Mostafa Ghanbari / 新闻源

В статье разбирается мультивалютный netting-советник для MetaTrader 5 с валютным графом из 28 пар, набором из 19 M1‑признаков и двумя моделями CatBoost, выполняемыми в MQL5 без упрощений. Показано, как прогнозы управляют сеткой лимитных заявок, режимными фильтрами, инвентарём и swap/carry при учёте брокерских ограничений, а также как обеспечить воспроизводимость через self‑test и проверку совпадения Python и MQL5.

В статье показано, как вместо треугольного арбитража использовать полный валютный граф из 8 валют и 28 пар. Для каждой пары DFS перечисляет простые кросс‑пути длиной от 2 до N рёбер, а справедливая цена получается как взвешенное геометрическое среднее в лог‑пространстве. Отклонение рынка от этой оценки служит источником mean‑reversion сигналов.

Индикатор ZigZag дополняется количественной оценкой длин волн: для восходящих и нисходящих движений считаются текущая длина, максимум, минимум, среднее и медиана, обновляемые на каждом новом баре. Разбираются ключевые элементы реализации: поиск экстремумов в скользящем окне, конечный автомат пивотов, инкрементальный пересчёт и отключение визуального слоя в тестере. Практическая польза — объективные численные ориентиры вместо визуальной оценки на глаз.

Рассматриваем альтернативу нейросетевым фильтрам сигналов: ассоциативные правила и базовую теорию вероятностей в MQL5, без Python и внешних библиотек. Показано, как дискретизировать рыночные условия (RSI, EMA, ATR, импульс, сессия), собрать статистику по support, confidence, lift и edge с сглаживанием Лапласа и применять результат как прозрачный входной фильтр перед сделкой.