Add a new article
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 2): Расширение и применение EX5-библиотеки для управления позициями
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 2): Расширение и применение EX5-библиотеки для управления позициями
Узнайте, как импортировать и использовать EX5-библиотеки в вашем коде или проектах MQL5. В этой статье мы расширим ранее созданную EX5-библиотеку, добавив больше функций управления позициями и создав два советника. В первом примере будет использоваться технический индикатор Variable Index Dynamic Average для разработки советника по стратегии трейлинг-стопа, а во втором - торговая панель для мониторинга, открытия, закрытия и изменения позиций. Эти два примера продемонстрируют, как использовать обновленную EX5-библиотеку для управления позициями.
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
Использование JSON Data API в MQL-проектах
Использование JSON Data API в MQL-проектах
Представьте, что вы можете использовать данные, которых нет в MetaTrader. Обычно вы получаете информацию только от индикаторов, основанных на анализе цен и техническом анализе. Теперь представьте, что у вас есть доступ к данным, которые выведут ваши торговые возможности на новый уровень. Вы можете значительно увеличить мощность платформы MetaTrader, если объедините её возможности с результатами работы других программ, методов макроанализа и ультрасовременных инструментов через API. В этой статье мы расскажем, как использовать API, и представим полезные и ценные API-сервисы.
Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (FinCon)
Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (FinCon)
Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 28): Сети GAN в контексте темпа обучения
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 28): Сети GAN в контексте темпа обучения
Темп обучения — это размер шага к цели обучения во многих алгоритмах машинного обучения. В статье мы изучим, какое влияние многочисленные форматы могут оказать на производительность генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Network, GAN) — разновидности нейронной сети, которую мы рассмотрели в одной из предыдущих статей.
Разработка советника на основе стратегии прорыва диапазона консолидации на MQL5
Разработка советника на основе стратегии прорыва диапазона консолидации на MQL5
В статье описываются шаги по созданию торгового советника, который извлекает выгоду из ценовых прорывов после периодов консолидации. Определяя диапазоны консолидации и устанавливая уровни прорыва, трейдеры могут автоматизировать свои торговые решения на основе этой стратегии. Советник призван обеспечить четкие точки входа и выхода, избегая ложных пробоев.
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов
Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.
Машинное обучение и Data Science (Часть 25): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью рекуррентных нейросетей (RNN)
Машинное обучение и Data Science (Часть 25): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью рекуррентных нейросетей (RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) ценятся за способность использовать прошлую информацию для прогнозирования будущих событий. Такие прогностические возможности с успехом применяются в различных областях. В этой статье мы применим модели RNN для прогнозирования трендов на рынке Форекс. Посмотрим, смогут ли они повысить точность прогнозирования в трейдинге.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)
Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 27): Скользящие средние и угол атаки
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 27): Скользящие средние и угол атаки
Угол атаки (Angle of Attack) — популярный показатель, значение крутизны (steepness) которого, как считается, тесно связано с силой преобладающего тренда. Мы рассмотрим, как он обычно трактуется и применяется, и выясним, есть ли изменения, которые можно было бы внести в способ его измерения для улучшения торговой системы.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 26): Скользящие средние и показатель Херста
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 26): Скользящие средние и показатель Херста
Показатель Херста — это мера того, насколько сильно временной ряд автокоррелирует в долгосрочной перспективе. Предполагается, что он отражает долгосрочные свойства временного ряда и поэтому имеет определенный вес в анализе временных рядов даже за пределами экономических/финансовых временных рядов. Однако мы сосредоточимся на его потенциальной пользе для трейдеров, изучив, как этот показатель можно объединить со скользящими средними для формирования потенциально надежного сигнала.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 25): Тестирование и торговля на нескольких таймфреймах
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 25): Тестирование и торговля на нескольких таймфреймах
Стратегии, основанные на нескольких таймфреймах, по умолчанию не могут быть протестированы в советниках, собранных с помощью Мастера, из-за архитектуры кода MQL5, используемой в классах сборки. Мы рассмотрим способ обхода этого ограничения для стратегий, которые предполагают использование нескольких таймфреймов на примере квадратичной скользящей средней.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть III)
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть III)
Эта часть серии посвящена интеграции WhatsApp с MetaTrader 5 для получения уведомлений. Мы рассмотрим блок-схему для упрощения понимания и обсудим важность мер безопасности при интеграции. Основная цель индикаторов — упростить анализ за счет автоматизации. Они должны включать методы уведомления для оповещения пользователей при выполнении определенных условий.
Критерии тренда в трейдинге
Критерии тренда в трейдинге
Тренды являются важной частью многих торговых стратегий. В этой статье мы рассмотрим некоторые инструменты, используемые для определения трендов и их характеристик. Понимание и правильная интерпретация трендов могут значительно повысить эффективность трейдинга и минимизировать риски.
