Страница 26 — Статьи по алготрейдингу — Эксперты

Разработка пробойной торговой системы на основе волатильности

Пробойная система на основе волатильности определяет рыночные диапазоны, а затем совершает сделки, когда цена пробивает эти уровни вверх или вниз, с учетом таких показателей волатильности, как ATR. Такой подход помогает выявлять сильные направленные движения.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 66): Использование паттернов FrAMA и индекса силы с ядром скалярного произведения

Индикатор FrAMA и осциллятор индекса силы (Force Index) — инструменты анализа тренда и объема, которые можно использовать в паре при разработке советника. В продолжение нашей предыдущей статьи, в которой мы представили эту пару, рассмотрим применимость к ней машинного обучения. Мы используем сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая применяет ядро скалярного произведения (dot-product kernel) для построения прогнозов на основе входных данных этих индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 32): Секреты шага создания проекта оптимизации (II)

В статье рассматриваются параметры второго этапа конвейера автоматической оптимизации мультивалютного советника. Мы анализируем критерии фильтрации проходов первого этапа и правила формирования групп торговых стратегий. Демонстрируется влияние настроек на результаты оптимизации, обсуждаются аспекты надёжности процесса и баланс между строгостью отбора и достаточностью кандидатов для алгоритма.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная факторная токенизация (Окончание)

Статья завершает перенос и интеграцию ключевых компонентов фреймворка MTmixAtt в архитектуру торговой модели для анализа рыночных данных. Продемонстрировано, как адаптивная токенизация и блоки MTmixAttBlock позволяют эффективно выявлять локальные и глобальные паттерны, учитывать сценарии поведения цены.

Машинное обучение и Data Science (Часть 41): YOLOv8v для поиска паттернов на рынках Forex и акций

Выявление графических закономерностей на финансовых рынках представляет собой сложную задачу, поскольку требует анализа данных на графике, что трудно осуществить в MQL5 из-за ограничений, связанных с обработкой изображений. В этой статье мы рассмотрим достойную модель на Python, которая позволит с минимальными усилиями обнаруживать паттерны на графике.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 9): Расширение интерактивности с новостями через динамический скроллбар и улучшенное отображение

В этой статье мы улучшаем экономический календарь MQL5, добавляя динамическую полосу прокрутки для интуитивно понятной навигации по новостям. События будут отображаться плавно, а информация будет обновляться при необходимости. Конечно же, проверим адаптивность полосы прокрутки и качество панели управления во время тестирования.

Конструктор советников MQL5 (Часть 1): Простой статический шаблон

В статье разбирается пример многоцелевого шаблона торгового робота, который подойдет как для создания собственных стратегий, так и в качестве кодовой базы для работы на фрилансе. Ключевая особенность решения — торговля по барам, при этом код уже оснащен встроенными режимами усреднения, мартингейла и длительного удержания позиций. Материал будет наиболее полезен новичкам, которые хотят написать свои простые стратегии или познакомиться с распространенными торговыми техниками.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 67): Использование паттернов TRIX и процентного диапазона Уильямса

Тройной экспоненциальный осциллятор скользящей средней (Triple Exponential Moving Average Oscillator, TRIX) и осциллятор процентного диапазона Уильямса (Williams Percentage Range Oscillator) — это еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эта пара индикаторов, как и те, которые мы недавно рассматривали, также дополняет друг друга, поскольку TRIX определяет тренд, а процентный диапазон подтверждает уровни поддержки и сопротивления. Как всегда, мы используем Мастер MQL5 для оценки потенциала индикаторов.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 10): Перетаскиваемая панель и hover-эффекты на кнопках

Мы продолжаем улучшать возможности торговли с экономическим календарем MQL5 и сегодня добавим перетаскиваемую панель, которая позволит перемещать элементы, чтобы при необходимости лучше видеть график. Также добавим эффекты при наведении курсора на кнопки, чтобы еще больше улучшить работу с панелью.

