Algorithmic Trading Articles for Эксперты

Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Окончание)

S3CE-Net в нашей интерпретации ловко переводит рынок в язык событий и фиксирует ранние импульсы, которые традиционные индикаторы просто усредняют. STFS гарантирует устойчивость обучения — модель видит данные под разными углами и не переобучается на локальных аномалиях. SSAM-блоки и OpenCL-реализация дают практическую скорость и точность, а разделение режимов обучение/эксплуатация сохраняет ресурсы в продакшене.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)

Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.

Введение в MQL5 (Часть 11): Руководство для начинающих по работе со встроенными индикаторами в MQL5 (II)

В этой статье мы узнаем, как написать на MQL5 советника с использованием нескольких индикаторов, таких как RSI, MA и Stochastic Oscillator. Индикаторы будут искать скрытые бычьи и медвежьи расхождения. В статье представлены примеры и исходный код с подробными комментариями — изучайте их, чтобы узнать, как эффективно управлять рисками и автоматизировать торговлю.

Математические модели в сеточных стратегиях

В этой статье мы рассмотрим применение математики к сеточным стратегиям. Мы разберем основные принципы работы стратегии, её преимущества и недостатки. Вы узнаете, как построить торговую сетку, задавать оптимальные параметры и эффективно управлять рисками.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Энкодер)

В статье представлена комплексная архитектура Энкодера STE-FlowNet, объединяющая стековую память, рекуррентную обработку и корреляционный механизм для извлечения скрытых рыночных зависимостей. Показано, как эти модули последовательно интегрируются в единую вычислительную цепочку, способную осуществлять разносторонний анализ временных рядов.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)

В статье продолжается работа над реализацией подходов фреймворка STE-FlowNet, который сочетает многопоточную обработку с рекуррентными структурами для точного анализа сложных данных. Проведенные тесты подтвердили его стабильность и гибкость в разных сценариях. Архитектура ускоряет вычисления и позволяет глубже моделировать зависимости во временных рядах. Такой подход открывает новые возможности для практического применения в трейдинге и аналитике.

Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)

Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.

Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Основные компоненты)

В статье мы раскрываем внутреннюю механику фреймворка RAFT — одного из самых точных и элегантных подходов к анализу динамических процессов. Мы шаг за шагом адаптируем его идею итеративного уточнения под финансовые временные ряды, создавая прочный фундамент для будущей модели. Читателя ждёт живое погружение в архитектуру, где каждый компонент имеет свой смысл и функцию.

Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Окончание)

Представляем фреймворк RAFT — мощный инструмент для анализа и прогнозирования финансовых временных рядов. Его гибкая и оптимизированная архитектура обеспечивает точность прогнозов, стабильность работы и ускоряет обработку данных. RAFT снижает риски ошибок и облегчает создание эффективных торговых стратегий.

Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)

Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.

От новичка до эксперта: Раскрываем скрытые уровни коррекции Фибоначчи

В настоящей статье мы рассмотрим основанный на данных подход к обнаружению и проверке нестандартных уровней коррекции Фибоначчи, которые могут учитываться рынками. Мы представляем полный рабочий процесс, адаптированный для реализации на MQL5, начиная со сбора данных и определения баров или колебаний и заканчивая кластеризацией, проверкой статистических гипотез, бэктестингом и интеграцией в инструмент Фибоначчи на MetaTrader 5. Цель состоит в том, чтобы создать воспроизводимый конвейер, преобразующий отдельные наблюдения в статистически обоснованные торговые сигналы.

Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (MacroHFT)

Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.

Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Основные компоненты)

В этой статье теория встречается с практикой. Мы реализуем ключевые модули фреймворка TMA — MPE и MPA. Здесь данные обретают смысл, а кросс-внимание превращается в инструмент точного анализа рыночной динамики. Минимум избыточных операций, максимум эффективности — шаг к интеллектуальному трейдингу нового поколения.

Разработка динамического советника на нескольких парах (Часть 1): Корреляция и обратная корреляция валютных пар

Динамический советник на нескольких парах использует как корреляционные, так и обратные корреляционные стратегии для оптимизации эффективности торговли. Анализируя рыночные данные в режиме реального времени, он определяет и использует взаимосвязь между валютными парами.

Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Окончание)

Представляем фреймворк TMA — интеллектуальную систему, способную прогнозировать рыночную динамику с достаточной точностью. В этой статье мы собрали все компоненты в единую архитектуру и превратили её в полноценного торгового агента, который анализирует рынок и принимает решения в реальном времени.

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)

Продолжаем изучение гибридных моделей последовательностей графов (GSM++), которые интегрируют преимущества различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа и эффективное распределение вычислительных ресурсов. Эти модели эффективно выявляют скрытые закономерности, снижая влияние рыночного шума и повышая качество прогнозирования.

Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (EV-MGRFlowNet)

В статье рассматривается перенос архитектуры EV-MGRFlowNet, изначально разработанной для обработки событийных видеоданных, в область финансовых временных рядов. Представленный подход раскрывает новый взгляд на рынок как на поток микродвижений, где цена, объём и ликвидность образуют динамическую структуру, поддающуюся рекуррентному анализу без явного надзора.

Тенденции и традиции: Использование функций Радемахера в трейдинге

Несмотря на то, что функции, о которых пойдет речь, известны уже довольно давно, их применение в области трейдинга до сих пор остается terra incognita. В этой статье мы рассмотрим некоторые возможности, которые эти новые старые функции открывают для разработки торговых стратегий, и оценим их потенциал.

Функции являются критически важными компонентами в любом языке программирования. Помимо прочего, они помогают разработчикам применять принцип DRY (don't repeat youself, не повторяйся). В статье рассмотрены функции и их создание в MQL5 с помощью простых приложений, которые обогащают вашу торговую систему, но не усложняют ее.

Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Окончание)

Реализация фреймворка EV-MGRFlowNet демонстрирует его ключевые преимущества: модульность, устойчивость к рыночным колебаниям и способность к самостоятельной выработке стратегии. Эти особенности делают фреймворк мощным инструментом для анализа, прогнозирования и развития автономных торговых стратегий.

Торгуем опционы без опционов (Часть 4): Более сложные опционные стратегии

В этой статье мы рассмотрим, как можно снизить риски (и возможно ли это сделать) для опционных стратегий, где изначально риск не ограничен. Это относится к стратегиям, основанным на продаже опционов, то есть к флэтовым. Также рассмотрим варианты фиксации прибыли для опционных стратегий, основанных на покупке опционов, то есть трендовых. Как всегда, добавим в наш эксперт новые полезные функции и улучшим старые.

Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (SDformerFlow)

В статье представлена адаптация spiking-архитектуры SDformerFlow к задачам плотного анализа микродвижений цены. Пространственно-временная структура обеспечивает высокую детализацию, а спайковая логика — экономичность вычислений и способность работать в условиях разреженных, импульсных данных. В результате перед трейдером открывается инструмент, который фиксирует малейшие сдвиги ликвидности и формирует основу для более точных и стабильных решений в реальном времени.

Управление рисками (Часть 2): Реализация расчета лотов в графическом интерфейсе

В этой статье мы рассмотрим, как улучшить и более эффективно применять концепции, изложенные в предыдущей статье, используя мощные библиотеки графических элементов управления MQL5. Я шаг за шагом проведу вас через процесс создания полностью функционального графического интерфейса, объясняя стоящий за ним план проектирования, а также назначение и принцип работы каждого используемого метода. Кроме того, в конце статьи мы протестируем созданную нами панель, чтобы убедиться в ее корректной работе и соответствии заявленным целям.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 13): Руководство для начинающих по созданию пользовательских индикаторов (II)

Эта статья проведет вас через создание пользовательского индикатора Heikin Ashi с нуля и продемонстрирует, как интегрировать пользовательские индикаторы в советник. В статье рассматриваются расчеты индикаторов, логика исполнения сделок и методы управления рисками для улучшения автоматизированных торговых стратегий.

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (E-STMFlow)

Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 16): Создание советников с использованием паттернов технического анализа

Эта статья знакомит новичков с созданием советника на языке MQL5, который выявляет классический паттерн технического анализа – "голову и плечи" – и торгует по нему. В статье рассматривается, как обнаружить паттерн, используя ценовое действие, нарисовать его на графике, установить уровни входа, стоп-лосса и тейк-профита, а также автоматизировать выполнение сделок на основе паттерна.

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (STSSM-блок)

В статье раскрывается внутренняя механика STSSM-блока и показано, как современные SSM-подходы можно адаптировать под событийную логику спайковых моделей, сохранив высокую скорость и выразительность представлений. Мы шаг за шагом поднимаемся по архитектуре, превращая строгую теорию авторского решения в практичный инструмент для анализа финансовых временных рядов.

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (Окончание)

Представляем адаптацию фреймворк E-STMFlow — современное решение для построения автономных торговых систем. В статье завершаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка. Результаты тестирования демонстрируют стабильный рост капитала, минимальные просадки и предсказуемое распределение рисков, подтверждая практическую эффективность подхода и открывая перспективы дальнейшей оптимизации стратегии.

