Страница 13 — Статьи по алготрейдингу — Интеграция

Алгоритм дендритных клеток — Dendritic Cell Algorithm (DCA)

Алгоритм дендритных клеток (DCA) — метаэвристика, вдохновлённая механизмами врождённого иммунитета. Дендритные клетки патрулируют пространство поиска, накапливают сигналы о качестве позиций и выносят коллективный вердикт: эксплуатировать найденное или продолжать исследование. Разберём, как биологическая модель обнаружения патогенов превращается в алгоритм оптимизации.

Алгоритм оптимизации одуванчика — Dandelion Optimizer (DO)

Алгоритм оптимизации одуванчика DO превращает простой полёт семени по ветру в стратегию математического поиска. Три фазы - вихревой подъём, дрейф к центру популяции и приземление по траектории Леви - формируют изящную метафору, которая на практике показывает интересные результаты.

Объединяем 3D-бары, квантовые вычисления и машинное обучение в единую торговую систему

Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки, квантовый энкодер на 8 кубитах и градиентный бустинг CatBoost с 52+ признаками. Система реализована на Python с использованием MetaTrader 5, Qiskit, CatBoost и опциональной интеграцией LLM Llama 3.2 для интерпретации прогнозов.

Оптимизация хаотичной игрой — Chaos Game Optimization (CGO)

Представляем новый метаэвристический алгоритм Chaos Game Optimization (CGO), демонстрирующий уникальную способность сохранять высокую эффективность при работе с задачами большой размерности. В отличие от большинства оптимизационных алгоритмов, CGO не только не теряет, но иногда даже увеличивает производительность при масштабировании задачи, что является его ключевой особенностью.

От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (IX) — Управление несколькими символами на одном графике для торговли на новостях

Торговля на новостях часто требует управления несколькими позициями и символами в течение очень короткого времени из-за повышенной волатильности. В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим проблемы торговли несколькими символами, интегрировав эту функцию в наш советник «Заголовки новостей». Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как алгоритмическая торговля с помощью MQL5 делает торговлю несколькими символами более эффективной и действенной.

Оптимизатор на основе экологического цикла — Ecological Cycle Optimizer (ECO)

Алгоритм ECO (Ecological Cycle Optimizer) представляет собой интересную метафору переноса экологического круговорота в область метаэвристической оптимизации. Идея разделения популяции на трофические уровни — продуцентов, травоядных, плотоядных, всеядных и редуцентов — создаёт иерархическую структуру поиска, где каждая группа вносит свой вклад в общий процесс оптимизации.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 25): Подключаем новую стратегию (II)

В данной статье продолжим подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие изменения потребуется внести в советник создания проекта оптимизации и советники второго и третьего этапов.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 57): Обучение с учителем совместно со скользящей средней и стохастическим осциллятором

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, которые считаются запаздывающими. В минисерии из трех статей, посвященной трем основным формам машинного обучения, мы попытаемся выяснить, оправдана ли эта предвзятость по отношению к этим индикаторам, или же они могут иметь предсказательную силу. Мы проводим анализ с помощью советников, созданных в Мастере.

Двунаправленная LSTM и квантовые вычисления для предсказания направления движения

Статья представляет воспроизводимую реализацию гибридной квантово-нейросетевой модели для алгоритмической торговли на Forex без использования реального квантового оборудования. Фиксированная трёхкубитная схема в IBM Qiskit преобразует статистики скользящего окна (средняя доходность, волатильность, размах) в распределение вероятностей, из которого вычисляются 7 квантовых метрик. Эти признаки интегрируются в архитектуру двунаправленной LSTM с регуляризацией и механизмами борьбы с дисбалансом классов (в т.ч. focal loss и sampler).

Реализация механизма безубыточности в MQL5 (Часть 2): Безубыток на основе ATR и RRR

В данной статье завершается реализация механизмов безубыточности на основе ATR и RRR в MQL5, а также с нуля разрабатывается класс, позволяющий легко изменять режим безубытка без необходимости повторного ввода параметров. Для оценки эффективности каждого типа безубытка выполняется несколько бэктестов, в рамках которых анализируются их преимущества и недостатки в контексте алгоритмического трейдинга.

Эко-эволюционный алгоритм — Eco-inspired Evolutionary Algorithm (ECO)

В статье рассматривается алгоритм оптимизации ECO, основанный на экологических концепциях: популяции объединяются в хабитаты по принципу территориальной близости, обмениваются генетическим материалом внутри хабитатов и мигрируют между ними. Несмотря на богатый набор операторов и красивую биологическую метафору, алгоритм показал результат, какой, подробности ниже.

Машинное обучение в однонаправленной трендовой торговле на примере золота

В данной статье рассматривается подход к торговле только в выбранном направлении (на покупку или на продажу). Для этого используется техника причинно-следственного вывода и машинное обучение.

Управление рисками (Часть 3): Создание основного класса для управления рисками

В этой статье мы начнем создание основного класса управления рисками, который будет ключевым для контроля рисков в системе. Мы сосредоточимся на построении основ, определении основных структур, переменных и функций. Кроме того, мы внедрим необходимые методы для присвоения значений максимальной прибыли и убытков, тем самым заложив основу для управления рисками.

