Страница 2 — Статьи по алготрейдингу — руководства и примеры

Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 9): Мастер первого запуска для советников с прокручиваемым руководством

В этой статье мы разрабатываем мастер первоначальной пользовательской настройки в MQL5 для советников, включающий прокручиваемое руководство с интерактивной панелью, динамическое форматирование текста и визуальные элементы управления, такие как кнопки и флажки, позволяющие пользователям эффективно перемещаться по инструкциям и настраивать торговые параметры. Пользователи программы получают представление о том, что представляет собой программа и что нужно делать при первом запуске, что больше похоже на ориентирующий сценарий.

Искусство ведения логов (Часть 7): Как отображать логи на графике

Узнайте, как организованно отображать логи прямо на графике MetaTrader, используя рамки, заголовки и автоматическую прокрутку. В этой статье мы показываем, как создать визуальную систему логирования с помощью MQL5, идеально подходящую для отслеживания действий вашего робота в реальном времени.

Пользовательские инструменты отладки и профилирования для разработки на MQL5 (Часть I): Расширенное логирование

Узнайте, как реализовать мощный пользовательский фреймворк для логирования в MQL5, который выходит за рамки простых операторов Print() за счет поддержки уровней серьезности, множества обработчиков вывода и автоматической ротации файлов — и все это с возможностью настройки «на лету». Интегрируйте синглтон CLogger с ConsoleLogHandler и FileLogHandler для захвата контекстных журналов с метками времени как на вкладке «Эксперты», так и в постоянных файлах. Оптимизируйте отладку и трассировку производительности в ваших советниках с помощью понятных, настраиваемых форматов журналов и централизованного управления.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть 13): Обновление стратегии по пересечению скользящих (Часть 2)

Мы попробуем внедрить дополнительные улучшения в нашу стратегию по пересечению скользящих средних, чтобы постараться снизить задержку и повысить надежность за счет дополнительного анализа данных. Как мы знаем, проецирование данных в многомерное пространство иногда может улучшить производительность моделей машинного обучения. Давайте посмотрим, что это на практике означает для нас, трейдеров. Также увидим, как можно использовать этот эффективный принцип в терминале MetaTrader 5.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 4): Как уменьшить неустранимую ошибку с помощью нескольких горизонтов прогноза

Машинное обучение часто рассматривается через призму статистики или линейной алгебры, но в этой статье особое внимание уделяется геометрической перспективе предсказаний моделей. В ней демонстрируется, что модели на самом деле не приближают цель к действительности, а скорее переносят ее в новую систему координат, создавая неизбежное смещение, которое приводит к неустранимой ошибке. В статье предполагается, что многоступенчатые прогнозы, сравнивающие прогнозы модели на разных горизонтах, предлагают более эффективный подход, чем прямые сравнения с целевым показателем. Применяя этот метод к торговой модели, авторы статьи демонстрируют значительное повышение прибыльности и точности без изменения базовой модели.

Моделирование рынка (Часть 21): Первые шаги на SQL (IV)

Многие из вас, возможно, обладают гораздо большим опытом в области работы с базами данных, чем я, и, следовательно, имеют другое мнение. Поскольку было необходимо дать объяснение, почему базы данных создаются именно так, как они создаются, и нужно объяснить, почему SQL имеет именно такой формат и, прежде всего, почему появились первичные ключи и внешние ключи, поэтому пришлось оставить некоторые вещи немного абстрактными.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 37): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (XI)

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 36): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (X)

В этой статье рассматриваются основные принципы HMAC-SHA256 и API-подписей в языке MQL5; объясняется, как сообщения и секретные ключи объединяются для безопасной аутентификации запросов. Это закладывает основу для подписывания API-вызовов без раскрытия конфиденциальных данных.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 3): Новый взгляд на неустранимую ошибку

В этой статье мы по-новому взглянем на скрытый, геометрический источник ошибок, который незаметно формирует каждое предсказание, сделанное вашими моделями. Переосмысливая то, как мы оцениваем и применяем прогнозы машинного обучения в трейдинге, мы показываем, как эта упущенная из виду перспектива может способствовать принятию более взвешенных решений, повышению доходности и более разумному способу работы с моделями, которые, как нам казалось, мы уже понимаем.

От начального до среднего уровня: Индикатор (V)

В данной статье мы рассмотрим, как обрабатывать запросы пользователей на изменение режима построения графика. Это необходимо для того, чтобы индикатор, разработанный для использования текущего режима построения графиков, не выглядел странно или не отличался от того, что ожидает пользователь MetaTrader 5.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 34): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (VIII)

В этой статье вы узнаете, как создать панель управления в MetaTrader 5. Мы разберем основы добавления полей ввода, кнопок действий и меток для отображения текста. Используя проектный подход, вы увидите, как настроить панель, в которой пользователи могут вводить сообщения и в итоге отображать ответы API-сервера.

