История развития MQL5.community

Мы расширим существующую библиотеку Dialog, включив в нее логику управления темами. Кроме того, мы интегрируем методы переключения тем в классы CDialog, CEdit и CButton, используемые в нашем проекте панели администратора.

Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.

Мы применим простую цепь Маркова к индикатору RSI, чтобы наблюдать за поведением цены после того, как индикатор проходит через ключевые уровни. Мы пришли к выводу, что самые сильные сигналы на покупку и продажу по паре NZDJPY генерируются, когда RSI находится в диапазоне 11–20 и 71–80 соответственно. Мы покажем, как можно манипулировать данными, чтобы создавать оптимальные торговые стратегии, основанные непосредственно на имеющихся данных. Кроме того, мы продемонстрируем, как обучить глубокую нейронную сеть оптимальному использованию матрицы перехода.

В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.

В статье рассматривается процесс разработки базового графического элемента для компонента View в рамках реализации таблиц в парадигме MVC (Model-View-Controller) на языке MQL5. Это первая статья, посвященная компоненту View, и третья в серии статей о создании таблиц для клиентского терминала MetaTrader 5.

В статье рассматривается адаптация и практическая реализация фреймворка ACEFormer средствами MQL5 в контексте алгоритмической торговли. Показаны ключевые архитектурные решения, особенности обучения и результаты тестирования модели на реальных данных.

Скрытые марковские модели (СММ) представляют собой мощный класс вероятностных моделей, предназначенных для анализа последовательных данных, где наблюдаемые события зависят от некоторой последовательности ненаблюдаемых (скрытых) состояний, которые формируют марковский процесс. Основные предположения СММ включают марковское свойство для скрытых состояний, означающее, что вероятность перехода в следующее состояние зависит только от текущего состояния, и независимость наблюдений при условии знания текущего скрытого состояния.

Новый метаэвристический метод, основанный на фрактальном подходе к разделению пространства поиска для решения задач оптимизации. Алгоритм последовательно идентифицирует и разделяет перспективные области, создавая самоподобную фрактальную структуру, которая концентрирует вычислительные ресурсы на наиболее перспективных участках. Уникальный механизм мутации, направленный в сторону лучших решений, обеспечивает оптимальный баланс между исследованием и использованием пространства поиска, значительно повышая эффективность алгоритма.

Сеть Deep-Q (Deep-Q-Network) — это алгоритм обучения с подкреплением, который вовлекает нейронные сети в прогнозирование следующего значения Q и идеального действия в процессе обучения модуля машинного обучения. Мы уже рассматривали альтернативный алгоритм обучения с подкреплением — Q-обучение. Таким образом, в данной статье представлен еще один пример того, как многослойный перцептрон (multi-layer perceptron, MLP), обученный с помощью обучения с подкреплением, может использоваться в пользовательском классе сигналов.

Статья содержит детальное описание алгоритма расчета кросс-курсов, визуализацию матрицы дисбалансов и рекомендации по оптимальной настройке параметров MinDiscrepancy и MaxRisk для эффективной торговли. Система автоматически рассчитывает "справедливую стоимость" каждой валютной пары через кросс-курсы, генерируя сигналы на покупку при отрицательных отклонениях, и на продажу — при положительных.

Предлагаем познакомиться с архитектурой ACEFormer — современным решением, сочетающим эффективность вероятностного внимания и адаптивное разложение временных рядов. Материал будет полезен тем, кто ищет баланс между вычислительной производительностью и точностью прогноза на финансовых рынках.