Эксперты | Статьи по алготрейдингу

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 50): Осциллятор Awesome

Осциллятор Awesome — еще один индикатор Билла Вильямса, используемый для измерения импульса. Он может генерировать несколько сигналов. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим его на основе паттернов, используя классы и сборку Мастера MQL5.

Пользовательские символы MQL5: Создаем символ 3D-баров

В данной статье представлено детальное руководство по созданию инновационного индикатора 3DBarCustomSymbol.mq5, который генерирует пользовательские символы в MetaTrader 5, объединяющие цену, время, объем и волатильность в единое трехмерное представление. Рассматриваются математические основы, архитектура системы, практические аспекты реализации и применения в торговых стратегиях.

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.

Тестирование надежности торговых советников

При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.

Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть I): Создаем включаемый файл

Статья представляет новый подход к созданию торговых систем на основе квантовых принципов и искусственного интеллекта. Автор описывает разработку уникальной нейронной сети, которая выходит за рамки классического машинного обучения, объединяя квантовую механику с современными архитектурами ИИ.

Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (Окончание)

Приглашаем вас познакомиться с фреймворком K²VAE и вариантом интеграции предложенных подходов в торговую систему. Вы узнаете, как гибридный подход Koopman–Kalman–VAE помогает строить адаптивные и интерпретируемые модели. А в завершении статьи представлены практические результаты использования реализованных решений.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 49): Обучение с подкреплением и проксимальной оптимизацией политики

Проксимальная оптимизация политики (Proximal Policy Optimization) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет политику, часто в сетевой форме, очень маленькими шагами, чтобы обеспечить стабильность модели. Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Торговая стратегия обратного разрыва справедливой стоимости

Обратный разрыв справедливой стоимости (IFVG) возникает, когда цена возвращается к ранее выявленному разрыву справедливой стоимости и, вместо того чтобы продемонстрировать ожидаемую поддержку или сопротивление, не справляется с ним. Этот сбой может сигнализировать о потенциальном изменении направления движения рынка и обеспечить противоположное торговое преимущество. В настоящей статье мы представим собственный подход к количественной оценке и использованию обратного разрыва справедливой стоимости в качестве стратегии для советников MetaTrader 5.

Исследуем регрессионные модели для причинно-следственного вывода и трейдинга

В данной статье проведено исследование на тему возможности применения регрессионных моделей в алгоритмической торговле. Регрессионные модели, в отличие от бинарной классификации, дают возможность создавать более гибкие торговые стратегии за счет количественной оценки прогнозируемых ценовых изменений.

Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (Энкодер)

Предлагаем познакомиться с новым подходом, который объединяет классические методы и современные нейросети для анализа временных рядов. В статье подробно раскрыта архитектура и принципы работы модели K²VAE.

Разработка советника для анализа новостных событий о пробоях на основе календаря на MQL5

Волатильность, как правило, достигает пика во время важных новостных событий, создавая значительные возможности для пробоя. В настоящей статье мы расскажем о процессе реализации основанной на календаре стратегии прорыва. Мы рассмотрим все, начиная с создания класса для интерпретации и хранения календарных данных, разработки реалистичных бэк-тестов на основе этих данных и, наконец, реализации кода исполнения для реальной торговли.

Нейросети в трейдинге: Вероятностное прогнозирование временных рядов (K2VAE)

Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 47): Обучение с подкреплением (алгоритм временных различий)

Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Реализация криптографического алгоритма SHA-256 с нуля на MQL5

Создание интеграций с криптовалютными биржами без DLL-файлов долгое время было сложной задачей, но это решение обеспечивает полную основу для прямого подключения к рынку.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (Окончание)

Предлагаем погрузиться в захватывающий мир LightGTS — лёгкого, но мощного фреймворка для прогноза временных рядов, где адаптивная свёртка и RoPE‑кодирование сочетаются с инновационным методами внимания. В нашей статье вы найдёте детальное описание всех компонентов — от создания патчей до сложной смеси экспертов в декодере, готовых к интеграции в MQL5‑проекты. Откройте для себя, как LightGTS выводит автоматическую торговлю на новый уровень!

Торговая стратегия "Захват ликвидности" (Liquidity Grab)

Торговая стратегия захвата ликвидности является ключевым компонентом Концепции умных денег (Smart Money Concepts (SMC), которая направлена на выявление и использование действий институциональных игроков на рынке. Она предполагает нацеливание на области с высокой ликвидностью, такие как зоны поддержки или сопротивления, где крупные ордера могут спровоцировать движение цены до того, как рынок возобновит свой тренд. В настоящей статье подробно объясняется концепция захвата ликвидности и описывается процесс разработки советника по торговой стратегии захвата ликвидности на MQL5.