Моделирование рынка (Часть 20): Первые шаги на SQL (III)

Хотя мы можем выполнять операции с базой данных, содержащей около 10 записей, но материал усваивается гораздо лучше, когда мы работаем с файлом, который содержит более 15 тысяч записей. То есть, если бы мы попытались создать такое вручную, то эта задача была бы огромной. Однако трудно найти такую базу данных, даже для учебных целей, доступную для скачивания. Но на самом деле нам не нужно к этому прибегать, мы можем использовать MetaTrader 5 для создания базы данных для себя. В сегодняшней статье мы рассмотрим, как это сделать.

От начального до среднего уровня: Наследование

Без сомнения, данная статья потребует от вас значительного времени, чтобы понять, как и почему работают описанные здесь материалы. Это объясняется тем, что всё, что здесь будет показано, изначально ориентировано на объектно-ориентированное программирование, но на самом деле оно основано на принципах структурного программирования.

Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 6): Динамическая голографическая панель с импульсной анимацией и элементами управления

В этой статье мы создаем динамическую голографическую панель на MQL5 для мониторинга инструментов и таймфреймов с помощью RSI, оповещений о волатильности и параметров сортировки. Добавляем анимацию импульсов, интерактивные кнопки и голографические эффекты, чтобы сделать инструмент визуально привлекательным и отзывчивым.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 33): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (VII)

В этой статье показано, как интегрировать API Google Generative AI в MetaTrader 5 с помощью языка MQL5. Вы научитесь структурировать API-запросы, обрабатывать ответы сервера, извлекать контент, сгенерированный ИИ, управлять лимитами API и сохранять результаты в текстовый файл для удобного доступа.

Автоматизация индикатора настроений рынка (индикатора сентимента)

В этой статье мы автоматизируем создание пользовательского индикатора рыночных настроений, который подразделяет рыночные условия на бычьи, медвежьи, склонные к риску, не склонные к риску и нейтральные. Советник предоставляет информацию о текущих настроениях в режиме реального времени, одновременно упрощая процесс анализа рыночных тенденций и направлений развития рынка.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 5): Создание бегущей тикерной строки для мониторинга символов в реальном времени

В данной статье мы разрабатываем бегущую тикерную строку на языке MQL5 для мониторинга в реальном времени нескольких инструментов, отображающую цены Bid, спреды и ежедневные процентные изменения с эффектом прокрутки. Мы реализуем настраиваемые шрифты, цвета и скорость прокрутки, чтобы эффективно выделять движение цен и тренды.

Торговые инструменты MQL5 (Часть 4): Улучшаем панель мультитаймфреймового сканера — динамическое позиционирование и сворачивание/разворачивание

В этой статье мы обновим панель сканера по нескольким таймфреймам на MQL5, добавив в нее функции перемещения и переключения. Включаем перетаскивание панели и функцию сворачивания / разворачивания для лучшего использования экрана. Реализуем и тестируем эти усовершенствования для повышения гибкости торговли.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная факторная токенизация (Основные компоненты)

Продолжаем перенос современных подходов, предложенных авторами фреймворка MTmixATT, на задачи финансовых временных рядов. Представлены практические реализации модулей Multi-Mix Attention и разреженного выбора эксперта, позволяющие структурировать признаки и формировать динамически адаптивных экспертов на основе текущих рыночных данных. Особое внимание уделено оригинальности подхода и его потенциалу для адаптивного структурного анализа рынка.

Моделирование рынка (Часть 18): Первые шаги на SQL (I)

Неважно, какую программу SQL мы будем использовать: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL или другую. У всех есть что-то общее, а этот общий элемент — язык SQL. Даже если мы не собираемся использовать WorkBench, можно манипулировать или работать с базой данных непосредственно в MetaEditor или через MQL5 для выполнения действий в MetaTrader 5, но для этого вам понадобятся знания SQL. Итак, здесь мы выучим, как минимум, основы.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 3): Создание панели сканера по нескольким таймфреймам для стратегической торговли

В этой статье мы создадим панель сканера по нескольким таймфреймам на MQL5 для отображения торговых сигналов в режиме реального времени. Мы планируем создать интерактивный грид-интерфейс, реализовать расчеты сигналов с использованием нескольких индикаторов и добавить кнопку закрытия. Статья завершается бэктестингом и стратегическими торговыми преимуществами

