Algorithmic Trading Articles for Эксперты

Нейросети в трейдинге: Обучение метапараметров на основе гетерогенности (Окончание)

В статье описана практическая реализация фреймворка HimNet на базе MQL5, который готов к интеграции в автоматическую торговлю. Мы показываем, как метапараметры, адаптированные под гетерогенность, превращают модель в универсальный инструмент, способный справляться с изменчивой волатильностью.

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

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка FinCon. FinCon является многоагентной системой, основанной на больших языковых моделях (LLM). Сегодня мы реализуем необходимые модули и проведем комплексное тестирование модели на реальных исторических данных.

Нейросети в трейдинге: Обучение метапараметров на основе гетерогенности (Основные компоненты)

В этой статье мы подробно рассматриваем алгоритмы реализации ключевых компонентов фреймворка HimNet. Демонстрируем, как при минимальном числе обучаемых компонентов достигается высокая согласованность и управляемость всей системы. Представленная реализация отличается компактностью и прозрачностью, что облегчает её адаптацию к реальным рыночным задачам.

Обучение нелинейного U-Transformer на остатках линейной авторегрессионной модели

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (Окончание)

Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.

Нейросети в трейдинге: Обучение метапараметров на основе гетерогенности (HimNet)

Предлагаем познакомиться с фреймворком HimNet, который сочетает гибкость пространственно-временной адаптации с высокой вычислительной эффективностью, позволяя получать точные и стабильные прогнозы на финансовых временных рядах. В статье подробно показано, как его ключевые компоненты взаимодействуют между собой, превращая сложные алгоритмы в управляемую архитектуру.

Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA)

Предлагаю познакомиться с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет обучение с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и управлением рисками в турбулентных рыночных условиях.

Реализация квантовой схемы Quantum Reservoir Computing (QRC)

Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.

Нейросети в трейдинге: Модель темпоральных запросов (Окончание)

Представляем вашему вниманию завершающий этап реализации и тестирования фреймворка TQNet, в котором теория встречается с реальной торговой практикой. Мы пройдём путь от исторического обучения до стресс-теста на свежих рыночных данных, оценивая устойчивость и точность модели. Итоговые результаты — это не только сухие цифры, но и наглядная демонстрация прикладной ценности предложенного подхода.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (Окончание)

В статье подробно раскрывается SCNN-архитектура и один из вариантов её реализация средствами MQL5. Мы покажем, как декомпозиция временных рядов сочетается с нейросетевыми методами и вниманием.

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.

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.

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.

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

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.

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

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.

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.

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.

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.

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)

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

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

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

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

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.

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.

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.

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.

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.