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)
Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 24): Скользящие средние
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 24): Скользящие средние
Скользящие средние — очень распространенный индикатор, который используют и понимают большинство трейдеров. Мы рассмотрим возможные варианты их использования, которые относительно редко используются в советниках, собранных с помощью Мастера MQL5.
Теория хаоса в трейдинге (Часть 1): Введение, применение на финансовых рынках и индикатор Ляпунова
Теория хаоса в трейдинге (Часть 1): Введение, применение на финансовых рынках и индикатор Ляпунова
Можно ли применять теорию хаоса на финансовых рынках? Чем классическая теория Хаоса и хаотические системы отличаются от концепции, предложенной Биллом Вильямсом, рассмотрим в этой статье.
Автоматическая оптимизация параметров для торговых стратегий с Python и MQL5
Автоматическая оптимизация параметров для торговых стратегий с Python и MQL5
Существует несколько типов алгоритмов самостоятельной оптимизации торговых стратегий и параметров. Эти алгоритмы используются для автоматического улучшения торговых стратегий на основе исторических и текущих рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим один из них на примерах реализаций на Python и MQL5.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)
В статье подробно рассматривается интеграция уведомлений индикаторов MetaTrader 5 в Telegram с использованием возможностей MQL5, Python и API Telegram Bot. Вы сможете применить полученную информацию в своих проектах.
Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)
Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)
Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.
Осваиваем рыночную динамику: Создание советника на основе стратегии поддержки и сопротивления
Осваиваем рыночную динамику: Создание советника на основе стратегии поддержки и сопротивления
В статье представлено подробное руководство по разработке автоматизированного торгового алгоритма на основе стратегии поддержки и сопротивления. Дана подробная информация по всем аспектам создания советника на MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5 — от анализа поведения ценового диапазона до управления рисками.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN
Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) — ещё один алгоритм машинного обучения, который, как правило, специализируется на разложении многомерных наборов данных на ключевые составные части. Мы рассмотрим принцип его работы и исследуем возможное применение для трейдеров в очередном классе сигналов Мастера MQL5.
Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 3): Обнаружение изменений трендов при использовании системы
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 3): Обнаружение изменений трендов при использовании системы
В этой статье рассматривается, как экономические новости, поведение инвесторов и различные факторы могут влиять на развороты рыночных трендов. Статья включает видео с пояснениями и внедряет MQL5-код в программу для обнаружения разворотов тренда, оповещения и принятия соответствующих мер в зависимости от рыночных условий.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов
В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 1): Для советников и технических индикаторов
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 1): Для советников и технических индикаторов
Статья рассчитана на начинающих и профессиональных разработчиков MQL5. Она предоставляет фрагмент кода для определения индикаторов, генерирующих сигналы, и их ограничения трендами на более старших таймфреймах. Таким образом, трейдеры могут улучшить свои стратегии, включив в них более широкую перспективу рынка, что приведет к получению потенциально более надежных торговых сигналов.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)
Мы разобьем основной код MQL5 на отдельные фрагменты, чтобы проиллюстрировать интеграцию Telegram и WhatsApp для получения уведомлений о сигналах от индикатора Trend Constraint, который мы создаем в этой серии статей. Статья будет полезна трейдерам, а также начинающим и опытным разработчикам. Сначала мы рассмотрим настройку уведомлений в MetaTrader 5 и пользу их подключения для пользователя. На основе этого разработчики смогут отметить для себя определенные моменты для дальнейшего применения в своих системах.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 14): Адаптивное изменение объёмов в риск-менеджере
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 14): Адаптивное изменение объёмов в риск-менеджере
Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.
Циклы и трейдинг
Циклы и трейдинг
Эта статья посвящена использованию циклов в трейдинге. В ней мы постараемся разобраться, как можно построить торговую стратегию, основываясь на циклических моделях.
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)
В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)
Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).
Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5
Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5
В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.
Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)
Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)
В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов
Нейросети — это просто (Часть 90): Частотная интерполяция временных рядов (FITS)
Нейросети — это просто (Часть 90): Частотная интерполяция временных рядов (FITS)
При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 1): Разработка EX5-библиотеки для управления позициями
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 1): Разработка EX5-библиотеки для управления позициями
Мы рассмотрим создание инструментария разработчика для управления позициями с помощью MQL5. В этой статье я покажу, как создать библиотеку функций (ex5), которая будет выполнять как простые, так и сложные операции по управлению позициями, включая автоматическую обработку и сообщение о различных ошибках, возникающих при управлении позициями с помощью MQL5.
Нейросети в трейдинге: Оптимизация Transformer для прогнозирования временных рядов (LSEAttention)
Нейросети в трейдинге: Оптимизация Transformer для прогнозирования временных рядов (LSEAttention)
Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.
Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях
Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях
Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.