История развития MQL5.community

Пошаговое руководство по реализации на MQL5 алгоритма автоматической торговли, основанной на торговой стратегии «Полосы Боллинджера». Подробное учебное пособие на основе создания советника, который может быть полезен трейдерам.

Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.

Статья знакомит с алгоритмом DA-CG-LSTM, который предлагает новые подходы к анализу временных рядов и их прогнозированию. Из нее вы узнаете, как инновационные механизмы внимания и гибкость модели позволяют улучшить точность прогнозов.

В данной серии статей мы вернемся к хорошо известным торговым стратегиям, чтобы узнать, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта. В сегодняшней статье мы рассмотрим индекс FTSE 100 и попытаемся спрогнозировать его, используя часть отдельных акций, входящих в состав индекса.

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

Это вторая часть статьи, посвященной реализации модели таблицы в MQL5 с использованием архитектурной парадигмы MVC (Model-View-Controller). В статье рассматривается разработка классов таблицы и её заголовка, основанных на ранее созданной модели таблицы. Разработанные классы станут основой для дальнейшей реализации компонентов представления (View) и управления (Controller), которые будут рассмотрены в следующих статьях.

В статье использованы альтернативные ежедневные данные Федерального резервного банка Сент-Луиса по обобщенному индексу доллара США и набор других макроэкономических показателей для прогнозирования будущего обменного курса EURUSD. К сожалению, хотя данные, по-видимому, имеют почти идеальную корреляцию, нам не удалось получить никаких существенных преимуществ в точности нашей модели, что, наводит нас на мысль, что инвесторам, возможно, лучше использовать обычные рыночные котировки.

Статья рассматривает теоретические и практические аспекты метода сингулярного спектрального анализа (SSA), который представляет собой эффективный метод анализа временных рядов, позволяющий представить сложную структуру ряда в виде разложения на простые компоненты, такие как тренд, сезонные (периодические) колебания и шум.

В настоящем проекте исследуется сочетание глубокого обучения и технического анализа для тестирования торговых стратегий на рынке Форекс. Для быстрого экспериментирования используется скрипт на Python, использующий модель ONNX наряду с традиционными индикаторами, такими как PSAR, SMA и RSI, для прогнозирования движения пары EUR/USD. Затем скрипт MetaTrader 5 переносит эту стратегию в реальную среду, используя исторические данные и технический анализ для принятия обоснованных торговых решений. Результаты тестирования на исторических данных свидетельствуют об осторожном, но последовательном подходе, направленном на управление рисками и устойчивый рост, а не на агрессивную погоню за прибылью.

В статье мы рассмотрим, как использовать ИИ для оптимизации размера позиции и количества ордеров, чтобы максимизировать доходность портфеля. Мы покажем, как алгоритмически определить оптимальный портфель и адаптировать его к вашим ожиданиям по доходности или уровню устойчивости к риску. Мы используем библиотеку SciPy и язык MQL5 для создания оптимального и диверсифицированного портфеля, используя все имеющиеся у нас данные.

Этот инновационный торговый бот интегрирует платформу MetaTrader 5 с языком Python в целях использования анализа настроений в социальных сетях в режиме реального времени для автоматизированного принятия торговых решений. Путем анализа настроений в Twitter, связанных с конкретными финансовыми инструментами, бот преобразует тенденции социальных сетей в действенные торговые сигналы. Он использует архитектуру «клиент-сервер» с сокетной связью, обеспечивая бесперебойное взаимодействие между торговыми возможностями MetaTrader 5 и вычислительной мощностью Python.

Раскройте свой потенциал! Вас окружают возможности. Узнайте 3 главных секрета, с помощью которых вы начнете изучать MQL5 или перейдете на новый уровень владения этим языком. Погрузимся в обсуждение советов и рекомендаций, в равной степени полезных и начинающим, и профи.

В этой статье мы рассмотрим, что такое динамический массив и массив статический. И есть ли разница между использованием одного или другого. Или они всегда одинаковы? Когда следует использовать один, а когда другой? А как насчет константных массивов? Для чего они существуют, и какому риску я подвергаюсь, если не инициализирую все значения в массиве? Предположим, что они будут равны нулю.

В этой статье мы рассмотрим особенности применения некоторых критериев тренда на практике. А также сделаем попытку разработать несколько новых критериев. Основное внимание будет уделено эффективности применения этих критериев для анализа рыночных данных и трейдинга.

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.