Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 13): Создание торгового алгоритма для паттерна "Голова и Плечи"
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 13): Создание торгового алгоритма для паттерна "Голова и Плечи"
В настоящей статье мы автоматизируем паттерн «Голова-Плечи» на MQL5. Мы анализируем его архитектуру, реализуем советник для его обнаружения и торговли, а также тестируем результаты на истории. Этот процесс раскрывает практичный торговый алгоритм, который можно усовершенствовать.
От начального до среднего уровня: Struct (III)
От начального до среднего уровня: Struct (III)
В этой статье мы рассмотрим, что такое структурированный код. Многие люди путают структурированный код с организованным кодом, однако между этими двумя понятиями есть разница. Об этом и будет рассказано в этой статье. Несмотря на кажущуюся сложность, которую вы почувствуете при первом знакомстве с этим типом написания кода, я постарался подойти к этому вопросу как можно проще. Но данная статья - лишь первый шаг к чему-то большему.
Управление рисками (Часть 1): Основы построения класса по управлению рисками
Управление рисками (Часть 1): Основы построения класса по управлению рисками
В этой статье мы рассмотрим основы управления рисками в трейдинге и узнаем, как создать свои первые функции для расчета подходящего лота для сделки, а также стоп-лосса. Кроме того, мы подробно рассмотрим, как работают эти функции, объясняя каждый шаг. Наша цель — дать четкое понимание того, как применять эти концепции в автоматической торговле. В конце мы применим все на практике, создав простой скрипт с разработанным нами включаемым файлом.
От начального до среднего уровня: Индикатор (IV)
От начального до среднего уровня: Индикатор (IV)
В этой статье мы рассмотрим, как легко создать и внедрить операционную методологию для окрашивания свечей. Данная концепция высоко ценится трейдерами. При реализации такого рода вещей необходимо проявлять осторожность, чтобы бары или свечи сохраняли свой первоначальный вид и не затрудняли чтение свечи за свечой.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 53): Market Facilitation Index
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 53): Market Facilitation Index
Market Facilitation Index (индекс облегчения рынка) — еще один индикатор Билла Вильямса, предназначенный для измерения эффективности движения цен в сочетании с объемом. Как всегда, мы рассматриваем различные паттерны этого индикатора в рамках класса сигналов Мастера и представляем ряд отчетов по тестам и результаты анализа различных паттернов.
От начального до среднего уровня: Индикатор (III)
От начального до среднего уровня: Индикатор (III)
В данной статье мы рассмотрим, как объявлять различные индикаторы графического представления, такие как DRAW_COLOR_LINE и DRAW_FILLING. Кроме того, конечно же, мы научимся строить графики по нескольким индикаторам простым, практичным и быстрым способом. Это может действительно изменить ваш взгляд на MetaTrader 5 и рынок в целом.
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (S3CE-Net)
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (S3CE-Net)
Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 4): Построение многоуровневой системы зонального восстановления
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 4): Построение многоуровневой системы зонального восстановления
В этой статье мы разработаем многоуровневую систему зонального восстановления в MQL5, которая использует RSI для генерации торговых сигналов. Каждый сигнал динамически добавляется в массив, что позволяет системе одновременно управлять несколькими сигналами в рамках логики зонального восстановления. Данный подход демонстрирует эффективную обработку сложных сценариев управления торговлей, сохраняя при этом масштабируемый и надежный дизайн кода.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 12): Реализация стратегии смягчения ордер-блоков (MOB)
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 12): Реализация стратегии смягчения ордер-блоков (MOB)
В настоящей статье нами будет создана торговая система на MQL5, которая автоматизирует обнаружение ордер-блоков для для торговли по концепции Smart Money. Мы опишем правила стратегии, реализуем логику средствами MQL5 и интегрируем управление рисками для эффективного совершения сделок. Наконец, проведём тестирование системы на истории, чтобы оценить ее эффективность и доработать для получения оптимальных результатов.
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 5): Самоадаптирующиеся торговые правила
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 5): Самоадаптирующиеся торговые правила
Правилам безопасного использования индикатора не всегда легко следовать. Спокойные рыночные условия могут неожиданно приводить к появлению на индикаторе значений, которые не будут считаться торговым сигналом, что приведет к упущенным возможностям для алгоритмических трейдеров. В статье рассматривается потенциальное решение проблемы, а также создание торговых приложений, способных адаптировать свои торговые правила к имеющимся рыночным данным.