Нейросети в трейдинге: Единая архитектура взаимодействия рыночных признаков и торгового контекста (OneTrans)

В статье рассматривается архитектура фреймворка OneTrans, предложенного для эффективной работы с длинными последовательностями событий, и анализируются ключевые инженерные решения, лежащие в его основе. Особое внимание уделяется механизмам оптимизации вычислений внимания — пирамидальной схеме обработки токенов, использованию кэширования Key/Value и современных алгоритмов ускорения внимания, таких как FlashAttention-2.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 68): Использование паттернов TRIX и процентного диапазона Уильямса с сетью косинусного ядра

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов TRIX и процентного диапазона Уильямса, мы рассмотрим, как эту пару индикаторов можно расширить с помощью машинного обучения. TRIX и процентный диапазон Уильямса представляют собой взаимодополняющую пару, отражающую тренд и уровни поддержки/сопротивления. Наш подход на основе машинного обучения использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), в архитектуре которой задействуется косинусное ядро (cosine kernel) при точной настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 7): Информационная панель для мониторинга позиций на счете в разрезе символов

В этой статье мы разрабатываем информационную панель в MQL5 для мониторинга позиций по нескольким символам и показателей счета, таких как баланс, эквити и свободная маржа. Мы реализовываем сортируемую сетку с обновлениями в режиме реального времени, экспорт в формате CSV и эффект светящегося заголовка для повышения удобства использования и визуальной привлекательности.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 18): Envelopes Trend Bounce Scalping - Базовая инфраструктура и генерация сигналов (Часть I)

В этой статье мы создадим основную инфраструктуру для советника Envelopes Trend Bounce Scalping (скальпинг на коррекции на основе конвертов) на MQL5. Мы инициализируем конверты и другие индикаторы для генерации сигналов. Также мы настроим тестирование стратегии на истории, чтобы подготовиться к исполнению сделок в следующей части.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 19): Envelopes Trend Bounce Scalping — Исполнение сделок и управление рисками (Часть II)

В статье реализуется исполнение сделок и управление рисками для стратегии скальпинга на коррекции на основе конвертов (Envelopes Trend Bounce) на языке MQL5. Мы внедряем механизмы размещения ордеров и контроля рисков, такие как стоп-лосс и определение размера позиции. В заключение мы переходим к тестированию и оптимизации, опираясь на основы, заложенные в Части 18.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 69): Использование паттернов SAR и RVI

Параболический SAR и индекс относительной бодрости (Relative Vigour Index, RVI) — еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эти индикаторы, как и рассмотренные ранее, также дополняют друг друга, поскольку SAR определяет тренд, а RVI проверяет импульс. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения и тестирования любого потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Нейросети в трейдинге: Единая архитектура взаимодействия рыночных признаков и торгового контекста (Основные компоненты)

Рассматривается реализация OneTrans для задач трейдинга на MQL5: FlashAttention на OpenCL, модуль многоголового кросс‑внимания, смешанный Feed‑Forward и объект верхнего уровня. Поясняется адаптация к финансовым данным, кэширование Key/Value и формирование стека токенов. Читатель получит рабочий каркас и примеры соединения компонентов в согласованный вычислительный граф.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 35): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (IX)

Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 70): Использование паттернов SAR и RVI с сетью экспоненциального ядра

В предыдущей статье мы представили пару индикаторов SAR и RVI. Здесь мы рассмотрим, как их можно расширить с помощью машинного обучения. SAR и RVI представляют собой взаимодополняющую пару, сочетающую в себе тренд и импульс. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), 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.

Нейросети в трейдинге: Единая архитектура взаимодействия рыночных признаков и торгового контекста (Окончание)

В данной статье мы завершаем перенос ключевых компонентов фреймворка OneTrans в среду MQL5 и показываем их интеграцию в единый вычислительный граф. Основное внимание уделено организации обучения моделей на исторических финансовых данных с использованием Актера и Критика, а также оценке действий через псевдо идеальные сценарии. Результаты тестирования демонстрируют практическую ценность реализованных решений для построения адаптивных стратегий и анализа рыночной динамики.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 38): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (XII)

Создайте практический мост между MetaTrader 5 и Binance: получайте 30-минутные свечи с помощью WebRequest, извлекайте из JSON значения OHLC и времени и подтверждайте бычий паттерн поглощения, используя только полностью закрытые свечи. Затем соберите строку запроса, вычислите подпись HMAC-SHA256, добавьте X-MBX-APIKEY и отправьте аутентифицированные ордера. Вы получите четкий сквозной рабочий процесс советника – от получения данных до исполнения ордера.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 71): Использование паттернов MACD и OBV

Осциллятор схождения-расхождения скользящих средних (Moving-Average-Convergence-Divergence, MACD) и индикатор балансового объема (On-Balance-Volume, OBV) - еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Как это принято в данной серии статей, данная комбинация индикаторов дополняет друг друга: MACD подтверждает тренды, а OBV проверяет объем. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 20): Мультисимвольная стратегия с использованием CCI и AO

В этой статье мы разработаем мультисимвольную торговую стратегию с использованием индикаторов CCI и AO для выявления разворотов тренда. Мы рассмотрим проектирование, реализацию на языке MQL5 и процесс тестирования стратегии на исторических данных. В заключении приводятся советы по повышению эффективности работы.

