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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.
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.
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.
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.
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.
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.
Статья описывает конкурентную архитектуру для MetaTrader 5, в которой десять LLM-агентов с разными торговыми правилами управляют собственным капиталом и открывают независимые позиции через уникальные magic numbers. Системный промпт и агрессивность агента адаптируются по результатам PnL и серии сделок. Представлен воспроизводимый каркас с режимами эксплуатации и контролируемыми метриками, пригодный для тестирования и дальнейшей оптимизации.
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.
Статья описывает переход от дебатов четырёх голосов к Council of 15: десять аналитиков, четыре независимых риск-менеджера и Председатель с жёстким регламентом голосования. Разобраны роли участников, трёхфазная архитектура и параллельное исполнение полного цикла за 10–15 секунд. Показаны журнал работы, правила риск-гейта и обратная совместимость, чтобы вы быстро подключили систему к советнику.
В статье рассмотрим процесс разработки модели таблицы на языке MQL5 с использованием архитектурной концепции MVC (Model-View-Controller) для разделения логики данных, представления и управления, что помогает создавать структурированный, гибкий и масштабируемый код. Рассмотрим реализацию классов для построения модели таблицы, включая использование связанных списков для хранения данных.
Как мы объясняли в первой статье о SQL, нет смысла тратить время на программирование процедур для выполнения того, что уже включено в SQL. Однако, если не знать самых основ, вы не сможете ничего сделать с помощью SQL, чтобы воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает этот инструмент. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, как выполнять основные задачи в базах данных.
Статья показывает, как интеграция Python и MetaTrader 5 объединяет исследовательскую гибкость и торговое исполнение в едином рабочем процессе. Python используется для анализа данных, отбора признаков и обучения модели, а MetaTrader 5 — для тестирования и автоматизации торговли. Такой подход упрощает перенос решений в практику, повышает воспроизводимость и делает разработку торговых систем более быстрой и структурированной.
В предыдущей статье мы завершили необходимое введение в тему SQL. И то, что мы хотели показать и объяснить о SQL, на мой взгляд, мы разъяснили должным образом. Так было сделано для того, чтобы каждый, кто придет посмотреть на строящуюся систему репликации/моделирования, мог хотя бы получить представление о том, что там может происходить. Дело в том, что нет смысла программировать вещи, с которыми SQL справляется идеально.
В статье представлен минимальный рабочий набор для ведения торгового журнала в MQL5 на SQLite: схема таблиц сделок, сигналов и событий, индексы, подготовленные запросы и транзакции, а также типовые аналитические SQL-запросы. Показана интеграция с панелью статистики в MetaTrader 5 и работа с базой через MetaEditor. Подход позволяет автоматизировать журнал, ускорить расчеты и проводить анализ без усложнения кода эксперта.
В этой статье мы рассмотрим, как выполнить визуализацию и, следовательно, поймем, как структурирована база данных. Это было сделано с помощью анализа внутренней структуры базы данных. Хотя подобные вещи могут показаться излишними, они вполне оправданы, если мы действительно намерены стать администраторами баз данных. Да, есть люди, которые зарабатывают на жизнь, поддерживая и создавая базы данных.
В статье показан регрессионный подход к прогнозированию Ренко-баров с помощью CatBoost: модель оценивает логарифмическую доходность следующего бара и неопределённость прогноза. Разобран каскад residual-моделей с OOF-валидацией через TimeSeriesSplit, shrinkage и общим early stopping, а также условная коррекция смещения. На EURUSD D1 получено снижение OOF-MAE и около 65% точности по направлению. Приведён рабочий скрипт для MetaTrader 5, формирующий сигнал, размер позиции, SL и TP в единицах кирпича.