Моделирование рынка (Часть 17): Сокеты (XI)

Реализация той части кода, которая будет работать в MetaTrader 5, не представляет сложности. Однако есть несколько моментов, которые нужно учитывать. Это необходимо для того, чтобы вы смогли заставить систему работать. Запомните одну важную вещь: будет запущена не одна программа. В реальности нам придётся запускать три программы одновременно. Важно реализовать и построить каждую из них так, чтобы они могли взаимодействовать и общаться одна с другой, и чтобы каждая из них понимала, что пытается или хочет сделать другая.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 64): Использование паттернов каналов Демарка и конвертов с ядром белого шума

Осциллятор Демарка (DeMarker Oscillator) и конверты (Envelopes) — это инструменты, определяющие импульс и уровни поддержки/сопротивления, которые можно использовать в паре при разработке советника. В предыдущей статье были представлены эти два индикатора. Здесь же мы добавим к ним машинное обучение. Мы используем рекуррентную нейронную сеть, которая применяет ядро белого шума (white-noise kernel) для обработки векторизованных сигналов от этих двух индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

$Разработка торговых стратегий с использованием осцилляторов Parafrac и Parafrac V2: Оценка эффективности при одиночном входе$

В этой статье в качестве торговых инструментов представлены осциллятор ParaFrac и его модель V2. В ней описаны три торговые стратегии, разработанные с использованием этих индикаторов. Каждая стратегия была протестирована и оптимизирована для выявления ее сильных и слабых сторон. Сравнительный анализ выявил различия в производительности между оригинальной моделью и моделью V2.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 63): Использование паттернов каналов Демарка и конвертов

Осциллятор Демарка (DeMarker Oscillator) и конверты (Envelopes) — это инструменты, определяющие импульс и уровни поддержки/сопротивления, которые можно использовать в паре при разработке советника. Поэтому мы рассматриваем каждый паттерн отдельно, чтобы определить, что может быть полезным, а чего потенциально следует избегать. Как всегда, мы используем советник, собранный в Мастере, вместе с функциями паттернов, встроенными в класс сигналов советника (Expert Signal).

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 2): Улучшение интерактивного торгового помощника через динамическую визуализацию

В этой статье мы обновим наш инструмент Trade Assistant, добавив функциональность панели перетаскивания и эффекты наведения курсора мыши, чтобы сделать интерфейс более интуитивно понятным и отзывчивым. Мы совершенствуем инструмент для проверки настроек ордеров в режиме реального времени, обеспечивая точные торговые настройки относительно рыночных цен. Мы также тестируем эти усовершенствования на исторических данных, чтобы подтвердить их надежность.

Машинное обучение и Data Science (Часть 38): Применение трансферного обучения (Transfer Learning) на валютных рынках

Прорывы в области искусственного интеллекта, о которых пишут в новостях, от ChatGPT до беспилотных автомобилей, создаются не на основе отдельных моделей, а благодаря накопленным знаниям, перенесенным из различных моделей или общих областей. Теперь этот же подход "обучить один раз, применять везде" можно использовать для трансформации наших моделей ИИ в алгоритмической торговле. В этой статье мы узнаем, как можно использовать полученные с помощью различных инструментов данные для улучшения прогнозов посредством трансферного обучения.

От новичка до эксперта: Создание индикатора для определения зон ликвидности

Протяженность зон ликвидности и величина диапазона пробоя являются ключевыми переменными, существенно влияющими на вероятность повторного тестирования. В этом обсуждении мы описываем полный процесс разработки индикатора, который включает в себя эти коэффициенты.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 32): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (VI)

В этой статье мы покажем, как визуализировать свечные данные, полученные с помощью функции WebRequest и API, в свечном формате. Мы будем использовать язык MQL5, чтобы считывать свечные данные из CSV-файла и отображать их на графике в виде пользовательских свечей, поскольку индикаторы не могут напрямую использовать функцию WebRequest.

От новичка до эксперта: Подтверждение зон спроса и предложения через статистические данные

Сегодня мы раскрываем часто упускаемую из виду статистическую основу, стоящую за торговыми стратегиями, основанными на спросе и предложении. Используя комбинацию MQL5 и Python в рамках рабочего процесса Jupyter Notebook, мы проводим структурированное, основанное на данных исследование, направленное на преобразование визуальных рыночных предположений в измеримые результаты. В данной статье описан весь исследовательский процесс, включая сбор данных, статистический анализ на основе Python, разработку алгоритма, тестирование и окончательные выводы. Для подробного ознакомления с методологией и результатами исследования, прочтите полную статью.