Строим и оптимизируем торговую систему, основанную на объемах торгов (Chaikin Money Flow - CMF)

В настоящей статье мы представим основанный на объемах индикатор денежного потока Чайкина (Chaikin Money Flow, CMF) после того, как узнаем, как его можно построить, рассчитать и использовать. Разберемся как создать пользовательский индикатор. Проанализируем несколько простых стратегий, которые можно использовать и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (Создание токенов)

Предлагаем вам отправиться в захватывающее путешествие по миру адаптивного анализа финансовых временных рядов и узнать, как превратить сложный спектральный разбор и гибкую свёртку в реальные торговые сигналы. Вы увидите, как LightGTS слушает ритм рынка, подстраиваясь под его изменения шагом переменного окна, и как OpenCL-ускорение позволяет превратить вычисления в кратчайший путь к прибыльным решениям.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 48): Аллигатор Билла Вильямса

Аллигатор, детище Билла Вильямса, представляет собой универсальный индикатор определения тренда, который дает четкие сигналы и часто сочетается с другими индикаторами. Классы Мастера MQL5 позволяют нам тестировать различные сигналы на основе паттернов, что позволяет нам рассмотреть и этот индикатор.

Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (Окончание)

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

Нейросети в трейдинге: Адаптивная периодическая сегментация (LightGTS)

Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.

Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 1): Система Profitunity (Торговый хаос Билла Вильямса)

В данной статье мы исследуем систему Profitunity авторства Билла Вильямса, подробно разобрав ее ключевые составляющие и уникальный подход к торговле в хаотичных условиях рынка. Мы продемонстрируем читателям реализацию системы на языке программирования MQL5, делая акцент на автоматизации ключевых индикаторов и сигналов для входа/выхода. Наконец, мы протестируем и оптимизируем стратегию, детально анализируя ее эффективность в различных рыночных сценариях.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 2): Создание новостной панели

В этой статье мы создадим практичную новостную панель с использованием экономического календаря MQL5 для улучшения нашей торговой стратегии. Начнем с проектирования макета, уделив особое внимание ключевым элементам, таким как названия событий, важность и время, а затем перейдем к настройке в MQL5. Наконец, мы внедрим систему сортировки для отображения только самых актуальных новостей, предоставляя трейдерам быстрый доступ к важным экономическим событиям.

Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов

Данная статья посвящена изучению grey-модели — перспективного инструмента, способного расширить возможности трейдера. Мы рассмотрим некоторые варианты применения этой модели для технического анализа и построения торговых стратегий.

Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)

Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.

Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

Наблюдатель Connexus (Часть 8): Добавление Request Observer (Наблюдатель запросов)

В этой заключительной части нашей серии библиотеки Connexus мы рассмотрели реализацию паттерна Наблюдатель, а также основные рефакторинги в путях к файлам и именах методов. В этой серии представлена вся разработка Connexus, предназначенная для упрощения HTTP-взаимодействия в сложных приложениях.

Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)

Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 46): Ишимоку

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.

Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов)

Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.

Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Time-MoE)

Предлагаем познакомиться с современным фреймворком Time-MoE, адаптированным под задачи прогнозирования временных рядов. В статье мы пошагово реализуем ключевые компоненты архитектуры, сопровождая их объяснениями и практическими примерами. Такой подход позволит вам не только понять принципы работы модели, но и применить их в реальных торговых задачах.

Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (Окончание)

Статья посвящена практическому построению модели TimeFound для прогнозирования временных рядов. Рассматриваются ключевые этапы реализации основных подходов фреймворка средствами MQL5.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 45): Обучение с подкреплением с помощью метода Монте-Карло

Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.

Отправка запросов в Connexus (Часть 6): Создание HTTP-запроса и ответа

В этой шестой статье из серии о библиотеке Connexus мы сосредоточимся на полном HTTP-запросе, рассмотрев каждый компонент, из которого состоит запрос. Мы создадим класс, представляющий запрос в целом, который поможет нам объединить ранее созданные классы.

Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (TimeFound)

В этой статье мы шаг за шагом собираем ядро интеллектуальной модели TimeFound, адаптированной под реальные задачи прогнозирования временных рядов. Если вас интересует практическая реализация нейросетевых патчинг-алгоритмов в MQL5 — вы точно по адресу.

Создание Python-классов для торговли в MetaTrader 5, аналогичных представленным в MQL5

Python-пакет MetaTrader 5 предлагает простой способ создания торговых приложений для платформы MetaTrader 5 на языке Python. Будучи мощным и полезным инструментом данный модуль не так прост как язык программирования MQL5, когда дело касается разработки решений для алгоритмической торговли. В данной статье мы создадим классы для торговли, аналогичные предлагаемым в языке MQL5, чтобы создать схожий синтаксис и сделать разработку торговых роботов на Python такой же простой как и на MQL5.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (II)

Количество стратегий, которые можно интегрировать в виде советника, практически безгранично. Однако каждая дополнительная стратегия увеличивает сложность алгоритма. Благодаря использованию нескольких стратегий советник может лучше адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, что потенциально повышает его прибыльность. Сегодня мы рассмотрим, как реализовать в MQL5 одну из выдающихся стратегий, разработанных Ричардом Дончианом, продолжая при этом совершенствовать функциональность нашего советника Trend Constraint.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 1): Освоение функций экономического календаря MQL5

В этой статье мы рассмотрим, как использовать экономический календарь MQL5 для торговли, сначала разобравшись с его основными функциями. Затем мы реализуем ключевые функции экономического календаря в MQL5 для извлечения необходимых новостей для принятия торговых решений. Наконец, мы посмотрим, как использовать эту информацию для эффективного совершенствования торговых стратегий.