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (STCA)

Статья показывает, как применить STCA к рынку: цель формируется сценарием, история задаётся эмбеддингами, а внимание вычисляется через Single-query Target-to-history Cross-Attention. Интеграция с FlashAttention на OpenCL переносит проекции на запросы и избегает формирования K/V для всей истории. Практический эффект — линейная сложность, экономия памяти и ускорение при анализе тысяч баров.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 21): Улучшение торговли на основе нейронных сетей с помощью адаптивных темпов обучения

В этой статье мы улучшим торговую стратегию на основе нейронной сети на MQL5 с помощью адаптивного темпа обучения (adaptive learning rate) для повышения точности. Мы разработаем и внедрим это улучшение, а затем протестируем его работу. В заключении приводятся рекомендации по оптимизации алгоритмической торговли.

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (Основные компоненты)

В статье продолжается реализация фреймворка STCA средствами MQL5. Оригинальные оптимизации Self-Attention перенесены в архитектуру FlashAttention-2 и адаптированы под финансовые данные. Особое внимание уделено аккумулированию и распределению градиентов между потоками рабочей группы для анализа длинных временных рядов и многоголового внимания.

Алгоритм искусственного поискового роя — Artificial Searching Swarm Algorithm (ASSA)

Статья посвящена реализации алгоритма искусственного поискового роя (ASSA) на MQL5 в составе унифицированного тестового стенда. Разобраны три поведенческих правила движения, механизм сигнала и глобального табло, нормализация пространства, а также параметры stepRatio и Pc. Читатель получит готовую основу для интеграции ASSA, а также ответ на вопрос — насколько тактическая метафора оказалась удачным фундаментом для конкурентоспособности оптимизационного алгоритма.

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (Окончание)

В статье рассматривается практическая реализация архитектуры STCA с интеграцией механизмов OneTrans для совместной обработки временных рядов и контекстных признаков рынка. Описаны особенности построения модели, алгоритмы прямого прохода и накопления исторического состояния. Отдельное внимание уделено процессу обучения и результатам тестирования на реальных данных, демонстрирующим поведение модели в рыночных условиях.

Оптимизатор конкурирующего роя — Competitive Swarm Optimizer (CSO)

В данной статье рассматривается Competitive Swarm Optimizer — алгоритм роевой оптимизации, в основе которого лежит предельно простая идея: агенты случайным образом разбиваются на пары, проигравший учится у победителя и притягивается к центру роя. Помимо разбора CSO, в статье представлена модернизация тестового стенда: визуализация работы алгоритмов переведена в 3D - мерное пространство, что позволяет наглядно наблюдать движение популяции на поверхности тестовой функции.

Машинное обучение и Data Science (Часть 44): Прогнозирование OHLC-рядов Forex методом векторной авторегрессии (VAR)

В этом материале мы познакомимся с тем, как модели векторной авторегрессии (VAR) могут прогнозировать временные ряды значений OHLC (цены открытия, максимум, минимум и цена закрытия) на форексе Поговорим о том, как реализовать VAR-модели, обучать их и строить прогнозы в MetaTrader 5 в реальном времени, чтобы анализировать взаимозависимые движения валютных курсов для получения лучших результатов в трейдинге.

Машинное обучение и Data Science (Часть 45): Прогнозирование временных рядов на форексе с моделью PROPHET от Facebook

Разработанная компанией Faceboook модель Prophet позволяет прогнозировать временные ряды, чтобы выявлять тенденции, сезонность и влияние праздников с минимальной ручной настройкой. Метод широко применяется для прогнозирования спроса и бизнес-планирования. В этой статье мы исследуем эффективность модели Prophet в прогнозировании волатильности валютных инструментов. Проверим, можно ли ее применять вне контекста традиционных бизнес-задач.

