Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

Пользовательский индикатор: Отображение сделок входа, выхода и разворота позиции на неттинговых счетах

В данной статье мы рассмотрим нестандартный способ создания индикатора в MQL5. Вместо того, чтобы фокусироваться на тренде или графическом паттерне, нашей целью будет управление собственными позициями, включая частичные входы и выходы. Мы будем активно использовать динамические матрицы и некоторые торговые функции, связанные с историей сделок и открытыми позициями, чтобы указать на графике, где осуществились данные сделки.

Структуры в MQL5 и способы вывода их данных на печать

В статье рассмотрим структуры MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo и способы вывода данных этих структур на печать. Для того, чтобы распечатать все поля структуры есть стандартная функция ArrayPrint(), которая выводит в удобном табличном формате данные, содержащиеся в массиве с типом обрабатываемой структуры.

Индикатор прогноза волатильности при помощи Python

Прогнозируем будущую экстремальную волатильность при помощи бинарной классификации. Создаем индикатор прогноза экстремальной волатильности с использованием машинного обучения.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 30): Пакетная нормализация в машинном обучении

Пакетная нормализация — это предварительная обработка данных перед их передачей в алгоритм машинного обучения, например, в нейронную сеть. При этом всегда следует учитывать тип активации, который будет использоваться алгоритмом. Мы рассмотрим различные подходы, которые можно использовать для извлечения выгоды с помощью советника, собранного в Мастере.

Мы подготовили специальный установщик торговой платформы MetaTrader 5 для macOS. Это полноценный визард, позволяющий установить приложение как нативное. Он выполняет все необходимые действия: определяет вашу систему, скачивает и устанавливают последнюю версию Wine для нее, настраивает его, а затем устанавливает внутри него MetaTrader. Все происходит в автоматическом режиме, вам нужно лишь дождаться окончания установки, после чего вы можете сразу же приступать к полноценной работе с платформой.

Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Окончание)

Мы продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.

Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 1): Расширенный анализ данных и статистическая обработка

Интеграция обеспечивает бесперебойный рабочий процесс, при котором необработанные финансовые данные из MQL5 можно импортировать в пакеты обработки данных, такие как Jupyter Lab, для расширенного анализа, включая статистическое тестирование.

Эволюционный торговый алгоритм обучения с подкреплением и вымиранием убыточных особей (ETARE)

Представляем инновационный торговый алгоритм, сочетающий эволюционные алгоритмы с глубоким обучением с подкреплением для торговли на Форекс. Алгоритм использует механизм вымирания неэффективных особей, для оптимизации торговой стратегии.

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (I) - Тонкая настройка

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.

Диалектический поиск — Dialectic Search (DA)

Представляем Диалектический Алгоритм (DA) — новый метод глобальной оптимизации, вдохновленный философской концепцией диалектики. Алгоритм использует уникальное разделение популяции на спекулятивных и практических мыслителей. Тестирование показывает впечатляющую производительность до 98% в задачах малой размерности и общую эффективность 57.95%. Статья объясняет эти показатели и представляет детальное описание алгоритма и результаты экспериментов на различных типах функций.

От начального до среднего уровня: Операторы WHILE и DO WHILE

В этой статье мы практически и весьма наглядно рассмотрим первый оператор цикла. Несмотря на то, что многие новички испытывают страх, сталкиваясь с необходимостью создания циклов, знание того, как это делать правильно и безопасно, может прийти только с опытом и практикой. Но кто знает, возможно, я смогу уменьшить ваши трудности и страдания, показав основные проблемы и меры предосторожности, которые следует соблюдать при использовании циклов в коде.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 16): Влияние разных историй котировок на результаты тестирования

Разрабатываемый советник должен показывать хорошие результаты при торговле у разных брокеров. Но мы пока что для тестов использовали котировки с демо-счёта от MetaQuotes. Посмотрим, готов ли наш советник к работе на торговом счёте с другими котировками по сравнению с теми, которые использовались при тестировании и оптимизации.

Разработка системы репликации (Часть 62): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (III)

В данной статье мы начнем решать проблему переизбытка тиков, которые могут влиять на работу приложения при использовании реальных данных. Данный переизбыток часто мешает правильному отсчету времени, необходимому для построения минутного бара в соответствующем окне.

Постфактумный анализ торговли: подбираем TrailingStop и новые стопы в тестере стратегий

Продолжаем тему анализа совершённых сделок в тестере стратегий для улучшения качества торговли. Проверим, как использование различных трейлингов поможет изменить уже полученные результаты торговли.

