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 ордеры 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.
Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Модели машинного обучения имеют различные настраиваемые параметры. В этой серии статей мы рассмотрим, как настроить ИИ-модели в соответствии с конкретным рынком с помощью библиотеки SciPy.
Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?
Каждый продукт в Маркете MetaTrader можно купить и через торговые платформы MetaTrader 4 и MetaTrader 5, и прямо на сайте MQL5.com. Выберите продукт, который лучше всего подходит под ваш стиль работы, оплатите его удобным для вас способом и не забудьте активировать.
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.
Сравнение MQL5 и QLUA - почему торговые операции в MQL5 до 28 раз быстрее?
Многие трейдеры зачастую не задумываются над тем, как быстро доходит их заявка до биржи, как долго она там исполняется, и когда наконец-то торговый терминал трейдера узнает о результате торговой операции. Мы обещали дать сравнение скорости торговых операций, ведь никто до нас не делал таких замеров с помощью программ на MQL5 и QLUA.
Модели машинного обучения имеют различные настраиваемые параметры. В этой серии статей мы рассмотрим, как настроить ИИ-модели в соответствии с конкретным рынком с помощью библиотеки SciPy.
Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть III): Виртуальный квантовый процессор с кубитами
Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.
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.