Нейросети в трейдинге: Двусторонняя адаптивная временная корреляция (BAT)

В статье представлен фреймворк BAT, обеспечивающий точное и адаптивное моделирование временной динамики. Используя двустороннюю временную корреляцию, BAT превращает последовательные изменения рыночных данных в структурированные, информативные представления. Модель сочетает высокую вычислительную эффективность с возможностью глубокой интеграции в торговые системы, позволяя выявлять как краткосрочные, так и долгосрочные паттерны движения.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 18): Введение в паттерн "Волны Вульфа"

В этой статье подробно объясняется паттерн волн Вульфа – как медвежьи, так и бычьи его вариации. В статье также проводится пошаговый разбор логики, используемой для выявления действительных сетапов на покупку и продажу на основе этого продвинутого графического паттерна.

Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Окончание)

Продолжаем интеграцию методов, предложенных авторами фреймворка Attraos, в торговые модели. Напомню, что данный фреймворк использует концепции теории хаоса для решения задач прогнозирования временных рядов, интерпретируя их как проекции многомерных хаотических динамических систем.

Анализ нескольких символов с помощью Python и MQL5 (Часть 3): Треугольные курсы валют

Трейдеры часто сталкиваются с просадками из-за ложных сигналов, а ожидание подтверждения может привести к упущенным возможностям. В этой статье представлена треугольная торговая стратегия, использующая цену серебра в долларах (XAGUSD) и евро (XAGEUR), а также обменный курс EURUSD для фильтрации шума. Используя межрыночные связи, трейдеры могут выявлять скрытые настроения и совершенствовать свои позиции в реальном времени.

Нейросети в трейдинге: Двусторонняя адаптивная временная корреляция (Основные компоненты)

В этой статье мы продолжаем реализацию фреймворка BAT средствами MQL5, показывая, как двунаправленная корреляция и модуль SATMA позволяют анализировать динамику рынка в контексте текущего состояния. Представлены ключевые архитектурных решения, позволяющие адаптировать фреймворк к анализу финансовых данных.

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (EEMFlow)

Статья знакомит с архитектурой фреймворка EEMFlow, ориентированного на работу с событийными потоками данных. Особое внимание уделяется адаптивным и многоуровневым модулям, которые обеспечивают гибкую обработку как глобальных, так и локальных изменений. Архитектура фреймворка позволяет сохранять ключевую информацию, минимизировать влияние шума и эффективно формировать признаки для дальнейшего анализа, делая EEMFlow перспективным инструментом для прогнозирования динамики финансовых рынков.

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (MDC-модуль)

Представляем реализацию ключевых компонентов фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Статья демонстрирует, как многомасштабная обработка событий, спайковые модули FAM и адаптивное объединение признаков в MDC формируют структурированное и адаптированное к плотности рынка представление. Это позволяет стратегии эффективно выявлять значимые сигналы, сочетать микроимпульсы с глобальными тенденциями и повышать точность прогнозов, обеспечивая трейдеру надежный инструмент для анализа и принятия решений.

Нейросети в трейдинге: Оптимизация LSTM для целей прогнозирования многомерных временных рядов (Окончание)

Мы продолжаем реализацию фреймворка DA-CG-LSTM, который предлагает инновационные методы анализа и прогнозирования временных рядов. Использование CG-LSTM и двойного внимания позволяет более точно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные зависимости в данных, что особенно полезно для работы с финансовыми рынками.

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)

В статье представлена реализация Adaptive Density Module (ADM), ключевого компонента фреймворка EEMFlow, средствами MQL5. Рассмотрены этапы построения и объединения субмодулей MDC и MDS, а также интеграция ADM в существующую торговую модель BAT. Результаты тестирования на исторических данных EURUSD показывают устойчивый рост депозита, контролируемые просадки и высокую стабильность кривой эквити.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 21): Автоматическое обнаружение паттернов Гартли

Узнайте, как обнаружить и отобразить гармонический паттерн Гартли в MetaTrader 5 с использованием языка MQL5. В этой статье объясняется каждый шаг данного процесса: от выявления точек свинга до применения коэффициентов Фибоначчи и графического построения паттерна на графике целиком для четкого визуального подтверждения.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 22): Создание советника для торговли по паттерну 5-0

В этой статье объясняется, как с помощью языка MQL5 обнаружить гармонический паттерн 5-0 и торговать по нему, проверить его с помощью уровней Фибоначчи и отобразить его на графике.

От новичка до эксперта: Раскрытие секретов теней свечей

В настоящем обсуждении сделаем шаг вперед для раскрытия основного ценового движения, скрытого в тенях свечей. Интегрируя функцию визуализации wick в индикатор Market Periods Synchronizer, мы повышаем аналитическую глубину и интерактивность этого инструмента. Эта усовершенствованная система позволяет трейдерам визуализировать отклонения цен на старших таймфреймах непосредственно на графиках младших таймфреймов, выявляя подробные структуры, которые когда-то были скрыты в тени.