Статьи по алготрейдингу — руководства и примеры

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 18): Скруглённые текстовые выноски с настройкой ориентации

В этой статье показано, как создавать скругленные текстовые выноски в MQL5, комбинируя скругленный прямоугольник с треугольником-указателем и управляя ориентацией (вверх, вниз, влево, вправо). В ней подробно описаны предварительные вычисления геометрии, суперсэмплированное заполнение, закругленные дуги вершин и сегментированные рамки с коэффициентом расширения для бесшовных соединений. Читатели получат настраиваемый код для установки размера, радиуса, цвета, прозрачности и толщины, готовый для использования в качестве оповещений или всплывающих подсказок в торговых интерфейсах.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 17): Изучение векторных скругленных прямоугольников и треугольников

В этой статье мы рассматриваем векторные методы для рисования скругленных прямоугольников и треугольников в MQL5 с использованием canvas и суперсэмплирования для сглаживания изображения. Мы реализуем заливку методом сканирования строк, геометрические предварительные вычисления для дуг и касательных, а также рисование границ для создания плавных, настраиваемых фигур. Такой подход закладывает основу для современных элементов пользовательского интерфейса в будущих торговых инструментах, поддерживающего входные параметры для установки размеров, радиусов, рамок и прозрачности.

Самооптимизирующиеся советники в MQL5 (Часть 11): Введение в основы линейной алгебры

В ходе этого обсуждения мы заложим основу для использования мощных инструментов линейной алгебры, реализованных в API матриц и векторов MQL5. Чтобы умело использовать этот API, нам необходимо хорошо понимать принципы линейной алгебры, лежащие в основе эффективного применения этих методов. Цель этой статьи — дать читателю интуитивное представление о некоторых из наиболее важных правил линейной алгебры, которые нам, как алгоритмическим трейдерам в MQL5, необходимы для начала работы с этой мощной библиотекой.

Разработка инструментария анализа Price Action (Часть 25): Пробой фракталов по двум EMA

Price Action – это фундаментальный подход к выявлению прибыльных сетапов. Однако вручную отслеживать движение цены и паттерны бывает сложно и долго. Для решения этой задачи мы разрабатываем инструменты, которые автоматически анализируют Price Action и подают своевременные сигналы при обнаружении потенциальных возможностей. В этой статье представлен надежный инструмент, который использует пробои фракталов в сочетании с EMA 14 и EMA 200 для генерации надежных торговых сигналов, помогая трейдерам принимать более обоснованные решения.

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 23): Индикатор силы валют

Знаете, что на самом деле определяет направление валютной пары? Его определяет сила каждой отдельной валюты. В этой статье мы будем измерять силу валюты, анализируя все пары, в которых она присутствует. Это позволит прогнозировать движение этих пар, исходя из относительной силы входящих в них валют. Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 22): Панель корреляции

Этот инструмент представляет собой панель корреляций, которая в реальном времени рассчитывает и отображает коэффициенты корреляции для нескольких валютных пар. Показывая, как пары движутся относительно друг друга, этот инструмент добавляет важный контекст к анализу Price Action и помогает лучше понимать межрыночные взаимосвязи. Давайте разберем его возможности и варианты применения.

Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 26): Инструмент для работы с несколькими паттернами – пин-баром, паттернами поглощения и дивергенцией RSI

В соответствии с нашей целью – разрабатывать практические инструменты для анализа Price Action – в этой статье рассматривается создание советника, который выявляет пин-бары и паттерны поглощения и использует дивергенцию RSI для подтверждения перед формированием торговых сигналов.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 16): Улучшенное сглаживание методом суперсэмплинга (SSAA) и рендеринг в высоком разрешении

Мы добавляем сглаживание на основе суперсэмплинга и рендеринг высокого разрешения на панель Canvas на MQL5, а затем понижаем дискретизацию до целевого размера. В статье реализованы закругленные прямоугольные заливки и границы, закругленные треугольные стрелки и пользовательская полоса прокрутки с темой оформления для статистических и текстовых панелей. Эти инструменты помогут вам создать более плавные и разборчивые компоненты пользовательского интерфейса в MetaTrader 5.

