Add a new article
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (III)
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (III)
В этой статье мы рассмотрим первую часть темы, которая не так проста для понимания новичками. Чтобы не запутаться еще больше и правильно объяснить данную тему, мы разделим объяснение на этапы. Эту статью мы посвятим первому этапу. Однако, хотя в конце статьи может показаться, что мы зашли в тупик, на самом деле мы сделаем шаг к другой ситуации, которая будет лучше понятна в следующей статье.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 28): Добавляем менеджер закрытия позиций
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 28): Добавляем менеджер закрытия позиций
При параллельной работе многих стратегий может возникнуть желание время от времени закрывать все открытые позиции и начинать работу стратегий заново. Уже написанный код позволяет реализовать такое поведение только вместе с ручными манипуляциями. Попробуем автоматизировать эту часть.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 27): Компонент для вывода многострочного текста
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 27): Компонент для вывода многострочного текста
При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 26): Информер для торговых инструментов
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 26): Информер для торговых инструментов
Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)
В данной статье рассмотрим как нам подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие советники нам понадобится создать и можно ли будет обойтись без изменений файлов библиотеки Advisor или свести необходимые изменения к минимуму.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 23): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (II)
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 23): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (II)
Мы стремимся создать систему автоматической периодической оптимизации торговых стратегий, используемых в одном итоговом советнике. С развитием система становится всё более сложной, поэтому время от времени надо смотреть на неё в целом с целью выявления узких мест и неоптимальных решений.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек
Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 21): Подготовка к важному эксперименту и оптимизация кода
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 21): Подготовка к важному эксперименту и оптимизация кода
Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?
Алгоритм дуэлянта — Duelist Algorithm
Алгоритм дуэлянта — Duelist Algorithm
Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 20): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (I)
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 20): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (I)
Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.
Нейросети в трейдинге: Модель темпоральных запросов (TQNet)
Нейросети в трейдинге: Модель темпоральных запросов (TQNet)
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.
Машинное обучение и Data Science (Часть 32): Как поддерживать актуальность AI-моделей с онлайн-обучением
Машинное обучение и Data Science (Часть 32): Как поддерживать актуальность AI-моделей с онлайн-обучением
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.
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (II)
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (II)
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.
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования (Окончание)
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.
Моделирование рынка (Часть 03): Вопрос производительности
Моделирование рынка (Часть 03): Вопрос производительности
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.
Риск-менеджер для торговых роботов (Часть I): Включаемый файл контроля рисков для советников
Риск-менеджер для торговых роботов (Часть I): Включаемый файл контроля рисков для советников
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.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (III) – Настройка адаптера
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (III) – Настройка адаптера
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.
Моделирование рынка (Часть 01): Кросс-ордера (I)
Моделирование рынка (Часть 01): Кросс-ордера (I)
Сегодня мы начнем второй этап, на котором рассмотрим вопрос о системе репликации/моделирования рынка. Для начала мы покажем возможное решение для кросс-ордеров. Я покажу решение, но оно еще не окончательное, это будет вариант решения проблемы, решить которую предстоит в ближайшем будущем.
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (I)
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (I)
В этой статье мы начнем рассматривать одну из концепций, которую многие новички избегают. Это связано с тем, что шаблоны - непростая тема, поскольку многие не понимают основного принципа, лежащего в основе шаблона: перегрузка функций и процедур.
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования — Построение модулей
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования — Построение модулей
В этой статье продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.
Файловые операции в MQL5: От базового ввода-вывода до собственного CSV-ридера
Файловые операции в MQL5: От базового ввода-вывода до собственного CSV-ридера
В статье рассматриваются основные методы обработки файлов MQL5, ведение журналов торговли, обработка CSV-файлов и интеграция внешних данных. Статья содержит как теорию, так и практическое руководство по реализации. Читатели научатся шаг за шагом создавать собственный класс импортера CSV, получив практические навыки для реальных приложений.
Создание прибыльной торговой системы (Часть 1): Количественный подход
Создание прибыльной торговой системы (Часть 1): Количественный подход
Многие трейдеры оценивают стратегии, основываясь на краткосрочных результатах, часто слишком рано отказываясь от прибыльных систем. Однако долгосрочная прибыльность зависит от положительного ожидания посредством оптимизированного Win Rate и соотношения доходности к риску (Risk-Reward), а также дисциплины при выборе размера позиции. Эти принципы можно проверить с помощью метода Монте-Карло в Python с использованием проверенных на исторических данных показателей, чтобы оценить, является ли стратегия надежной или со временем может потерпеть неудачу.
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 2): Система прорыва Кумо с Ichimoku и Awesome Oscillator
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 2): Система прорыва Кумо с Ichimoku и Awesome Oscillator
В этой статье мы создаем советник, который автоматизирует стратегию прорыв Кумо (Kumo Breakout) с использованием индикатора Ichimoku Kinko Hyo и Awesome Oscillator. Мы рассмотрим инициализацию хэндлов индикаторов, обнаружение условий прорыва и автоматизацию входов и выходов из сделок. Кроме того, мы внедрим трейлинг-стопы и логику управления позициями для повышения производительности советника и его адаптивности к рыночным условиям.
