Add a new article
Разработка советника для мониторинга точек входа в свинг-сделки
Разработка советника для мониторинга точек входа в свинг-сделки
Год близится к завершению, и в это время долгосрочные трейдеры часто подводят его итоги, анализируя историю рынка, его поведение и тренды с тем, чтобы оценить потенциал для будущих движений. В этой статье мы рассмотрим разработку советника для мониторинга долгосрочных сделок с помощью языка MQL5. Цель в том, чтобы справиться с такими проблемами, как упущение торговых возможностей по причине торговли вручную и отсутствия автоматизированных систем мониторинга. В качестве примера мы будем использовать одну из наиболее ярких торговых пар, чтобы эффективно определить стратегию для нашего решения и разработать его.
Отправка сообщений из MQL5 в Discord, создание бота Discord-MetaTrader 5
Отправка сообщений из MQL5 в Discord, создание бота Discord-MetaTrader 5
Подобно Telegram, Discord способен получать информацию и сообщения в формате JSON, используя свои коммуникационные API. В настоящей статье мы рассмотрим, как можно использовать API Discord для отправки торговых сигналов и обновлений из MetaTrader 5 в ваше торговое сообщество Discord.
Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (Энкодер)
Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (Энкодер)
Предлагаем познакомиться с продолжением реализации фреймворка SCNN, который сочетает в себе гибкость и интерпретируемость, позволяя точно выделять структурные компоненты временного ряда. В статье подробно раскрываются механизмы адаптивной нормализации и внимания, что обеспечивает устойчивость модели к изменяющимся рыночным условиям.
Оптимизация сообществом ученых — Community of Scientist Optimization (CoSO): Теория
Оптимизация сообществом ученых — Community of Scientist Optimization (CoSO): Теория
Секреты эффективной оптимизации торговых стратегий в метаэвристических подходах. Community of Scientist Optimization — новый популяционный алгоритм, вдохновленный механизмами функционирования научного сообщества. В отличие от традиционных природных метафор, CoSO моделирует уникальные аспекты человеческой научной деятельности: публикацию результатов в журналах, конкуренцию за гранты и формирование исследовательских групп.
Передовые алгоритмы исполнения ордеров на MQL5: TWAP, VWAP и ордера Iceberg
Передовые алгоритмы исполнения ордеров на MQL5: TWAP, VWAP и ордера Iceberg
Фреймворк MQL5, предоставляющий розничным трейдерам алгоритмы исполнения институционального уровня (TWAP, VWAP, Iceberg) с помощью унифицированного менеджера исполнения и анализатора эффективности для более плавного и точного разделения ордеров и аналитики.
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VIII): Панель аналитики
Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть VIII): Панель аналитики
В этой статье мы углубимся в добавление полезных торговых показателей в специализированное окно, интегрированное в панель администратора советника. Основное внимание уделено внедрению MQL5 для разработки аналитической панели. Подчеркивается ценность данных, которые она предоставляет администраторам. Панель в основном играет образовательную роль, позволяя извлекать из процесса разработки ценные уроки, приносящие пользу как начинающим, так и опытным разработчикам. В статье демонстрируются безграничные возможности, которые предлагает данная серия в плане предоставления передовых программных инструментов. Кроме того, мы рассмотрим реализацию классов PieChart и ChartCanvas в рамках продолжающегося расширения возможностей панели администратора.
Применение модели машинного обучения CatBoost в качестве фильтра для трендовых стратегий
Применение модели машинного обучения CatBoost в качестве фильтра для трендовых стратегий
CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних.
Анализ настроений в Twitter с помощью сокетов
Анализ настроений в Twitter с помощью сокетов
Этот инновационный торговый бот интегрирует платформу MetaTrader 5 с языком Python в целях использования анализа настроений в социальных сетях в режиме реального времени для автоматизированного принятия торговых решений. Путем анализа настроений в Twitter, связанных с конкретными финансовыми инструментами, бот преобразует тенденции социальных сетей в действенные торговые сигналы. Он использует архитектуру «клиент-сервер» с сокетной связью, обеспечивая бесперебойное взаимодействие между торговыми возможностями MetaTrader 5 и вычислительной мощностью Python.
