Статьи по алготрейдингу — Интеграция

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 04): Модули time, date и datetime из Python

В отличие от MQL5, язык программирования Python предлагает контроль и гибкость, когда речь заходит о работе со временем и управлении им. В этой статье мы реализуем модули, аналогичные модулям в языке MQL5 для более удобной обработки дат и времени, как в Python.

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 02): Создание библиотеки REQUESTS, как в Python

В этой статье опишем реализацию модуля, аналогичного модулю requests в Python, чтобы упростить отправку и получение веб-запросов в MetaTrader 5 с использованием MQL5.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 72): Использование паттернов MACD и OBV с обучением с учителем

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов MACD и OBV, мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью машинного обучения. MACD и OBV — это взаимодополняющая пара, отражающая тренд и объем. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network, CNN), 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.

Моделирование рынка (Часть 22): Первые шаги на SQL (V)

Прежде, чем вы сдадитесь и решите отказаться от изучения SQL, позвольте мне напомнить вам, уважаемые читатели, что здесь мы всё ещё используем только самые базовые элементы. Мы ещё не рассмотрели некоторые возможности SQL. Как только вы их усвоите, вы увидите, что SQL гораздо практичнее, чем кажется. Хотя, скорее всего, мы в конечном итоге изменим направление того, что мы создаем, потому, что процесс создания является динамичным. Мы покажем немного больше о создании разных вещей в SQL, ведь это по настоящему важно и нужно вам. Просто думать, что вы более способны, чем целое сообщество программистов и разработчиков, приведет только к потере времени и возможностей. Не переживайте, потому что дальше будет ещё интереснее.

Пользовательские инструменты отладки и профилирования для разработки на MQL5 (Часть I): Расширенное логирование

Узнайте, как реализовать мощный пользовательский фреймворк для логирования в MQL5, который выходит за рамки простых операторов Print() за счет поддержки уровней серьезности, множества обработчиков вывода и автоматической ротации файлов — и все это с возможностью настройки «на лету». Интегрируйте синглтон CLogger с ConsoleLogHandler и FileLogHandler для захвата контекстных журналов с метками времени как на вкладке «Эксперты», так и в постоянных файлах. Оптимизируйте отладку и трассировку производительности в ваших советниках с помощью понятных, настраиваемых форматов журналов и централизованного управления.

Моделирование рынка (Часть 21): Первые шаги на SQL (IV)

Многие из вас, возможно, обладают гораздо большим опытом в области работы с базами данных, чем я, и, следовательно, имеют другое мнение. Поскольку было необходимо дать объяснение, почему базы данных создаются именно так, как они создаются, и нужно объяснить, почему SQL имеет именно такой формат и, прежде всего, почему появились первичные ключи и внешние ключи, поэтому пришлось оставить некоторые вещи немного абстрактными.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 37): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (XI)

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 36): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (X)

В этой статье рассматриваются основные принципы HMAC-SHA256 и API-подписей в языке MQL5; объясняется, как сообщения и секретные ключи объединяются для безопасной аутентификации запросов. Это закладывает основу для подписывания API-вызовов без раскрытия конфиденциальных данных.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 34): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (VIII)

В этой статье вы узнаете, как создать панель управления в MetaTrader 5. Мы разберем основы добавления полей ввода, кнопок действий и меток для отображения текста. Используя проектный подход, вы увидите, как настроить панель, в которой пользователи могут вводить сообщения и в итоге отображать ответы API-сервера.

Моделирование рынка (Часть 20): Первые шаги на SQL (III)

Хотя мы можем выполнять операции с базой данных, содержащей около 10 записей, но материал усваивается гораздо лучше, когда мы работаем с файлом, который содержит более 15 тысяч записей. То есть, если бы мы попытались создать такое вручную, то эта задача была бы огромной. Однако трудно найти такую базу данных, даже для учебных целей, доступную для скачивания. Но на самом деле нам не нужно к этому прибегать, мы можем использовать MetaTrader 5 для создания базы данных для себя. В сегодняшней статье мы рассмотрим, как это сделать.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 33): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (VII)

В этой статье показано, как интегрировать API Google Generative AI в MetaTrader 5 с помощью языка MQL5. Вы научитесь структурировать API-запросы, обрабатывать ответы сервера, извлекать контент, сгенерированный ИИ, управлять лимитами API и сохранять результаты в текстовый файл для удобного доступа.

Моделирование рынка (Часть 18): Первые шаги на SQL (I)

Неважно, какую программу SQL мы будем использовать: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL или другую. У всех есть что-то общее, а этот общий элемент — язык SQL. Даже если мы не собираемся использовать WorkBench, можно манипулировать или работать с базой данных непосредственно в MetaEditor или через MQL5 для выполнения действий в MetaTrader 5, но для этого вам понадобятся знания SQL. Итак, здесь мы выучим, как минимум, основы.