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 8): Непараметрический выбор стратегии

В этой статье показано, как настроить модель "черного ящика" для автоматического выявления сильных торговых стратегий, используя подход, основанный на данных. Используя взаимную информацию для определения приоритетов наиболее удобных для изучения сигналов, мы можем создавать более интеллектуальные и адаптивные модели, превосходящие традиционные методы. Читатели также научатся избегать распространенные подводные камни, такие как чрезмерное доверие к показателям поверхностного уровня, а вместо этого разрабатывать стратегии, основанные на значимой статистической информации.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (ADS)

Статья знакомит читателя с фреймворком ADS, который предлагает методы адаптивного анализа рыночных данных с учетом цели и текущего состояния рынка. Рассмотрена реализация модуля генерации адаптивных весов, закладывающего параллельную работу независимых экспертов для разных сценариев. Такой подход позволяет выделять ключевые признаки и управлять поведением модели, создавая основу для персонализированных и контекстно-зависимых торговых решений.

Готовим мультисимвольные мультипериодные индикаторы

В статье рассмотрим принципы создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов и получение от них данных в советниках и индикаторах. Рассмотрим основные нюансы использования мульти-индикаторов в советниках и индикаторах, и их отрисовку через буферы пользовательского индикатора.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (Основные компоненты)

Статья продолжает адаптацию фреймворка ADS под задачи трейдинга. Рассматривается отказ от PSRG и интеграцию его функций в PCRG, где адаптация выполняется в пространстве запросов. Применен порядок вычислений, аналогичный STCA, для линейного масштабирования по длине истории. Представлены OpenCL‑кернелы ConcatVecMatrix/Grad и класс CNeuronPCGR, что упрощает архитектуру и уменьшает вычислительную нагрузку при анализе длинных временных рядов.

Реализация частичного закрытия позиций в MQL5

В статье разрабатывается класс для управления частичным закрытием позиций в MQL5 с последующей интеграцией в советника Order Blocks. Кроме того, представлены результаты тестирования, сравнивающие стратегию с использованием частичных закрытий и без них, а также анализ того, при каких условиях их использование может обеспечивать и максимизировать прибыль. В заключение делается вывод, что в торговых стратегиях, особенно ориентированных на более широкие ценовые движения, использование частичных закрытий может быть довольно выгодным.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть 14): Анализ нескольких стратегий

В этой статье мы продолжаем построение ансамбля торговых стратегий с использованием генетического оптимизатора MT5 для настройки параметров стратегий. Сегодня мы проанализируем данные в Python, чтобы проверить, сможет ли такая модель лучше предсказывать, какая стратегия окажется более успешной и какая сработает точнее, и окажется ли это эффективнее прямого прогнозирования доходности. Сразу скажу, что тестирование приложения с такой статистической моделью показало резкое ухудшение в результатах. Все дело в генетическом оптимизаторе — к сожалению, он отдает предпочтение коррелированным стратегиям. Поэтому мы пересмотрим метод, чтобы сохранить фиксированные веса голосов и сосредоточить оптимизацию на настройках индикаторов.

Торговые инструменты MQL5 (Часть 12): Улучшение интерактивности панели корреляционной матрицы

В этой статье мы улучшаем панель корреляционной матрицы в MQL5 с помощью интерактивных признаков, таких как перетаскивание панели, сворачивание / разворачивание, эффекты при наведении курсора мыши на кнопки и таймфреймы, а также обработка событий мыши для улучшения взаимодействия с пользователем. Мы добавили сортировку символов по средней силе корреляции в восходящем/нисходящем режимах, переключение между отображением корреляции и p-значения, а также включили переключение между светлой и темной темами с динамическим обновлением цвета.

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.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (Окончание)

В статье представлена интеграция ранее реализованных компонентов фреймворка ADS в прикладную торговую модель и их проверка на исторических данных. Показано, как построение объекта верхнего уровня позволяет встроить сложную архитектуру в существующие решения, сохранив управляемость и прозрачность модели. Проведенное тестирование раскрывает как потенциал подхода в генерации прибыли, так и его ограничения, формируя основу для дальнейшей оптимизации риск-менеджмента и повышения устойчивости системы.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 24): Система торговли на пробое лондонской сессии с риск-менеджментом и трейлинг-стопами

В этой статье мы разработаем систему анализа пробоев на Лондонской сессии, которая будет определять пробои диапазона перед открытием сессии и выставлять отложенные ордера с настройкой типа сделок и параметров риска. Мы реализуем в системе трейлинг-стоп, соотношение риска и прибыли, контроль максимальной просадки, а также панель управления для мониторинга в режиме реального времени.