Оптимизация и тонкая настройка исходного кода для улучшения результатов тестирования на истории
Оптимизация и тонкая настройка исходного кода для улучшения результатов тестирования на истории
Улучшите свой код MQL5, оптимизировав логику, улучшив вычисления и сократив время выполнения, чтобы повысить точность тестирования на истории. Проведите тонкую настройку параметров, оптимизацию циклов и устранение неэффективности для улучшения результата.
Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть II): Обучаем нейросеть с обратным распространением ошибки на марковских матрицах ALGLIB
Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть II): Обучаем нейросеть с обратным распространением ошибки на марковских матрицах ALGLIB
В статье представлена инновационная архитектура квантовой нейронной сети для алгоритмической торговли, объединяющая принципы квантовой механики с современными методами машинного обучения. Система включает квантовые эффекты (резонанс, интерференцию, декогеренцию), многоуровневую память различных временных масштабов, марковские цепи с библиотекой ALGLIB и адаптивное управление параметрами. Полная реализация выполнена на MQL5 с использованием встроенных типов matrix/vector, что устраняет барьеры внедрения в MetaTrader 5.
Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (SCNN)
Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (SCNN)
Предлагаем познакомиться с инновационным фреймворком SCNN, который выводит анализ временных рядов на новый уровень за счёт чёткого разделения данных на долгосрочные, сезонные, краткосрочные и остаточные компоненты. Такой подход значительно повышает точность прогнозирования, позволяя модели адаптироваться к сложной и меняющейся рыночной динамике.
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 4): Разработка EX5-библиотеки для управления историей
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 4): Разработка EX5-библиотеки для управления историей
Узнайте, как извлекать, обрабатывать, классифицировать, сортировать, анализировать и управлять закрытыми позициями, ордерами и историями сделок с помощью MQL5, создав обширную EX5-библиотеку управления историей с помощью подробного пошагового подхода.
Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 1): Нехватка совместимых метрик
Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 1): Нехватка совместимых метрик
В настоящей статье показано, что часть проблем, с которыми мы сталкиваемся, коренится в слепом следовании «лучшим практикам». Предоставляя читателю простые, основанные на реальном рынке доказательства, мы объясним ему, почему мы должны воздержаться от такого поведения и вместо этого принять передовой опыт, основанный на конкретных областях, если наше сообщество хочет получить хоть какой-то шанс на восстановление скрытого потенциала ИИ.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 5): Добавление в панель адаптивных элементов управления и кнопок сортировки
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 5): Добавление в панель адаптивных элементов управления и кнопок сортировки
В этой статье мы создадим кнопки для фильтров валютных пар, уровней важности, временных фильтров и функцию отмены для улучшения управления панелью. Кнопки будут запрограммированы на динамическую реакцию на действия пользователя, обеспечивая бесперебойное взаимодействие. Мы также автоматизируем их поведение, чтобы отражать изменения в реальном времени на панели. Это повысит общую функциональность, мобильность и оперативность панели.
Алгоритм конкурентного обучения — Competitive Learning Algorithm (CLA)
Алгоритм конкурентного обучения — Competitive Learning Algorithm (CLA)
В статье представлен алгоритм конкурентного обучения (Competitive Learning Algorithm, CLA) — новый метаэвристический метод оптимизации, основанный на моделировании образовательного процесса. Алгоритм организует популяцию решений в виде классов со студентами и учителями, где агенты обучаются через три механизма: следование за лучшим в классе, использование личного опыта и обмен знаниями между классами.
Создание динамических графических интерфейсов на MQL5 через бикубическую интерполяцию
Создание динамических графических интерфейсов на MQL5 через бикубическую интерполяцию
В настоящей статье мы исследуем динамические графические интерфейсы MQL5, использующие бикубическую интерполяцию для высококачественного масштабирования изображений на торговых графиках. Мы подробно описываем гибкие варианты позиционирования, позволяющие выполнять динамическое центрирование или угловую привязку с настраиваемыми смещениями.