Алгоритм сверчков — Cricket Algorithm (CA)

В статье рассматривается алгоритм сверчков (Cricket Algorithm) - метаэвристический метод оптимизации, объединяющий элементы алгоритмов летучих мышей и светлячков с физическими законами распространения звука в атмосфере. Алгоритм моделирует поведение сверчков, ориентирующихся на стрекотание сородичей, используя закон Долбира и формулы акустики для управления поиском оптимальных решений.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 59): Обучение с подкреплением (DDPG) совместно с паттернами скользящей средней и стохастика

В продолжение нашей предыдущей статьи о DDPG с использованием скользящей средней и стохастических индикаторов мы рассматриваем другие ключевые классы обучения с подкреплением, имеющие решающее значение для реализации DDPG. Хотя мы в основном пишем код на Python, конечный продукт — обученная нейронная сеть — будет экспортирован в формате ONNX в MQL5, где мы интегрируем его в качестве ресурса в советник, созданный в Мастере.

Улучшенная оптимизация сталкивающихся тел — Enhanced Colliding Bodies Optimization (ECBO)

В статье рассматривается алгоритм Colliding Bodies Optimization (CBO), основанный на физике одномерных столкновений тел. Базовая версия алгоритма не содержит настраиваемых параметров, что делает её простой. Поэтому за основу реализации была взята расширенная версия ECBO, дополненная памятью столкновений и механизмом кроссовера, что позволило алгоритму показать достойные результаты и занять место в рейтинговой таблице.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть IX): Организация кода (IV). Класс для панели управления торговлей

Обновляем панель управления торговлей (TradeManagementPanel), используемую в нашем советнике New_Admin_Panel. В новой версии будем использовать встроенные классы и получим более удобный интерфейс управления сделками. В частности, добавим кнопки для открытия позиций, а также элементы для управления открытыми сделками и отложенными ордерами. Кроме того, в панели будет встроенная система управления рисками, чтобы устанавливать значения стоп-лосса и тейк-профита непосредственно через ее интерфейс. В целом обновление улучшает организацию самого кода, что важно для таких больших программ, а также упрощает доступ к инструментам управления ордерами — в определенных моментах это будет сделать проще, чем через интерфейс терминала.

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 20): Внешние библиотеки (IV) — Correlation Pathfinder

Correlation Pathfinder предлагает новый подход к пониманию динамики валютных пар в рамках серии инструментов для анализа ценового действия. Этот инструмент автоматизирует сбор и анализ данных, предоставляя информацию о взаимодействии таких валютных пар, как EURUSD и GBPUSD. Практическая информация в реальном времени поможет вам более эффективно управлять рисками и выявлять торговые возможности.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть X): Интерфейс из внешних ресурсов

Используем возможности MQL5 для работы с внешними ресурсами, в данном случае с изображениями в формате BMP, чтобы создать уникальный по стилю интерфейс главной страницы панели администратора торговых операций. В особенности рассмотрим упаковку множества файлов, включая изображения, звуки и многое другое, для упрощения дальнейшего их распространения. Реализуем функции для создания современного и визуально привлекательного интерфейса для нашей панели администратора, которую мы создаем с помощью советника New_Admin_Panel.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 30): От торговой стратегии — к запуску мультивалютного советника

Статья показывает полный цикл работы по созданию мультивалютного советника с использованием библиотеки Adwizard для MetaTrader 5: от подготовки окружения для создания проектов оптимизации до получения итоговых мультивалютных советников, объединяющих много экземпляров простой торговой стратегии. Разбираем настройку нужных входных параметров, соглашения об удобных именах файлов и запуск трёх экземпляров итоговых советников на разных торговых счетах с разными параметрами.

Алгоритм оптимизации бабочек — Butterfly Optimization Algorithm (BOA)

В статье рассмотрен алгоритм оптимизации бабочек, основанный на моделировании поиска пищи с помощью обоняния. Проведён анализ оригинальных формул, выявлена и исправлена ошибка в уравнениях движения, добавлен механизм поддержания разнообразия популяции, представлены результаты тестирования.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 60): Обучение на основе вывода (Wasserstein-VAE) с использованием скользящей средней и стохастического осциллятора

Мы завершаем наше исследование взаимодополняющей пары скользящей средней и стохастического осциллятора рассмотрением роль обучения на основе вывода (inference-learning) после обучения с учителем и обучения с подкреплением. В данном случае существует множество способов обучения, однако наш подход заключается в использовании вариационных автоэнкодеров. Мы проведем исследование на Python, а затем экспортируем нашу обученную модель с помощью ONNX для использования в созданном Мастером советнике в MetaTrader.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 31): Секреты шага создания проекта оптимизации (I)

В статье разбираются два практических аспекта работы конвейера оптимизации на базе Adwizard: диагностика и восстановление после сбоев генерации базы итогового советника, а также предварительный подбор диапазонов параметров стратегии до создания проекта. Показано, как анализ таблиц stages/jobs/tasks в SQLite и перезапуск этапов по статусам помогают восстановить процесс, а пробная оптимизация сужает пространство поиска, исключает избыточные параметры и снижает риск застревания в локальных максимумах.

