершаем перенос ключевых компонентов фреймворка OneTrans в среду MQL5 и показываем их интеграцию в единый вычислительный граф. Основное внимание уделено организации обучения моделей на исторических финансовых данных с использованием Актера и Критика, а также оценке действий через псевдо идеальные сценарии. Результаты тестирования демонстрируют практическую ценность реализованных решений для построения адаптивных стратегий и анализа рыночной динамики.

В данной статье мы начнём рассматривать, как можно работать с объектами непосредственно на графике. Это делается с помощью кода, специально разработанного для демонстрации. Работа с объектами очень интересна и доставляет немало удовольствия. Поскольку это будет наш первый контакт, начнём с чего-нибудь очень простого.

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.

В предыдущей статье мы представили пару индикаторов SAR и RVI. Здесь мы рассмотрим, как их можно расширить с помощью машинного обучения. SAR и RVI представляют собой взаимодополняющую пару, сочетающую в себе тренд и импульс. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

Многие из вас, возможно, обладают гораздо большим опытом в области работы с базами данных, чем я, и, следовательно, имеют другое мнение. Поскольку было необходимо дать объяснение, почему базы данных создаются именно так, как они создаются, и нужно объяснить, почему SQL имеет именно такой формат и, прежде всего, почему появились первичные ключи и внешние ключи, поэтому пришлось оставить некоторые вещи немного абстрактными.

Машинное обучение часто рассматривается через призму статистики или линейной алгебры, но в этой статье особое внимание уделяется геометрической перспективе предсказаний моделей. В ней демонстрируется, что модели на самом деле не приближают цель к действительности, а скорее переносят ее в новую систему координат, создавая неизбежное смещение, которое приводит к неустранимой ошибке. В статье предполагается, что многоступенчатые прогнозы, сравнивающие прогнозы модели на разных горизонтах, предлагают более эффективный подход, чем прямые сравнения с целевым показателем. Применяя этот метод к торговой модели, авторы статьи демонстрируют значительное повышение прибыльности и точности без изменения базовой модели.

В этой статье рассматриваются основные принципы HMAC-SHA256 и API-подписей в языке MQL5; объясняется, как сообщения и секретные ключи объединяются для безопасной аутентификации запросов. Это закладывает основу для подписывания API-вызовов без раскрытия конфиденциальных данных.

Как лучше всего объединить несколько стратегий для создания мощной ансамблевой стратегии? Мы рассмотрим, как объединить три различные стратегии в нашем торговом приложении. Трейдеры часто используют специализированные стратегии для открытия и закрытия позиций, и мы хотим узнать, могут ли машины выполнять эту задачу лучше. В начале нашего обсуждения мы ознакомимся с возможностями тестера стратегий и принципами объектно-ориентированного программирования, которые нам понадобятся для решения этой задачи.

В данной статье рассмотрим алгоритм стрекозы (Dragonfly Algorithm, DA), вдохновлённый коллективным поведением стрекоз в природе — их способностью координировать полёт в стае, избегая столкновений, следуя за добычей и уклоняясь от хищников. Разберём, как пять простых поведенческих правил и адаптивный механизм перехода от исследования к эксплуатации реализуются на MQL5, и проверим алгоритм на нашем тестовом стенде.

В данной статье мы рассмотрим, как обрабатывать запросы пользователей на изменение режима построения графика. Это необходимо для того, чтобы индикатор, разработанный для использования текущего режима построения графиков, не выглядел странно или не отличался от того, что ожидает пользователь MetaTrader 5.

Рассматривается реализация OneTrans для задач трейдинга на MQL5: FlashAttention на OpenCL, модуль многоголового кросс‑внимания, смешанный Feed‑Forward и объект верхнего уровня. Поясняется адаптация к финансовым данным, кэширование Key/Value и формирование стека токенов. Читатель получит рабочий каркас и примеры соединения компонентов в согласованный вычислительный граф.

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.

В этой статье мы по-новому взглянем на скрытый, геометрический источник ошибок, который незаметно формирует каждое предсказание, сделанное вашими моделями. Переосмысливая то, как мы оцениваем и применяем прогнозы машинного обучения в трейдинге, мы показываем, как эта упущенная из виду перспектива может способствовать принятию более взвешенных решений, повышению доходности и более разумному способу работы с моделями, которые, как нам казалось, мы уже понимаем.

Параболический SAR и индекс относительной бодрости (Relative Vigour Index, RVI) — еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эти индикаторы, как и рассмотренные ранее, также дополняют друг друга, поскольку SAR определяет тренд, а RVI проверяет импульс. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения и тестирования любого потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.

Точный расчет ключевых торговых показателей — неотъемлемая часть рабочего процесса каждого трейдера. В этой статье мы рассмотрим интеграцию мощного инструмента — форекс-калькулятора — в панель управления торговлей, что еще больше расширит функциональность нашей многопанельной системы администратора трейдера. Эффективное определение риска, размера позиции и потенциальной прибыли имеет важное значение при совершении сделок, и эта новая функция призвана сделать этот процесс более быстрым и интуитивно понятным прямо в панели. Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить практическое применение MQL5 при создании продвинутых торговых панелей.

В этой статье мы разрабатываем улучшенную информационную панель, дополняющую предыдущую часть, добавляя функции перетаскивания и сворачивания для улучшения взаимодействия с пользователем, сохраняя при этом мониторинг позиций с несколькими символами и показателей счета в режиме реального времени.