Моделирование рынка (Часть 17): Сокеты (XI)

Реализация той части кода, которая будет работать в MetaTrader 5, не представляет сложности. Однако есть несколько моментов, которые нужно учитывать. Это необходимо для того, чтобы вы смогли заставить систему работать. Запомните одну важную вещь: будет запущена не одна программа. В реальности нам придётся запускать три программы одновременно. Важно реализовать и построить каждую из них так, чтобы они могли взаимодействовать и общаться одна с другой, и чтобы каждая из них понимала, что пытается или хочет сделать другая.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 64): Использование паттернов каналов Демарка и конвертов с ядром белого шума

Осциллятор Демарка (DeMarker Oscillator) и конверты (Envelopes) — это инструменты, определяющие импульс и уровни поддержки/сопротивления, которые можно использовать в паре при разработке советника. В предыдущей статье были представлены эти два индикатора. Здесь же мы добавим к ним машинное обучение. Мы используем рекуррентную нейронную сеть, которая применяет ядро белого шума (white-noise kernel) для обработки векторизованных сигналов от этих двух индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 32): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (VI)

В этой статье мы покажем, как визуализировать свечные данные, полученные с помощью функции WebRequest и API, в свечном формате. Мы будем использовать язык MQL5, чтобы считывать свечные данные из CSV-файла и отображать их на графике в виде пользовательских свечей, поскольку индикаторы не могут напрямую использовать функцию WebRequest.

От новичка до эксперта: Подтверждение зон спроса и предложения через статистические данные

Сегодня мы раскрываем часто упускаемую из виду статистическую основу, стоящую за торговыми стратегиями, основанными на спросе и предложении. Используя комбинацию MQL5 и Python в рамках рабочего процесса Jupyter Notebook, мы проводим структурированное, основанное на данных исследование, направленное на преобразование визуальных рыночных предположений в измеримые результаты. В данной статье описан весь исследовательский процесс, включая сбор данных, статистический анализ на основе Python, разработку алгоритма, тестирование и окончательные выводы. Для подробного ознакомления с методологией и результатами исследования, прочтите полную статью.

Создание панели администратора торговли на MQL5 (Часть XI): Современный интерфейс мессенджера в платформе (I)

Сегодня мы будем работать над совершенствованием интерфейса обмена сообщениями на коммуникационной панели и приведем его в соответствие со стандартами современных высокопроизводительных коммуникационных приложений. Для этого мы обновим класс CommunicationsDialog. Все эти обновления мы рассмотрим в деталях, а также наметим следующие шаги в развитии интерфейсов наших программ с использованием MQL5.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 29): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (III)

В этой статье мы продолжаем осваивать API и WebRequest в языке MQL5, получая свечные данные из внешнего источника. Мы разберем ответ сервера, очистим данные и извлечем ключевые элементы – время открытия и значения OHLC для нескольких дневных свечей, подготовив все для дальнейшего анализа.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 28): Освоение API и функции WebRequest в языке MQL5 (II)

В этой статье вы научитесь получать ценовые данные с внешних платформ с помощью API и функции WebRequest на языке MQL5. Вы узнаете, как структурируются URL, как форматируются ответы API, как преобразовать серверные данные в читаемые строки, а также как находить конкретные значения в ответах JSON и получать их оттуда.

Интеграция AI-модели в существующую торговую стратегию на MQL5

Данная статья посвящена интеграции обученной модели искусственного интеллекта (например, модели обучения с подкреплением LSTM или прогностической модели на основе машинного обучения) в существующую торговую стратегию на MQL5.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (V). Класс AnalyticsPanel

В этой статье мы рассмотрим, как получать рыночные данные в реальном времени и информацию о торговом счете, выполнять различные вычисления и отображать результаты на настраиваемой панели. Для достижения этой цели мы углубимся в разработку класса AnalyticsPanel, который будет включать в себя все эти функции, в том числе создание панелей. Эта работа является частью нашего продолжающегося расширения советника новой панели администратора (New Admin Panel EA), внедряющей расширенные функции с использованием принципов модульного проектирования и лучших практик организации кода.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 58): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, совместные паттерны которых мы исследовали в предыдущей статье с помощью сети обучения с учителем, чтобы понять, какие из них работают. В этой статье мы сделаем следующий шаг, рассмотрев влияние обучения с подкреплением, используемого с обученной нейронной сетью, на производительность. Наши испытания проводились в течение очень ограниченного промежутка времени. Тем не менее, мы продолжим использовать возможности, предоставляемые Мастером MQL5.

От новичка до эксперта: Прогнозируемые ценовые траектории

Уровни Фибоначчи обеспечивают практическую основу, которую часто соблюдают рынки, выделяя ценовые зоны, где реакция более вероятна. В настоящей статье мы создадим советник, применяющий логику коррекции Фибоначчи для прогнозирования вероятных будущих движений и коррекции сделок с отложенными ордерами. Изучим весь рабочий процесс — от определения колебаний до построения графика уровней, контроля рисков и выполнения.