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 05): Модуль Logging из Python — ведите логи профессионально

Интеграция модуля Logging языка Python с языком MQL5 предоставляет трейдерам систематический подход к ведению логов, упрощая процесс мониторинга, отладки и документирования торговой деятельности. В этой статье описывается процесс адаптации, предлагая трейдерам мощный инструмент для поддержания четкости и организованности в процессе разработки программного обеспечения для трейдинга.

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 8): Анализ нескольких стратегий (3) — Политика взвешенного голосования

В этой статье исследуется, как определение оптимального количества стратегий в ансамбле может стать сложной задачей, которую проще решить с помощью генетического оптимизатора MetaTrader 5. Сеть MQL5 Cloud также используется как ключевой ресурс для ускорения бэктестинга и оптимизации. В целом, наше обсуждение здесь подготавливает почву для разработки статистических моделей, позволяющих оценивать и улучшать торговые стратегии на основе результатов работы нашего первоначального ансамбля.

Преодоление проблем доступности в торговых инструментах на MQL5 (Часть I): Как добавить контекстные голосовые оповещения в индикаторы MQL5

В этой статье рассматривается ориентированное на доступность усовершенствование, выходящее за рамки оповещений терминала по умолчанию, путем использования управления ресурсами MQL5 для предоставления контекстной голосовой обратной связи. Вместо общих звуковых сигналов индикатор сообщает о том, что произошло и почему, позволяя трейдерам понимать рыночные события, не полагаясь исключительно на визуальное наблюдение. Такой подход особенно ценен для трейдеров с ослабленным зрением, но он также полезен занятым или многозадачным пользователям, предпочитающим взаимодействие со свободными руками.

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 10): Факторизация матриц

Факторизация — это математический процесс, используемый для получения представления о свойствах данных. Когда мы применяем факторизацию к большим наборам рыночных данных — организованных в строки и столбцы — мы можем выявлять закономерности и характеристики рынка. Факторизация является мощным инструментом, и в этой статье показано, как использовать её в терминале MetaTrader 5 через API MQL5, чтобы получить более глубокое понимание рыночных данных.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 15): Эффекты размытия canvas, рендеринг теней и плавная прокрутка колесом мыши

В этой статье мы выполняем улучшение панели холста на MQL5 с помощью новейших визуальных эффектов, включая градиенты размытия для эффекта наложения тумана, рендеринг теней для заголовков и рисование со сглаживанием для получения более плавных линий и кривых. Мы добавим плавную прокрутку колесом мыши на текстовой панели, которая не влияет на масштаб графика, что технически является улучшением.

Статистический арбитраж на основе коинтегрированных акций (Часть 1): Tесты Энгла — Грейнджера и Йохансена на коинтеграцию

Эта статья призвана стать понятным и дружелюбным введением для трейдеров в наиболее распространенные тесты на коинтеграцию, а также простым руководством по интерпретации их результатов. Тесты Энгла — Грейнджера и Йохансена позволяют выявлять статистически значимые пары или группы активов, обладающие общей долгосрочной динамикой. Тест Йохансена особенно полезен для портфелей из трех и более активов, так как он рассчитывает силу коинтеграционных векторов для всех инструментов одновременно.

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 04): Модули time, date и datetime из Python

В отличие от MQL5, язык программирования Python предлагает контроль и гибкость, когда речь заходит о работе со временем и управлении им. В этой статье мы реализуем модули, аналогичные модулям в языке MQL5 для более удобной обработки дат и времени, как в Python.

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 03): Модуль schedule из Python — расширенные возможности OnTimer

Модуль schedule в Python предоставляет простой способ планирования повторяющихся задач. Хотя в MQL5 отсутствует встроенный аналог, в этой статье мы реализуем аналогичную библиотеку, чтобы упростить настройку событий по расписанию в MetaTrader 5.

