История развития MQL5.community

Статья показывает, как применить STCA к рынку: цель формируется сценарием, история задаётся эмбеддингами, а внимание вычисляется через Single-query Target-to-history Cross-Attention. Интеграция с FlashAttention на OpenCL переносит проекции на запросы и избегает формирования K/V для всей истории. Практический эффект — линейная сложность, экономия памяти и ускорение при анализе тысяч баров.

В этой серии статей мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются алгоритмические трейдеры при внедрении торговых стратегий, основанных на машинном обучении. Некоторые проблемы в нашем сообществе остаются незамеченными, поскольку требуют более глубокого технического понимания. Сегодняшнее обсуждение служит отправной точкой для изучения "белых пятен" кросс-валидации в машинном обучении. Несмотря на то, что этот шаг часто рассматривается как рутинный, при небрежном обращении он может легко привести к вводящим в заблуждение или недостаточно оптимальным результатам. В этой статье кратко рассматриваются основы кросс-валидации временных рядов, чтобы подготовить нас к более глубокому пониманию скрытых слепых зон.

У вас когда-нибудь возникало ощущение, что за графиком скрывается что-то большее, какая-то закономерность? Какой-то секретный код, расшифровав который, вы могли бы точно понять, куда движутся цены? Представляю вашему вниманию LGMM — детектор скрытых закономерностей на рынке. Эта модель машинного обучения помогает выявлять такие скрытые закономерности на рынке.

В этой статье мы разработаем мультисимвольную торговую стратегию с использованием индикаторов CCI и AO для выявления разворотов тренда. Мы рассмотрим проектирование, реализацию на языке MQL5 и процесс тестирования стратегии на исторических данных. В заключении приводятся советы по повышению эффективности работы.

В статье системно излагается теория случайных величин, служащая базой для анализа и моделирования неопределенности на финансовых рынках. Рассматриваются определения и свойства одномерных величин, функции распределения (CDF) и плотности (PDF), а также различия между дискретными, непрерывными и смешанными моделями. Теоретический материал опирается на интуитивные аналогии с массой и плотностью. Приложение к статье содержит практические примеры использования стандартной библиотеки MQL5 для расчета вероятностей, квантилей и моментов распределений. Также в нем демонстрируются графические возможности платформы MetaTrader 5 для визуального анализа данных через построение кривых PDF, CDF и графиков QQ-Plot.

Мы создали систему подавления логов в библиотеке Logify. В статье подробно рассматривается, как класс CLogifySuppression уменьшает «шум» в консоли, применяя настраиваемые правила для исключения повторяющихся или незначимых сообщений. Также мы освещаем структуру внешних конфигурационных файлов, механизмы валидации и всестороннее тестирование, обеспечивающие надежность и гибкость сбора логов при разработке ботов и индикаторов.

В этой статье вы создадите торговый журнал в формате CSV с помощью MQL5, считывая историю счета за заданный период и записывая в файл структурированные записи. В статье объясняется, как подсчитывать сделки, получать тикеты, определять символ и тип ордера, а также с помощью динамических массивов собирать данные о входе в сделку (лот, время, цена, SL/TP) и выходе из нее (время, цена, прибыль, результат). В результате получается упорядоченный журнал, который сохраняется между запусками программы и подходит для анализа и отчетности.

В этой статье демонстрируется, как кардинально упростить использование библиотеки Logify с помощью паттерна «Строитель» и автоматических конфигураций по умолчанию. Рассматриваются структура специализированных строителей, приемы работы с ними при помощи интеллектуальной подсказки (автодополнения), а также способы обеспечения функционального логирования даже без ручной настройки. Кроме того, статья описывает доработки для сборки MetaTrader 5 5100.

В этой статье работа с файлами в MQL5 рассматривается на практическом проектном примере. Вы будете использовать FileSelectDialog, чтобы выбрать или создать CSV-файл, открыть его с помощью FileOpen и записать структурированные заголовки с данными счета, такие как имя счета, баланс, логин, диапазон дат и время последнего обновления. В результате вы получите понятную основу для пригодного к повторному использованию торгового журнала и безопасной работы с файлами в MetaTrader 5.

Прежде, чем вы сдадитесь и решите отказаться от изучения SQL, позвольте мне напомнить вам, уважаемые читатели, что здесь мы всё ещё используем только самые базовые элементы. Мы ещё не рассмотрели некоторые возможности SQL. Как только вы их усвоите, вы увидите, что SQL гораздо практичнее, чем кажется. Хотя, скорее всего, мы в конечном итоге изменим направление того, что мы создаем, потому, что процесс создания является динамичным. Мы покажем немного больше о создании разных вещей в SQL, ведь это по настоящему важно и нужно вам. Просто думать, что вы более способны, чем целое сообщество программистов и разработчиков, приведет только к потере времени и возможностей. Не переживайте, потому что дальше будет ещё интереснее.