От новичка до эксперта: Торговля с временной фильтрацией

Просто потому, что тики постоянно прибывают, это не значит, что каждый момент - это возможность торговать. Сегодня мы подробно изучаем искусство выбора времени, сосредоточившись на разработке алгоритма временной изоляции, который поможет трейдерам определять наиболее благоприятные рыночные периоды и торговать в них. Развитие этой дисциплины позволяет розничным трейдерам более точно ориентироваться в институциональных сроках, где точность и терпение часто определяют успех. Присоединяйтесь к этой дискуссии, поскольку мы исследуем науку тайминга и выборочного трейдинга с помощью аналитических возможностей MQL5.

От новичка до эксперта: Периоды на рынке Форекс

Каждый рыночный период имеет начало и конец, при каждом закрытии цена определяет его настроение — так же, как и при любой свечной сессии. Понимание этих ориентиров позволяет нам оценить преобладающее настроение рынка, определяя, какие силы контролируют ситуацию - бычьи или медвежьи. В настоящем обсуждении мы делаем важный шаг вперед, разрабатывая новую функцию в Market Periods Synchronizer, которая визуализирует сессии рынка Форекс для помощи в принятии более обоснованных торговых решений. Этот инструмент может быть особенно эффективным для определения в режиме реального времени, какая сторона — быки или медведи — доминирует на сессии. Давайте исследуем эту концепцию и раскроем те идеи, которые она дает.

Моделирование рынка (Часть 16): Сокеты (X)

Мы близки к завершению данного испытания. Однако, прежде чем приступить, я хочу, чтобы вы попытались понять эти две статьи, данную и предыдущую. Так вы действительно поймете следующую статью, в которой я рассмотрю исключительно ту часть, которая касается программирования на MQL5. Но я также постараюсь сделать её понятной. Если вы не понимаете эти две последние статьи, то вам будет тяжело понять и следующую, потому что материалы накапливаются. Чем больше вещей нужно сделать, тем больше нужно создать и понять для достижения цели.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 55): SAC с приоритетным воспроизведением опыта

Буферы воспроизведения в обучении с подкреплением особенно важны при использовании алгоритмов вне политики (off-policy), таких как DQN или SAC. Это выводит на первый план процесс выборки буфера памяти. В то время как параметры по умолчанию с SAC, например, используют случайный выбор из буфера, буферы с приоритетным воспроизведением опыта (Prioritized Experience Replay buffers) обеспечивают точную настройку путем выборки из буфера на основе оценки TD. Мы рассмотрим важность обучения с подкреплением и, как всегда, изучим только одну гипотезу (без перекрестной проверки) в созданном Мастером советнике.

Моделирование рынка (Часть 13): Сокеты (VII)

Когда мы разрабатываем что-то в xlwings или в любом другом пакете, позволяющем читать и писать непосредственно в Excel, мы должны заметить, что все программы, функции или процедуры выполняются, а затем завершают свою задачу. Они не остаются в цикле, и неважно, как сильно мы стараемся сделать всё по-другому.

Моделирование рынка (Часть 12): Сокеты (VI)

В данной статье мы рассмотрим, как решить некоторые проблемы и вопросы, возникающие при использовании кода, написанного на Python внутри других программ. А если говорить более конкретно, то мы покажем распространенную проблему, возникающую при использовании Excel в связке с MetaTrader 5, хотя для этого общения мы будем использовать Python. Однако у данной реализации есть небольшой недостаток. Это происходит не во всех, а только в некоторых конкретных случаях. Когда это происходит, необходимо понять причину. В сегодняшней статье мы начнем объяснять, как решить эту проблему.

Моделирование рынка (Часть 11): Сокеты (V)

Мы приступаем к реализации связи между Excel и MetaTrader 5, но сначала необходимо понять некоторые важные моменты, так вам не придется ломать голову, пытаясь понять, почему что-то работает или нет. И прежде, чем вы нахмуритесь, глядя на интеграцию Python и Excel, давайте посмотрим, как с помощью xlwings можно (в некоторой степени) управлять MetaTrader 5 через Excel. То, что мы покажем здесь, будет в основном сконцентрировано на образовательных задачах. Но не думайте, что мы можем делать только то, что будет рассмотрено здесь.

Моделирование рынка (Часть 10): Сокеты (IV)

В этой статье мы рассмотрим, что нужно сделать, чтобы начать использовать Excel для управления MetaTrader 5, но очень интересным способом. Для этого мы воспользуемся дополнением Excel, чтобы не использовать встроенный VBA. Если вы не знаете, какое дополнение имеется в виду, прочитайте эту статью и узнайте, как программировать на Python прямо в Excel.