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 8): Анализ нескольких стратегий (2)

Присоединяйтесь к нашему продолжению обсуждения, в котором мы объединим наши первые две торговые стратегии в ансамблевую торговую стратегию. Мы продемонстрируем различные возможные схемы комбинирования нескольких стратегий, а также способы управления пространством параметров, чтобы обеспечить возможность эффективной оптимизации даже при увеличении количества параметров.

Архитектура системы машинного обучения в MetaTrader5 (Часть 5): Последовательный бутстреппинг— устранение смещения меток и повышение доходности

Последовательный бутстреппинг меняет подход к бутстреп-выборке в финансовом машинном обучении, активно избегая временных перекрытий в метках. Это обеспечивает более независимые обучающие выборки, более точные оценки неопределенности и более надежные торговые модели. В этом практическом руководстве объясняется интуитивная основа метода, пошагово разбирается алгоритм, приводятся оптимизированные паттерны кода для работы с большими массивами данных, а также демонстрируется измеримый прирост эффективности с помощью симуляций и реальных бэктестов.

Архитектура системы машинного обучения в MetaTrader 5 (Часть 2): Маркировка финансовых данных для машинного обучения

Во второй части серии «MetaTrader 5 и машинное обучение: практическое руководство» вы узнаете, почему простые метки могут сбивать ваши модели с толку — и как применять продвинутые техники, такие как метод тройных барьеров и сканирование тренда, для создания надежных и учитывающих риски целевых показателей. Наполненное практическими примерами на Python, оптимизирующими эти вычислительно сложные методы, это практическое руководство показывает, как преобразовать зашумленные рыночные данные в достоверные метки, отражающие реальные условия торговли.

Архитектура системы машинного обучения в MetaTrader 5 (Часть 3): Метод разметки сканированием тренда

Мы создали надежный конвейер разработки признаков на основе тиковых баров, чтобы исключить утечку данных, и решили критическую проблему разметки с помощью метода тройных барьеров и мета-разметки. В этой части рассматривается продвинутая техника разметки — сканирование тренда — для адаптивных горизонтов. После изложения теории будет показан пример использования меток сканирования тренда в сочетании с мета-разметкой для улучшения классической стратегии на основе пересечения скользящих средних.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 13): Создание ценовой панели на базе Canvas с панелями графика и статистики

В этой статье мы разрабатываем ценовую панель на основе холста (canvas) в MQL5 с использованием класса CCanvas для создания интерактивных панелей для визуализации последних графиков цен и статистики счетов с поддержкой фоновых изображений, эффектов тумана и градиентной заливки. Система включает в себя функции перетаскивания и изменения размера с помощью обработки событий мыши, переключение тем оформления между темным и светлым режимами с динамической настройкой цветов, а также элементы управления сворачиванием/разворачиванием для эффективного управления пространством графика.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 11): Панель корреляционной матрицы (Пирсон, Спирман, Кенделл) с тепловой картой и стандартным режимом

В этой статье мы создаем панель корреляционной матрицы в MQL5 для вычисления взаимосвязей между активами с использованием методов Пирсона (Pearson), Спирмена (Spearman) и Кенделла (Kendall) за заданный таймфрейм и количество баров. Система предлагает стандартный режим с цветовыми порогами и звездочками p-значений, а также режим тепловой карты с градиентными визуальными элементами силы корреляции. Он включает в себя интерактивный пользовательский интерфейс с селекторами таймфреймов, переключателями режимов и динамической легендой для эффективного анализа взаимозависимостей символов.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 75): Использование Awesome Oscillator и конвертов

Инструмент Awesome Oscillator от Билла Уильямса и канал конвертов (Envelopes Channel) — это сочетание, которое можно использовать взаимодополняющим образом в составе советника MQL5. Мы используем Awesome Oscillator за его способность выявлять тренды, а канал конвертов используется для определения уровней поддержки/сопротивления. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 23): Зональное восстановление с трейлинг-стопом и логикой корзин

В этой статье мы усовершенствуем нашу систему зонального восстановления (Zone Recovery System), внедрив трейлинг-стопы и возможности торговли несколькими корзинами. Мы исследуем, как усовершенствованная архитектура использует динамические трейлинг-стопы для фиксации прибыли и систему управления корзинами для эффективной обработки множества торговых сигналов. В ходе реализации и тестирования на истории мы продемонстрируем более надежную торговую систему, приспособленную к адаптивным рыночным условиям.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 74): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder с обучением с учителем

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов Ишимоку и ADX, рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью обучения с учителем. Ишимоку и ADX представляют собой взаимодополняющую пару уровней поддержки/сопротивления и тренда. Наш подход обучения с учителем использует нейронную сеть, которая задействует ядро глубокого спектрального смешения (Deep Spectral Mixture Kernel) для точной настройки прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для сборки советника.