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Окончание)
В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 9): Внешние библиотеки
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 9): Внешние библиотеки
В статье рассматривается новое измерение анализа с использованием внешних библиотек, специально разработанных для расширенной аналитики. Эти библиотеки, такие как pandas, предоставляют мощные инструменты для обработки и интерпретации сложных данных, позволяя трейдерам получать более глубокое представление о динамике рынка. Интегрируя такие технологии, мы можем сократить разрыв между необработанными данными и практическими стратегиями. Здесь мы заложим основу для этого инновационного подхода и раскроем потенциал объединения технологий с опытом трейдинга.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 10): Внешние библиотеки (II) VWAP
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 10): Внешние библиотеки (II) VWAP
Освойте возможности VWAP с помощью нашего подробного руководства! Узнайте, как интегрировать анализ VWAP в вашу торговую стратегию, используя MQL5 и Python. Получите максимально полное представление о рынке и улучшите свои торговые решения уже сегодня.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 8): Панель метрик
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 8): Панель метрик
Будучи одним из самых мощных наборов инструментов для анализа движения цен, панель метрик (Metrics Board) разработана для упрощения анализа рынка путем мгновенного предоставления основных рыночных показателей всего одним нажатием кнопки. Каждая кнопка выполняет определенную функцию: анализирует силу тренда, объем и другие ключевые показатели. Этот инструмент предоставляет точные данные в реальном времени, когда они вам больше всего нужны. Давайте подробнее рассмотрим его особенности в этой статье.
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Интеграция спайков)
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Интеграция спайков)
В статье представлена практическая реализация ключевых компонентов фреймворка SEW-ResNet средствами MQL5. Использование динамических массивов и спайковых механизмов позволяет гибко строить архитектуру модели и эффективно обрабатывать финансовые временные ряды. Предложенные решения показывают, как SEW-ResNet может оптимизировать вычисления и улучшить выделение значимых признаков.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 11): Разработка многоуровневой системы сеточной торговли
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 11): Разработка многоуровневой системы сеточной торговли
В настоящей статье мы разрабатываем советник многоуровневой системы сеточной торговли с использованием MQL5, уделяя особое внимание архитектуре и алгоритмам, лежащим в основе стратегий сеточной торговли. Мы изучим внедрение многоуровневой сетевой логики и методов управления рисками для работы в изменяющихся рыночных условиях. Наконец, приведём подробные объяснения и практические советы, которые помогут вам в создании, тестировании и совершенствовании автоматической торговой системы.
От начального до среднего уровня: Индикатор (II)
От начального до среднего уровня: Индикатор (II)
В этой статье мы рассмотрим, как реализовать расчет скользящей средней и какие меры предосторожности следует предпринять при выполнении данного расчета. Мы также поговорим о перегрузке функции OnCalculate, чтобы знать, когда и как работать с той или иной моделью.
Как заработать, выполняя заказы трейдеров в сервисе "Фриланс"
Как заработать, выполняя заказы трейдеров в сервисе "Фриланс"
MQL5 Фриланс - это онлайн-сервис, где разработчики за денежное вознаграждение пишут для трейдеров-заказчиков торговые приложения. Сервис успешно функционирует с 2010 года: на данный момент выполнено более 100 000 работ общей стоимостью в $7 млн. Как видим, деньги здесь крутятся вполне приличные.
Разрабатываем менеджер терминалов (Часть 1): Постановка задачи
Разрабатываем менеджер терминалов (Часть 1): Постановка задачи
Как обеспечить возможность удобного контроля за несколькими терминалами, на которых торгуют советники, да ещё и на разных компьютерах? Попробуем создать веб-интерфейс по управлению запуском торговых терминалов MetaTrader 5 и просмотру детальной информации о работе каждого экземпляра.
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 2): Создание синтетического символа для тестирования
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 2): Создание синтетического символа для тестирования
В этой статье мы создаем синтетический символ с использованием генеративно-состязательной сети (GAN), которая включает в себя генерацию реалистичных финансовых данных, имитирующих поведение реальных рыночных инструментов, таких как EURUSD. Модель GAN изучает закономерности и волатильность на основе исторических рыночных данных и создает синтетические ценовые данные с аналогичными характеристиками.
Алгоритм голубых обезьян — Blue Monkey (BM) Algorithm
Алгоритм голубых обезьян — Blue Monkey (BM) Algorithm
В статье представлена реализация метаэвристического алгоритма Blue Monkey, основанного на моделировании социального поведения голубых мартышек. Рассматриваются ключевые механизмы алгоритма - групповая структура популяции, следование за локальными лидерами и обновление поколений через замену худших взрослых особей лучшими детёнышами, а также анализируются результаты тестирования.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum
В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.
