Algorithmic Trading Articles for Эксперты

От новичка до эксперта: Сигналы с высокой вероятностью

В зонах поддержки и сопротивления с высокой вероятностью всегда присутствуют действительные сигналы подтверждения входа, как только зона правильно определена. В настоящем обсуждении мы создаем интеллектуальную программу на MQL5, которая автоматически определяет условия входа в эти зоны. Мы используем хорошо известные свечные паттерны наряду с собственными индикаторами подтверждения для валидации торговых решений. Нажмите, чтобы читать дальше.

Нейросети в трейдинге: Масштабируемые трансформеры со структурной декомпозицией признаков (Основные компоненты)

Продолжаем разработку FAT: декомпозиция признаков по полям, отдельные проекции Query/Key/Value и параметрическое масштабирование внимания. Описаны OpenCL‑кернел многоголового внимания, свёрточный объект CNeuronFieldAwareConv и интеграция в CNeuronMHFAT с контролем памяти и градиентов. Читатель получает готовые компоненты для MQL5‑моделей, устойчивость к шуму и масштабируемость по числу полей и голов.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 30): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (IV)

Ознакомьтесь с пошаговым руководством, которое упрощает извлечение, преобразование и организацию свечных данных из ответов API в среде MQL5. Это руководство отлично подходит новичкам, которые хотят улучшить навыки программирования и научиться эффективно управлять рыночными данными.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 31): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (V)

Узнайте, как использовать функцию WebRequest и вызовы внешних API, чтобы получать свежие свечные данные, преобразовывать каждое значение в пригодный тип и аккуратно сохранять информацию в табличном виде. Этот шаг закладывает основу для создания индикатора, который визуализирует данные в свечном формате.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 8): Оптимизируем тестирование новостных стратегий с помощью фильтров и логов

В этой статье мы оптимизируем наш экономический календарь, добавив в него умную фильтрацию событий и логи для более быстрого и наглядного тестирования стратегий в режимах live и офлайн. Мы оптимизируем обработку событий, а журнал будем вести по действительно важным операциям и событиям на панели. Попробуем улучшить визуализацию стратегии. Все эти улучшения должны помочь тестировать и улучшать новостные торговые стратегии.

Нейросети в трейдинге: Масштабируемые трансформеры со структурной декомпозицией признаков (Окончание)

Статья посвящена практической реализации Field-Aware архитектуры для алгоритмической торговли в среде MQL5. Рассматривается проблема слабой переносимости классических attention-моделей на финансовые данные: нестабильность вне выборки, чувствительность к смене рыночного режима и избыточная вычислительная сложность.

Торговые инструменты на MQL5 (Часть 1): Интерактивный визуальный помощник для работы с отложенными ордерами

В этой статье мы представляем разработку интерактивного инструмента Trade Assistant Tool на языке MQL5, предназначенного для упрощения размещения отложенных ордеров на рынке Форекс. В статье описан концептуальный дизайн. Особое внимание уделено удобному графическому интерфейсу пользователя для визуальной установки уровней входа, стоп-лосса и тейк-профита на графике. Кроме того, мы подробно описываем реализацию на MQL5 и тестирование на истории для обеспечения надежности инструмента, что подготавливает почву для введения расширенных функций в последующих частях серии.

Машинное обучение и Data Science (Часть 39): Тестируем связку новостей с ИИ

Новости оказывают существенное влияние на финансовые рынки, особенно если говорить о важнейших публикациях, например по занятости в несельскохозяйственном секторе (Non-Farm Payrolls, NFPs). Мы не раз видели, как один единственный заголовок может спровоцировать резкие колебания цен. В этой статье мы рассмотрим в деталях связку новостей и возможностей искусственного интеллекта.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 2): Отсутствие воспроизводимости

В статье рассматривается, почему результаты торговли могут значительно различаться у разных брокеров, даже при использовании одной и той же стратегии и финансового символа, из-за децентрализованного ценообразования и расхождений в данных. Эта статья помогает разработчикам MQL5 понять, почему их продукты могут получать неоднозначные отзывы на MQL5 Marketplace, и призывает разработчиков адаптировать свои подходы к конкретным брокерам для обеспечения прозрачных и воспроизводимых результатов. В случае широкого распространения это может стать важной, узкоспециализированной передовой практикой, которая принесет пользу нашему сообществу.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 61): Использование паттернов ADX и CCI с обучением с учителем

Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы рассмотрим, как их можно систематизировать, используя все 3 основных режима машинного обучения. Созданные с помощью Мастера советники позволяют нам оценить паттерны, представленные этими двумя индикаторами. Начнем с рассмотрения того, как к этим паттернам можно применить обучение с учителем.

Машинное обучение и Data Science (Часть 40): Использование уровней Фибоначчи в данных машинного обучения

Уровни коррекции Фибоначчи — популярный инструмент в техническом анализе. Их используют для определения потенциальных зон разворота. В этой статье мы рассмотрим, как эти уровни коррекции можно преобразовать в целевые переменные для моделей машинного обучения, чтобы помочь им лучше понимать рынок.