Искусство работы с логами (Часть 10): Подавление повторяющихся логов (suppression)

Мы создали систему подавления логов в библиотеке Logify. В статье подробно рассматривается, как класс CLogifySuppression уменьшает «шум» в консоли, применяя настраиваемые правила для исключения повторяющихся или незначимых сообщений. Также мы освещаем структуру внешних конфигурационных файлов, механизмы валидации и всестороннее тестирование, обеспечивающие надежность и гибкость сбора логов при разработке ботов и индикаторов.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 7): Автоматический выбор стратегии

В этой статье показано, как автоматически определять потенциально прибыльные торговые стратегии с помощью MetaTrader 5. Решения "белого ящика", основанные на неконтролируемой матричной факторизации, быстрее настраиваются, лучше поддаются интерпретации и предоставляют четкие рекомендации относительно того, какие стратегии следует сохранить. Решения "черного ящика", хотя и требуют больше времени, лучше подходят для сложных рыночных условий, которые подходы "белого ящика" могут не учитывать. Присоединяйтесь к нашему обсуждению того, как наши торговые стратегии могут помочь нам тщательно подбирать прибыльные стратегии при любых обстоятельствах.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 73): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder

Индикатор Ишимоку (Ichimoku-Kinko-Hyo) и осциллятор ADX-Wilder — это взаимодополняющая пара, которую можно использовать в составе MQL5-советника. Индикатор Ишимоку многогранен, однако в данной статье мы будем использовать его в первую очередь для определения уровней поддержки и сопротивления. Мы также применим ADX для определения тренда. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 22): Создание системы зонального восстановления для трендовой торговли по индикатору Envelopes

Мы разработаем систему зонального восстановления (Zone Recovery System), интегрированную со стратегией трендовой торговли на основе конвертов (Envelopes trend-trading strategy) на MQL5. Также мы опишем архитектуру использования индикаторов RSI и конвертов для инициирования сделок и управления зональным восстановлением с целью минимизации потерь. На практике и в ходе тестирования мы продемонстрируем, как создать эффективную автоматизированную торговую систему для динамичных рынков.

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 02): Создание библиотеки REQUESTS, как в Python

В этой статье опишем реализацию модуля, аналогичного модулю requests в Python, чтобы упростить отправку и получение веб-запросов в MetaTrader 5 с использованием MQL5.

Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 10): Разработка системы отслеживания стратегии с визуальными уровнями и показателями эффективности

В данной статье мы разрабатываем систему отслеживания стратегий на языке MQL5, которая обнаруживает сигналы пересечения скользящих средних, отфильтрованные долгосрочной скользящей средней, моделирует или исполняет сделки с настраиваемыми уровнями TP и SL в пунктах, а также отслеживает результаты, такие как попадание в TP/SL, для анализа эффективности.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 72): Использование паттернов MACD и OBV с обучением с учителем

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов MACD и OBV, мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью машинного обучения. MACD и OBV — это взаимодополняющая пара, отражающая тренд и объем. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network, CNN), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 41): Руководство для начинающих по работе с файлами в MQL5 (III)

Узнайте, как читать CSV-файл в MQL5 и упорядочивать содержащиеся в нем торговые данные в динамических массивах. В этой статье пошагово показано, как подсчитать элементы файла, сохранить все данные в едином массиве и разнести каждый столбец по отдельным массивам, заложив основу для более продвинутого анализа и визуализации торговой эффективности.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 6): Эффективная кросс-валидация исторической памяти рынка