Популяционный ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Популяционный ADAM (Adaptive Moment Estimation)
В статье представлено превращение известного и популярного градиентного метода оптимизации ADAM в популяционный алгоритм и его модификация с введением гибридных особей. Новый подход позволяет создавать агентов, комбинирующих элементы успешных решений с использованием вероятностного распределения. Ключевое нововведение — формирование гибридных популяционных особей, которые адаптивно аккумулируют информацию от наиболее перспективных решений, повышая эффективность поиска в сложных многомерных пространствах.
Новый подход к пользовательским критериям при оптимизациях (Часть 1): Примеры функций активации
Новый подход к пользовательским критериям при оптимизациях (Часть 1): Примеры функций активации
Это первая из серии статей, посвященных математическим аспектам создания пользовательских критериев с особым акцентом на нелинейных функциях, применяемых в нейросетях, MQL5-коде для реализации, а также на использования целевых и корректирующих смещений.
Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью (Окончание)
Продолжаем начатую работу по созданию фреймворка FinMem, который использует подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека. Это позволяет модели не только эффективно обрабатывать сложные финансовые данные, но и адаптироваться к новым сигналам, значительно повышая точность и результативность инвестиционных решений в условиях динамично изменяющихся рынков.
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Окончание)
Представляем вашему вниманию заключительную часть цикла, посвящённого GinAR — нейросетевому фреймворку для прогнозирования временных рядов. В этой статье мы анализируем результаты тестирования модели на новых данных и оцениваем её устойчивость в условиях реального рынка.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 4): Советник Analytics Forecaster
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 4): Советник Analytics Forecaster
Мы выходим за рамки простого просмотра проанализированных показателей на графиках и переходим к более широкой перспективе, которая включает интеграцию с Telegram. Это позволит отправлять важные результаты непосредственно на мобильное устройство через Telegram.
Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью
Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью
Подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека, позволяют обрабатывать сложные финансовые данные и адаптироваться к новым сигналам, что способствует повышению эффективности инвестиционных решений в условиях динамичных рынков.
WebSocket для MetaTrader 5 — Асинхронные клиентские соединения с помощью Windows API
WebSocket для MetaTrader 5 — Асинхронные клиентские соединения с помощью Windows API
В данной статье подробно описывается разработка пользовательской динамически подключаемой библиотеки, предназначенной для упрощения асинхронных клиентских соединений по протоколу WebSocket для программ MetaTrader.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 4): Обновление новостей в панели управления в реальном времени
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 4): Обновление новостей в панели управления в реальном времени
В этой статье мы расширим возможности нашей панели экономического календаря, внедрив обновления новостей в реальном времени для поддержания актуальности рыночной информации. Мы интегрируем методы извлечения данных в реальном времени в MQL5 для непрерывного обновления событий на панели управления и повышения отзывчивости интерфейса. Это обновление обеспечивает нам доступ к последним экономическим новостям непосредственно с панели управления, оптимизируя торговые решения на основе самых свежих данных.
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 3): Советник Analytics Master
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 3): Советник Analytics Master
Переход от простого торгового скрипта к полнофункциональному советнику может значительно улучшить ваш торговый опыт. Представьте себе систему, которая автоматически отслеживает графики, выполняет основные вычисления в фоновом режиме и предоставляет регулярные обновления каждые два часа. Советник способен анализировать ключевые показатели, имеющие решающее значение для принятия обоснованных торговых решений, гарантируя вам доступ к самой актуальной информации для эффективной корректировки ваших стратегий.
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Основные компоненты)
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Основные компоненты)
Предлагаем познакомиться с новой реализацией ключевых компонентов Фреймворка GinAR — адаптивного алгоритма для работы с графовыми временными рядами. В статье шаг за шагом разобраны архитектура, алгоритмы прямого прохода и обратного распространения ошибки.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 50): Осциллятор Awesome
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 50): Осциллятор Awesome
Осциллятор Awesome — еще один индикатор Билла Вильямса, используемый для измерения импульса. Он может генерировать несколько сигналов. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим его на основе паттернов, используя классы и сборку Мастера MQL5.
Создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5
Создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5
В настоящей статье мы создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5. Мы подробно описываем интеграцию скользящих средних, расчеты ATR, а также улучшенную визуализацию графиков. Мы также расскажем о тестировании на истории, чтобы оценить эффективность индикатора и получить практическую информацию о трейдинге.