От новичка до эксперта: Ориентирование в непредсказуемой стихии рынка

Рыночные правила постоянно развиваются, а многие некогда надежные принципы постепенно теряют свою эффективность. То, что работало в прошлом, с течением времени больше не работает стабильно. Сегодняшнее обсуждение сосредоточено на диапазонах вероятностей и на том, как их можно использовать для навигации по рыночным нерегулярностям. Мы будем использовать MQL5 для разработки алгоритма, способного эффективно торговать даже в самых нестабильных рыночных условиях. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.

Создание панели администратора торговли на MQL5 (Часть XI): Современный интерфейс мессенджера в платформе (I)

Сегодня мы будем работать над совершенствованием интерфейса обмена сообщениями на коммуникационной панели и приведем его в соответствие со стандартами современных высокопроизводительных коммуникационных приложений. Для этого мы обновим класс CommunicationsDialog. Все эти обновления мы рассмотрим в деталях, а также наметим следующие шаги в развитии интерфейсов наших программ с использованием MQL5.

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 21): Поиск разворотов рыночной структуры

Советник для поиска разворотов на рынке Market Structure Flip Detector позволяет отслеживать изменения рыночных настроений. Он использует пороговые значения, вычисленные на основе ATR, чтобы отслеживать изменения структуры. Советник помечает каждый более высокий и более низкий максимум. Благодаря быстрому выполнению кода и гибкому API, этот инструмент предлагает анализ в реальном времени, визуализирует информацию на графике и содержит интерактивную панель мониторинга для отслеживания количества и времени разворотов. Кроме того, можно настроить звуковые и push-уведомления, чтобы не пропустить ни один важный сигнал и строить действенные стратегии на основе простых входных данных и вспомогательных функций.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 29): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (III)

В этой статье мы продолжаем осваивать API и WebRequest в языке MQL5, получая свечные данные из внешнего источника. Мы разберем ответ сервера, очистим данные и извлечем ключевые элементы – время открытия и значения OHLC для нескольких дневных свечей, подготовив все для дальнейшего анализа.

Нейросети в трейдинге: Потоковые модели с остаточной высокочастотной адаптацией (Окончание)

Мы завершаем практическую интеграцию ResFlow в MQL5 через объект верхнего уровня CNeuronResFlow. Он объединяет LTR на базе EVA-Flow и HTR, формирует контекст и карты признаков, синхронизирует временные масштабы и реализует прямой и обратный проход с OpenCL. Тестирование на исторических данных EURUSD H1 показало согласованность потоков и выявило риски внутрисделочных просадок. Материал поможет собрать, обучить и проверить модель в MetaTrader 5.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 28): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (II)

В этой статье вы научитесь получать ценовые данные с внешних платформ с помощью API и функции WebRequest на языке MQL5. Вы узнаете, как структурируются URL, как форматируются ответы API, как преобразовать серверные данные в читаемые строки, а также как находить конкретные значения в ответах JSON и получать их оттуда.

Интеграция AI-модели в существующую торговую стратегию на MQL5

Данная статья посвящена интеграции обученной модели искусственного интеллекта (например, модели обучения с подкреплением LSTM или прогностической модели на основе машинного обучения) в существующую торговую стратегию на MQL5.

"Сигналы" - это социальный трейдинг c MetaTrader 4 и MetaTrader 5. Сервис напрямую интегрирован в торговые платформы, и позволяет любому легко копировать торговые операции профессиональных трейдеров. Из тысяч провайдеров выберите понравившегося, подпишитесь в несколько кликов, и сделки моментально начнут копироваться на ваш счет.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (V). Класс AnalyticsPanel

В этой статье мы рассмотрим, как получать рыночные данные в реальном времени и информацию о торговом счете, выполнять различные вычисления и отображать результаты на настраиваемой панели. Для достижения этой цели мы углубимся в разработку класса AnalyticsPanel, который будет включать в себя все эти функции, в том числе создание панелей. Эта работа является частью нашего продолжающегося расширения советника новой панели администратора (New Admin Panel EA), внедряющей расширенные функции с использованием принципов модульного проектирования и лучших практик организации кода.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 58): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, совместные паттерны которых мы исследовали в предыдущей статье с помощью сети обучения с учителем, чтобы понять, какие из них работают. В этой статье мы сделаем следующий шаг, рассмотрев влияние обучения с подкреплением, используемого с обученной нейронной сетью, на производительность. Наши испытания проводились в течение очень ограниченного промежутка времени. Тем не менее, мы продолжим использовать возможности, предоставляемые Мастером MQL5.