От новичка до эксперта: Индикатор Market Periods Synchronizer

В настоящем обсуждении мы представляем инструмент синхронизации таймфреймов от старших к младшим, предназначенный для решения проблемы анализа рыночных паттернов, охватывающих периоды старших таймфреймов. Встроенные маркеры периодов в MetaTrader 5 часто ограничены, жестки и их нелегко настроить для нестандартных таймфреймов. Наше решение использует язык MQL5 для разработки индикатора, обеспечивающего динамичный и наглядный способ выравнивания структур старших таймфреймов на графиках младших таймфреймов. Этот инструмент может быть очень полезен для детального анализа рынка. Чтобы узнать больше о его функциях и реализации, приглашаю вас присоединиться к обсуждению.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 54): Обучение с подкреплением с гибридным SAC и тензорами

Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматривали в предыдущей статье, где мы также представили Python и ONNX как эффективные подходы к обучению сетей. В этой статье мы вернемся к алгоритму с целью использования тензоров — вычислительных графов, которые часто используются в Python.

От новичка до эксперта: Анимированный советник News Headline с использованием MQL5 (XI) - Корреляция при торговле на новостях

В настоящем обсуждении рассмотрим, как концепция финансовой корреляции может быть применена для повышения эффективности принятия решений при торговле несколькими инструментами во время анонсов крупных экономических событий. Основное внимание уделяется решению проблемы повышенной подверженности риску, вызванной повышенной волатильностью во время выпуска новостей.

От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (X) — Представление графика с несколькими символами для торговли на новостях

Сегодня мы разработаем систему просмотра нескольких диаграмм с использованием объектов диаграмм. Цель состоит в том, чтобы улучшить торговлю на новостях за счет применения алгоритмов на MQL5, которые помогают сократить время реакции трейдера в периоды высокой волатильности, такие как выход крупных новостей. В этом случае мы предоставляем трейдерам интегрированный способ мониторинга нескольких основных инструментов в рамках единого инструмента для торговли на новостях. Наша работа постоянно продвигается с появлением советника News Headline EA («Заголовки новостей»), который теперь обладает растущим набором функций, которые привносят действительное значение как для трейдеров, использующих полностью автоматизированные системы, так и для тех, кто предпочитает ручную торговлю с помощью алгоритмов. Ознакомьтесь с новыми знаниями, информацией и практическими идеями, перейдя по ссылке и присоединившись к настоящему обсуждению.

Осваиваем JSON: Разработка пользовательского JSON-ридера с нуля на MQL5

В статье приведено пошаговое руководство по созданию пользовательского парсера JSON на языке MQL5, включающего обработку объектов и массивов, проверку ошибок и сериализацию. Вы сможет объединить торговую логику и структурированные данные с помощью гибкого решения для обработки JSON в MetaTrader 5.

От новичка до эксперта: Создание подробных торговых отчетов с помощью советника Reporting EA

В настоящей статье мы подробно рассмотрим усовершенствование деталей торговых отчетов и отправку окончательного документа по электронной почте в формате PDF. Это знаменует собой прогресс по сравнению с нашей предыдущей работой, поскольку мы продолжаем изучать, каким образом использовать возможности MQL5 и Python для создания и планирования торговых отчетов в наиболее удобных и профессиональных форматах. Присоединяйтесь к нам в этой дискуссии, чтобы узнать больше об оптимизации формирования торговых отчетов в экосистеме MQL5.

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 12): Внешние библиотеки (III) TrendMap

Движение рынка определяется силами быков и медведей. Существуют определенные уровни, которые рынок соблюдает из-за действующих на них сил. Уровни Фибоначчи и VWAP особенно сильно влияют на поведение рынка. В этой статье мы рассмотрим стратегию, основанную на VWAP и уровнях Фибоначчи для генерации сигналов.

Разрабатываем менеджер терминалов (Часть 2): Запуск нескольких экземпляров

Переходим к использованию сразу нескольких экземпляров терминала на сервере, организовав простую панель управления запуском и остановкой. Теперь пришло время расширять функциональность и переходить к следующим этапам — реализации более сложных возможностей, таких как управление несколькими экземплярами, хранение состояния, интеграция с MetaTrader5 API и веб-интерфейс с полной информацией о терминалах.

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 9): Внешние библиотеки

В статье рассматривается новое измерение анализа с использованием внешних библиотек, специально разработанных для расширенной аналитики. Эти библиотеки, такие как pandas, предоставляют мощные инструменты для обработки и интерпретации сложных данных, позволяя трейдерам получать более глубокое представление о динамике рынка. Интегрируя такие технологии, мы можем сократить разрыв между необработанными данными и практическими стратегиями. Здесь мы заложим основу для этого инновационного подхода и раскроем потенциал объединения технологий с опытом трейдинга.