Оптимизация Роем Жуков — Beetle Swarm Optimization (BSO)

Рассматриваем гибрид BAS+PSO (BSO), где BAS добавляет локальный сигнал направления, а PSO обеспечивает обмен лучшими решениями в рое. Приведены математическая модель, псевдокод, реализация класса на MQL5 и результаты тестирования в типовом стенде. Материал позволяет воспроизвести алгоритм, настроить параметры и понять, как трёхкратные оценки за итерацию отражаются на эффективности.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 62): Использование паттернов ADX и CCI с обучением с подкреплением TRPO

Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы продолжаем тему, начатую в предыдущей статье, рассмотрением того, как обучение и обновление разработанной нами модели в процессе эксплуатации могут осуществляться благодаря обучению с подкреплением. Мы используем алгоритм, который еще не рассматривали в этой серии, известный как оптимизация политики доверенных регионов (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Как всегда, сборка советника с помощью Мастера MQL5 позволяет нам гораздо быстрее настраивать наши модели для тестирования таким образом, чтобы их можно было распространять и тестировать с различными типами сигналов.

Конвейеры обработки данных (пайплайны) в MQL5

В этой статье рассмотрим ключевой этап подготовки данных для машинного обучения, который быстро приобретает все большее значение. Конвейеры предварительной обработки данных. По сути, это упрощенная последовательность этапов преобразования данных, на которых происходит подготовка исходных данных перед их передачей в модель. Какой бы неинтересной она ни показалась непосвященным на первый взгляд, такая «стандартизация данных» не только экономит время обучения и затраты на выполнение, но и в значительной степени способствует более качественному обобщению. В этой статье сосредоточимся на некоторых функциях предварительной обработки SCIKIT-LEARN и, хотя мы не будем использовать Мастер MQL5, вернемся к нему в последующих статьях.

Моделирование рынка (Часть 15): Сокеты (IX)

В этой статье мы расскажем об одном из возможных решений того, что мы пытались показать, то есть как позволить пользователю Excel выполнить действие в MetaTrader 5 без отправки ордеров, открытия или закрытия позиции. Идея заключается в том, что пользователь использует Excel для проведения фундаментального анализа какого-то символа. И что при использовании только Excel, можно указать советнику, работающему в MetaTrader 5, открыть или закрыть определенную позицию.

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.

Торговля LLM-агента со встроенной философией топ-трейдеров

В работе проведен критический разбор LLM-стратегии, где прогноз направления отделен от торговых решений, и показано, почему это ведет к разрыву между метриками и PnL. Описаны процедуры балансировки датасета, инженерии признаков, подготовки промптов и ответов, настройки файнтюнинга в Ollama и надежного парсинга. Бэктест и форвард-тест выявляют систематическую деградацию. Практический вывод — необходимость формулировать задачу как прямую оптимизацию торговых исходов.

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.

Реализация механизма безубыточности в MQL5 (Часть 1): Базовый класс и режим безубытка по фиксированным пунктам

В данной статье рассматривается применение механизма безубыточности (breakeven) в автоматизированных стратегиях на языке MQL5. Начнем с простого объяснения, что такое режим безубытка, как он реализуется и каковы его возможные вариации. Далее эта функциональность интегрируется в советника Order Blocks, созданного нами в последней статье об управлении рисками. Для оценки эффективности проведем два бэктеста при определенных условиях: один с применением механизма безубыточности и другой — без.

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.

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.

В данной статье рассмотрим алгоритм стрекозы (Dragonfly Algorithm, DA), вдохновлённый коллективным поведением стрекоз в природе — их способностью координировать полёт в стае, избегая столкновений, следуя за добычей и уклоняясь от хищников. Разберём, как пять простых поведенческих правил и адаптивный механизм перехода от исследования к эксплуатации реализуются на MQL5, и проверим алгоритм на нашем тестовом стенде.

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.

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 1): Создание библиотеки SQLite3 как в Python

Модуль sqlite3 в Python предлагает простой способ работы с базами данных SQLite, быстрый и удобный. В этой статье мы создадим подобный модуль поверх встроенных функций MQL5 для работы с базами данных, чтобы упростить работу с базами данных SQLite3 в MQL5 так же, как это реализовано в Python.

Создание торговой панели администратора на MQL5 (Часть XII): Интеграция форекс-калькулятора

Точный расчет ключевых торговых показателей — неотъемлемая часть рабочего процесса каждого трейдера. В этой статье мы рассмотрим интеграцию мощного инструмента — форекс-калькулятора — в панель управления торговлей, что еще больше расширит функциональность нашей многопанельной системы администратора трейдера. Эффективное определение риска, размера позиции и потенциальной прибыли имеет важное значение при совершении сделок, и эта новая функция призвана сделать этот процесс более быстрым и интуитивно понятным прямо в панели. Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить практическое применение MQL5 при создании продвинутых торговых панелей.