Пользовательские символы MQL5: Создаем символ 3D-баров
Пользовательские символы MQL5: Создаем символ 3D-баров
В данной статье представлено детальное руководство по созданию инновационного индикатора 3DBarCustomSymbol.mq5, который генерирует пользовательские символы в MetaTrader 5, объединяющие цену, время, объем и волатильность в единое трехмерное представление. Рассматриваются математические основы, архитектура системы, практические аспекты реализации и применения в торговых стратегиях.
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 3): Добавление сортировки по валюте, важности и времени
Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 3): Добавление сортировки по валюте, важности и времени
В этой статье мы реализуем фильтры на панели инструментов экономического календаря MQL5 для лучшего отображения новостей по валюте, важности и времени. Сначала мы установим критерии сортировки для каждой категории, а затем интегрируем их в панель управления, чтобы отображать только релевантные события. Наконец, мы обеспечим динамическое обновление каждого фильтра, чтобы предоставлять трейдерам необходимую экономическую информацию в реальном времени.
Знакомство с кривыми рабочих характеристик приемника (ROC-кривыми)
Знакомство с кривыми рабочих характеристик приемника (ROC-кривыми)
ROC-кривые — графические представления, используемые для оценки эффективности классификаторов. Хотя графики ROC относительно просты, на практике при их использовании существуют распространенные заблуждения и подводные камни. Цель данной статьи — познакомить читателя с графиками ROC как инструментом для практикующих специалистов, стремящихся разобраться в оценке эффективности классификаторов.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 6): Поиск ордер-блоков для торговли по концепции Smart Money
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 6): Поиск ордер-блоков для торговли по концепции Smart Money
В настоящей статье мы автоматизируем обнаружение ордер-блоков на MQL5, используя чистый анализ движения цены. Мы определяем ордер-блоки , реализуем их обнаружение и интегрируем автоматическое исполнение сделок. Наконец, для оценки эффективности стратегии, мы проведём её бэк-тестирование.
Экстремальная оптимизация — Extremal Optimization (EO)
Экстремальная оптимизация — Extremal Optimization (EO)
В данной статье рассматривается алгоритм Extremal Optimization (EO) — метод оптимизации, вдохновленный моделью самоорганизованной критичности Бака-Снеппена, где эволюция происходит через устранение наихудших компонентов системы. Модифицированная популяционная версия алгоритма демонстрирует отход от теоретических принципов в пользу практической эффективности, что приводит к созданию мощных вычислительных инструментов.
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (GinAR)
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (GinAR)
Предлагаем познакомиться с инновационным подходом к прогнозированию временных рядов с пропущенными данными на базе фреймворка GinAR. В статье показана реализация ключевых компонентов на OpenCL, что обеспечивает высокую производительность. В следующей публикации мы подробно рассмотрим интеграцию этих решений в MQL5. Это позволит понять, как применять метод на практике в трейдинге.
От начального до среднего уровня: Рекурсия
От начального до среднего уровня: Рекурсия
В этой статье мы рассмотрим очень интересную и довольно интересную концепцию программирования, хотя к ней следует относиться с большой осторожностью, поскольку неправильное её использование или непонимание превращает относительно простые программы в нечто неоправданно сложное. Но правильное использование и идеальная адаптация в одинаково подходящих ситуациях делают рекурсию отличным союзником в решении вопросов, которые в другом случае были бы гораздо более трудоемкими и длительными. Представленные здесь материалы предназначены только для изучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
Механизмы гейтинга в ансамблевом обучении
Механизмы гейтинга в ансамблевом обучении
В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.
Разработка системы репликации (Часть 75): Новый Chart Trade (II)
Разработка системы репликации (Часть 75): Новый Chart Trade (II)
В этой статье мы расскажем о классе C_ChartFloatingRAD. Это то, что позволяет Chart Trade работать. Однако на этом объяснение не закончится. Мы завершим его в следующей статье, так как содержание данной статьи довольно объемное и требует глубокого понимания. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Тестирование надежности торговых советников
Тестирование надежности торговых советников
При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.