В этом обсуждении мы противопоставим классический подход к кросс-валидации временных рядов современным альтернативам, бросающим вызов его основным допущениям. Мы выявляем ключевые «слепые зоны» традиционной кросс-валидации, особенно её неспособность учитывать меняющиеся рыночные условия. Для устранения этих пробелов мы внедряем эффективную кросс-валидацию исторической памяти рынка (Effective Memory Cross-Validation, EMCV) - подход, ориентированный на предметную область, ставящий под сомнение устоявшееся мнение о том, что увеличение объема исторических данных всегда повышает показатели результатов.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 5): Краткий обзор кросс-валидации временных рядов

В этой серии статей мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются алгоритмические трейдеры при внедрении торговых стратегий, основанных на машинном обучении. Некоторые проблемы в нашем сообществе остаются незамеченными, поскольку требуют более глубокого технического понимания. Сегодняшнее обсуждение служит отправной точкой для изучения "белых пятен" кросс-валидации в машинном обучении. Несмотря на то, что этот шаг часто рассматривается как рутинный, при небрежном обращении он может легко привести к вводящим в заблуждение или недостаточно оптимальным результатам. В этой статье кратко рассматриваются основы кросс-валидации временных рядов, чтобы подготовить нас к более глубокому пониманию скрытых слепых зон.

От начального до среднего уровня: Объекты (I)

В данной статье мы начнём рассматривать, как можно работать с объектами непосредственно на графике. Это делается с помощью кода, специально разработанного для демонстрации. Работа с объектами очень интересна и доставляет немало удовольствия. Поскольку это будет наш первый контакт, начнём с чего-нибудь очень простого.

Машинное обучение и Data Science (Часть 43): Поиск скрытых паттернов в индикаторах с помощью моделей латентных гауссовых смесей LGMM

У вас когда-нибудь возникало ощущение, что за графиком скрывается что-то большее, какая-то закономерность? Какой-то секретный код, расшифровав который, вы могли бы точно понять, куда движутся цены? Представляю вашему вниманию LGMM — детектор скрытых закономерностей на рынке. Эта модель машинного обучения помогает выявлять такие скрытые закономерности на рынке.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 40): Руководство для начинающих по работе с файлами в MQL5 (II)

В этой статье вы создадите торговый журнал в формате CSV с помощью MQL5, считывая историю счета за заданный период и записывая в файл структурированные записи. В статье объясняется, как подсчитывать сделки, получать тикеты, определять символ и тип ордера, а также с помощью динамических массивов собирать данные о входе в сделку (лот, время, цена, SL/TP) и выходе из нее (время, цена, прибыль, результат). В результате получается упорядоченный журнал, который сохраняется между запусками программы и подходит для анализа и отчетности.

Моделирование рынка (Часть 22): Первые шаги на SQL (V)

Прежде, чем вы сдадитесь и решите отказаться от изучения SQL, позвольте мне напомнить вам, уважаемые читатели, что здесь мы всё ещё используем только самые базовые элементы. Мы ещё не рассмотрели некоторые возможности SQL. Как только вы их усвоите, вы увидите, что SQL гораздо практичнее, чем кажется. Хотя, скорее всего, мы в конечном итоге изменим направление того, что мы создаем, потому, что процесс создания является динамичным. Мы покажем немного больше о создании разных вещей в SQL, ведь это по настоящему важно и нужно вам. Просто думать, что вы более способны, чем целое сообщество программистов и разработчиков, приведет только к потере времени и возможностей. Не переживайте, потому что дальше будет ещё интереснее.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 39): Руководство для начинающих по работе с файлами в MQL5 (I)

В этой статье работа с файлами в MQL5 рассматривается на практическом проектном примере. Вы будете использовать FileSelectDialog, чтобы выбрать или создать CSV-файл, открыть его с помощью FileOpen и записать структурированные заголовки с данными счета, такие как имя счета, баланс, логин, диапазон дат и время последнего обновления. В результате вы получите понятную основу для пригодного к повторному использованию торгового журнала и безопасной работы с файлами в MetaTrader 5.