Как интегрировать в советник концепции Smart Money (BOS) в сочетании с индикатором RSI

Концепция Smart Money (Break of Structure) в сочетании с индикатором RSI для принятия обоснованных решений в автоматической торговле на основе структуры рынка.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть III): Прогнозирование более высоких максимумов и более низких минимумов

В статье мы эмпирически проанализируем классические торговые стратегии, чтобы увидеть, можно ли улучшить их с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Мы попытаемся предсказать более высокие максимумы и более низкие минимумы, используя модель линейного дискриминантного анализа (Linear Discriminant Analysis).

Разработка системы репликации (Часть 61): Нажатие кнопки воспроизведения в сервисе (II)

В данной статье мы рассмотрим изменения, которые позволят системе репликации/моделирования работать более эффективно и безопасно. Также я не оставлю без внимания тех, кто хочет извлечь максимум пользы из использования классов. Кроме того, рассмотрим специфическую проблему в MQL5, которая снижает производительность кода при работе с классами, и объясним, как ее решить.

Собственные векторы и собственные значения: Разведочный анализ данных в MetaTrader 5

В статье мы рассмотрим различные способы применения собственных векторов и собственных значений в разведочном анализе данных для выявления в них уникальных взаимосвязей.

Создаем динамическую мультисимвольную мультипериодную панель индекса относительной силы (RSI) в MQL5

В статье рассмотрена разработка динамической мультисимвольной мультипериодной панели индикатора RSI в MQL5. Панель призвана предоставлять трейдерам значения RSI в реальном времени по различным символам и таймфреймам. Панель будет оснащена интерактивными кнопками, обновлениями в реальном времени и цветовыми индикаторами, помогающими трейдерам принимать обоснованные решения.

Алгоритм эволюционного путешествия во времени — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)

Мой авторский алгоритм. В этой статье представлен Алгоритм Эволюционного Путешествия во Времени (TETA), вдохновлённый концепцией параллельных вселенных и потоков времени. Основная идея алгоритма заключается в том, что, хотя путешествие во времени в привычном понимании невозможно, мы можем выбирать последовательность событий, которые приводят к различным реальностям.

Методы дискретизации ценовых движений на Python

Мы рассмотрим методы дискретизации цен на Python + MQL5. В этой статье я поделюсь практическим опытом разработки библиотеки на Python, которая реализует целый спектр подходов к формированию баров — от классических Volume и Range bars до более экзотических методов вроде Renko и Kagi.ары, свечи трехлинейного прорыва, рэйндж бары — какова их статистика, как еще можно представить цены дискретно?

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 29): Темпы обучения и многослойные перцептроны

Мы завершаем рассмотрение чувствительности темпа обучения к производительности советников изучением адаптируемых темпов обучения. Темпы должны быть настроены для каждого параметра в слое в процессе обучения, поэтому нам необходимо оценить потенциальные преимущества по сравнению с ожидаемыми потерями производительности.

От начального до среднего уровня: Переменные (II)

Сегодня мы рассмотрим, как работать со статическими переменными. Этот вопрос часто ставит в тупик многих программистов, как начинающих, так и имеющих некоторый опыт, и это связано с тем, что существует несколько советов и рекомендаций, которые необходимо соблюдать при использовании данного механизма. Представленные здесь материалы предназначены исключительно для дидактических целей. Ни в коем случае нельзя рассматривать это как приложение, чьей целью будет что-то иное помимо изучения и освоения представленных концепций.

Биржевые данные без посредников: подключаем MetaTrader 5 к MOEX через ISS API

В статье предложено решение для интеграции MetaTrader 5 с веб-сервисом MOEX ISS. Прилагаются утилиты для автоматической генерации исходных кодов на основе справочника API и индекса основных элементов сервиса.

Машинное обучение и Data Science — Нейросети (Часть 01): Разбираем нейронные сети с прямой связью

Многие любят, но немногие понимают все операции, лежащие в основе нейронных сетей. В этой статье я постараюсь простым языком объяснить все, что происходит за закрытыми дверями многоуровневого перцептрона с прямой связью Feed Forward.

Машинное обучение и Data Science (Часть 26): Решающая битва в прогнозирование временных рядов — LSTM против GRU

В предыдущей статье мы рассмотрели простую рекуррентную нейронную сеть, которая, несмотря на свою неспособность понимать долгосрочные зависимости в данных, смогла разработать прибыльную стратегию. В этой статье мы поговорим о долгой кратковременной памяти (Long-Short Term Memoryю LSTM) и об управляемом рекуррентном блоке (Gated Recurrent Unit, GRU). Эти два подхода были разработаны для преодоления недостатков простой рекуррентной нейронной сети.

Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (Окончание)

Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.

Построение модели ограничения тренда свечей (Часть 7): Улучшаем нашу модель для разработки советника

В этой статье мы подробно рассмотрим подготовку нашего индикатора для разработки советника. В ходе обсуждения будут рассмотрены дальнейшие усовершенствования текущей версии индикатора с целью повышения его точности и функциональности. Кроме того, мы внедрим новые функции, которые будут отмечать точки выхода, устранив ограничение предыдущей версии, которая определяла только точки входа.

От начального до среднего уровня: Переменные (I)

Многим начинающим программистам тяжело понять почему их код работает не так, как они ожидают. Существует множество моментов, которые делают код действительно функциональным. Это не просто набор разных функций и операций, который заставляет код работать. Сегодня я предлагаю вам научиться правильно создавать настоящий код, а не копировать и вставлять его фрагменты. Представленные здесь материалы имеют исключительно дидактический характер. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.

От начального до среднего уровня: Операторы

В этой статье мы рассмотрим основных операторов. Хотя тема проста для понимания, есть определенные моменты, которые имеют большое значение, когда речь идет о включении математических выражений в формат кода. Без адекватного понимания этих деталей, программисты с небольшим опытом или вообще без него в итоге отказываются от попыток создать собственных решений.

От начального до среднего уровня: Переменные (III)

Сегодня мы рассмотрим, как использовать переменные и константы, предопределенные языком MQL5. Кроме того, мы проанализируем еще один особый тип переменных: функции. Умение правильно работать с этими переменными может определить разницу между работающим и неработающим приложением. Для того, чтобы понять представленное здесь, необходимо разобраться с материалом, который был рассмотрен в предыдущих статьях.

Введение в MQL5 (Часть 8): Руководство для начинающих по созданию советников (II)

В этой статье рассматриваются частые вопросы, которые начинающие программисты задают на форуме MQL5. Также демонстрируются практические решения. Мы научимся совершать основные действия: покупку и продажу, получение цен свечей, а также управление торговыми аспектами, включая торговые лимиты, периоды и пороговые значения прибыли/убытка. В статье представлены пошаговые инструкции, которые помогут вам лучше понять и реализовать обсуждаемые концепции на MQL5.

Нейросимвольные системы в алготрейдинге: Объединение символьных правил и нейронных сетей

Статья рассказывает об опыте разработки гибридной торговой системы, объединяющей классический технический анализ с нейронными сетями. Автор подробно разбирает архитектуру системы — от базового анализа паттернов и структуры нейросети до механизмов принятия торговых решений, делясь реальным кодом и практическими наблюдениями.

Функции активации нейронов при обучении: ключ к быстрой сходимости?

В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.

Создание советника Daily Drawdown Limiter на языке MQL5

В статье подробно рассматриваются возможности реализации советника на основе торгового алгоритма. Это поможет автоматизировать систему на MQL5 и взять под контроль дневную просадку.

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 2): Расширение и применение EX5-библиотеки для управления позициями

Узнайте, как импортировать и использовать EX5-библиотеки в вашем коде или проектах MQL5. В этой статье мы расширим ранее созданную EX5-библиотеку, добавив больше функций управления позициями и создав два советника. В первом примере будет использоваться технический индикатор Variable Index Dynamic Average для разработки советника по стратегии трейлинг-стопа, а во втором - торговая панель для мониторинга, открытия, закрытия и изменения позиций. Эти два примера продемонстрируют, как использовать обновленную EX5-библиотеку для управления позициями.

Нейронная сеть на практике: Псевдообратная (II)

Поскольку эти статьи имеют образовательную цель и не направлены на то, чтобы показать реализацию конкретной функциональности, в данной статье мы поступим немного иначе. Вместо того, чтобы показывать, как применять факторизацию для получения обратной матрицы, мы сосредоточимся на факторизации псевдообратной. Причина заключается в том, что нет смысла показывать, как можно получить общий коэффициент, если мы можем сделать это особым способом. А еще лучше, если читатель сможет глубже понять, почему всё происходит именно так. Давайте теперь разберемся, почему со временем аппаратное обеспечение приходит на смену программному.

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

Использование JSON Data API в MQL-проектах

Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.

Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (FinCon)

Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.