От начального до среднего уровня: Индикатор (I)
От начального до среднего уровня: Индикатор (I)
В этой статье мы создадим наш первый индикатор, который будет полностью практичным и функциональным. Цель не в том, чтобы показать, как создать приложение, а в том, чтобы помочь вам понять, как можно развивать собственные идеи и дать вам возможность применить их на практике безопасным, простым и практичным способом.
Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания (Окончание)
В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические основы и приступили к реализации подходов фреймворка Multitask-Stockformer, объединяющего вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention. Продолжаем реализацию алгоритмов указанного фреймворка и оценим их эффективность на реальных исторических данных.
От начального до среднего уровня: События (II)
От начального до среднего уровня: События (II)
В этой статье мы увидим, что не всегда нужно реализовывать всё каким-то определенным образом. Существуют альтернативные способы решения проблем. Для правильного понимания этой статьи необходимо понять концепции, описанные в предыдущих статьях. Представленные здесь материалы предназначены исключительно для образовательных целей. Не надо рассматривать его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных здесь концепций.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 9): Создаем советник для стратегии прорыва азиатской сессии
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 9): Создаем советник для стратегии прорыва азиатской сессии
В данной статье мы создаем советник на MQL5 для стратегии прорыва азиатской сессии, вычисляя максимумы и минимумы сессии и применяя фильтрацию трендов с помощью скользящей средней. Реализуем динамический дизайн объектов, определяемые пользователем входные временные параметры и надежное управление рисками. Наконец, продемонстрируем методы тестирования на истории и оптимизации для доработки программы.
Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания
Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания
Предлагаем познакомиться с фреймворком объединяющим вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention, направленную на повышение отзывчивости и точности прогнозирования в условиях нестабильности рынка. Вейвлет-преобразование позволяет разложить доходность активов на высокие и низкие частоты, тщательно фиксируя долгосрочные рыночные тенденции и краткосрочные колебания.
Создание вероятностного рыночно-нейтрального робота на основе распределения доходностей
Создание вероятностного рыночно-нейтрального робота на основе распределения доходностей
Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)
Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.
Моделирование рынка (Часть 02): Кросс-ордера (II)
Моделирование рынка (Часть 02): Кросс-ордера (II)
В отличие от того, что было в предыдущей статье, здесь мы осуществим проверку опции выбора на советнике. Хотя это еще не окончательное решение, но пока этого будет достаточно. С помощью данной статьи, вы сможете понять, как реализовать одно из возможных решений.
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (Окончание)
Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 8): Создание советника с помощью гармонических паттернов Butterfly
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 8): Создание советника с помощью гармонических паттернов Butterfly
В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 7): Создание советника по сеточной торговле с динамическим масштабированием лотов
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 7): Создание советника по сеточной торговле с динамическим масштабированием лотов
В настоящей статье мы создадим советник сеточной торговли на MQL5, использующий динамическое масштабирование лотов. Мы расскажем о разработке стратегии, реализации кода и процессе тестирования на истории. Наконец, мы поделимся ключевыми идеями и передовыми практиками по оптимизации автоматической торговой системы.
От начального до среднего уровня: Struct (II)
От начального до среднего уровня: Struct (II)
В данной статье мы попытаемся разобраться в том, почему структуры были созданы на таких языках программирования, как MQL5, а также почему в некоторых случаях структуры являются идеальным способом передачи значений между функциями и процедурами, а в других случаях они могут быть не самым лучшим способом сделать это.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM(IV) — Тестирование торговой стратегии
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM(IV) — Тестирование торговой стратегии
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.
Алгоритм Поиска Ворона — Crow Search Algorithm (CSA)
Алгоритм Поиска Ворона — Crow Search Algorithm (CSA)
Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.
Торгуем опционы без опционов (Часть 3): Сложные опционные стратегии
Торгуем опционы без опционов (Часть 3): Сложные опционные стратегии
Рассматриваются флэтовые (не направленные) и трендовые (направленные) опционные стратегии и их реализация на MQL5. Модернизируется эксперт, написанный в предыдущей статье. Добавляется отображение опционных уровней. Теперь пора рассмотреть работу и реализовать те стратегии, которые используются на практике опционными трейдерами.