Прогнозирование в трейдинге и Grey-модели
Прогнозирование в трейдинге и Grey-модели
В этой статье рассматривается применение Grey-моделей для прогнозирования финансовых временных рядов. Мы рассмотрим принципы работы Grey-моделей и особенности их применения к финансовым рядам. Обсудим преимущества и ограничения использования этих моделей в трейдинге.
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования (SSCNN)
Нейросети в трейдинге: Декомпозиция вместо масштабирования (SSCNN)
В данной статье мы начинаем знакомство с фреймворком SSCNN — современным архитектурным решением для анализа временных рядов, сочетающим в себе точность, структурированность и высокую вычислительную эффективность. Мы последовательно рассмотрим его теоретические аспекты, обратим внимание на ключевые отличия от предшественников и начнем практическую реализацию базовых компонентов в среде MQL5.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 4): Обработка больших данных
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 4): Обработка больших данных
В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.
Гауссовcкие процессы в машинном обучении (Часть 2): Реализация и тестирование модели классификации в MQL5
Гауссовcкие процессы в машинном обучении (Часть 2): Реализация и тестирование модели классификации в MQL5
В этой части мы рассмотрим реализацию ключевых интерфейсов библиотеки Гауссовских процессов на MQL5 — IKernel, ILikelihood и IInference. Также мы продемонстрируем её работу на синтетических данных и и напишем индикаторы для классификации и регрессии, демонстрирующие её работу в онлайн-режиме — с переобучением модели на каждом новом баре.
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 2): Стратегия скальпинга на USDJPY
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 2): Стратегия скальпинга на USDJPY
Я поставил перед собой задачу построить торговую стратегию вокруг пары USDJPY. Мы будем использовать свечные модели, которые формируются на дневном таймфрейме, поскольку они потенциально имеют большую силу. Наша первоначальная стратегия оказалась прибыльной, что побудило нас продолжить ее совершенствование и добавить дополнительные уровни безопасности для защиты полученного капитала.
Передача тиковых данных из MetaTrader в Python через сокеты с помощью MQL5-сервисов
Передача тиковых данных из MetaTrader в Python через сокеты с помощью MQL5-сервисов
Иногда не все можно запрограммировать на языке MQL5. И даже если возможно конвертировать существующие современные библиотеки в MQL5, на это уйдет много времени. В данной статье мы попытаемся обойти зависимость от Windows с помощью MQL5-сервисов — будем передавать тиковые данные (bid, ask и time) в приложение Python с помощью сокетов.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (III)
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (III)
Добро пожаловать в третью часть серии статьей о трендах! Сегодня мы углубимся в использование дивергенции как стратегии определения оптимальных точек входа в рамках преобладающего дневного тренда. Мы также представим специальный механизм фиксации прибыли, аналогичный скользящему стоп-лоссу, но с уникальными усовершенствованиями. Кроме того, мы обновим советник Trend Constraint до более продвинутой версии, включив в него новое условие исполнения сделки в дополнение к существующим. Также мы продолжим изучать практическое применение MQL5 в разработке алгоритмов.
Алгоритм искусственного атома — Artificial Atom Algorithm (A3)
Алгоритм искусственного атома — Artificial Atom Algorithm (A3)
Реализация алгоритма A3 на MQL5 — метаэвристического метода оптимизации, вдохновленного химическими процессами. Всего 2 настраиваемых параметра, компактность и небольшая популяция обеспечивают высокую скорость работы при достаточном качестве решений.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 5): Советник Volatility Navigator
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 5): Советник Volatility Navigator
Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.
Сингулярный спектральный анализ на MQL5
Сингулярный спектральный анализ на MQL5
Данная статья предназначена в качестве руководства для тех, кто не знаком с концепцией сингулярного спектрального анализа и хочет получить достаточно знаний, чтобы иметь возможность применять встроенные инструменты, доступные на MQL5.
Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть III): Виртуальный квантовый процессор с кубитами
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.
Теория графов: Алгоритм Дейкстры в трейдинге
Теория графов: Алгоритм Дейкстры в трейдинге
Алгоритм Дейкстры — классическое решение по поиску кратчайшего пути в теории графов, которое позволяет оптимизировать торговые стратегии путем моделирования рыночных сетей. Трейдеры могут использовать его для поиска наиболее эффективных маршрутов в данных свечного графика.
Оптимизация сообществом ученых — Community of Scientist Optimization (CoSO): Практика
Оптимизация сообществом ученых — Community of Scientist Optimization (CoSO): Практика
Продолжение темы оптимизации научным сообществом. CoSO следует рассматривать не как готовое решение, а как перспективную исследовательскую платформу. При должной доработке, CoSO может найти свою нишу в задачах, где важна адаптивность и устойчивость к изменениям, а время вычислений не критично.