В сегодняшней статье мы начнём изучать использование SQL в коде MQL5. Мы также рассмотрим, как можно создать базу данных. Или, точнее, как создать файл базы данных в SQLite, используя ресурсы или процедуры, включенные в язык MQL5. Мы также увидим, как создать таблицу, а затем как установить связь между таблицами с помощью первичного и внешнего ключей. Всё это, опять же, с использованием MQL5. Мы увидим, как легко создать код, который в будущем можно будет перенести в другие реализации SQL, используя класс, помогающий скрыть созданную реализацию. И, что самое важное, мы увидим, что в разные моменты мы можем столкнуться с риском того, что при использовании SQL что-то пойдет не так. Это происходит так, потому что в коде MQL5 SQL-код всегда будет помещаться внутри строки.
Узнайте, как выстроить практическую схему перехода от CPU к GPU в MQL5 с использованием OpenCL. Подробно рассматриваются инициализация контекста, организация буферов, крупные батчи, запуск kernel и минимизация обменов данными. Приведены типовые ошибки и способы их устранения. Пример со свечными паттернами иллюстрирует практическую пользу подхода.
Гамма и Дельта измеряют, как стоимость опциона реагирует на изменения цены базового актива. Дельта отражает скорость изменения цены опциона относительно базового актива, а Гамма измеряет, как сама Дельта изменяется по мере движения цены. Совместно они описывают направленную чувствительность и выпуклость опциона — критически важные параметры для динамического хеджирования и торговых стратегий, основанных на волатильности.
В последней части этой серии мы выходим за рамки отдельных методов машинного обучения и переходим к проблеме “исследовательского хаоса”, с которым сталкиваются многие количественные трейдеры. Эта статья посвящена переходу от разрозненных экспериментов в Jupyter Notebook к продуманному пайплайну промышленного уровня, обеспечивающему воспроизводимость, отслеживаемость и эффективность.
Разбираем алгоритм цветовой гармонии (CHA) — метаэвристику оптимизации, опирающуюся на теорию цветовой гармонии Манселла. Показываем устройство круга тонов, шаблоны гармонии, чередование фаз концентрации и рассеивания, а также роль памяти решений. От теоретического каркаса до рабочей реализации на MQL5 и честного тестирования на стандартном бенчмарке.
Показано, как организовать согласованный ML-конвейер в MetaTrader 5 с разделением ролей: Python обучает и экспортирует модель в ONNX, MQL5 воспроизводит нормализацию и PCA через matrix/vector и выполняет инференс. Такой подход делает входы модели стабильными и проверяемыми, а тестер стратегий MetaTrader 5 даёт метрики для анализа поведения системы.
В этой статье мы представим функции, аналогичные тем, которые предоставляет модуль Python–MetaTrader 5, предоставляя симулятору привычный интерфейс и собственный механизм внутренней обработки баров и тиков.
Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.
Оптимизация на основе биогеографии (BBO) — элегантный метод глобальной оптимизации, вдохновленный природными процессами миграции видов между островами архипелагов. В основе алгоритма лежит простая, но мощная идея: решения с высоким качеством активно делятся своими характеристиками, решения низкого качества активно заимствуют новые черты, создавая естественный поток информации от лучших решений к худшим. Уникальный адаптивный оператор мутации, обеспечивает превосходный баланс между исследованием и эксплуатацией, BBO демонстрирует высокую эффективность на различных задачах.
В этой увлекательной статье мы создадим своего первого торгового робота в симуляторе и запустим тестирование стратегии, напоминающее работу тестера стратегий MetaTrader 5, а затем сравним результат, полученный в пользовательской симуляции, с результатом в нашем любимом терминале.
В этой статье представлен совместимый с MetaTrader 5 рабочий процесс бэктестинга, масштабируемый на разные символы и таймфреймы. Мы используем HistoryManager для параллельного сбора данных, синхронизации баров и тиков со всех таймфреймов и запуска изолированных по символам обработчиков OnTick в потоках. Вы узнаете, как режимы моделирования влияют на скорость и точность, когда стоит полагаться на данные терминала, как уменьшить операции ввода-вывода с помощью событийных обновлений и как собрать полноценного мультивалютного торгового робота.
Это советник на основе высоких таймфреймов, который проводит долгосрочный анализ, принимает торговые решения и совершает сделки на базе анализа высоких таймфреймов W1, D1 и MN. В статье подробно рассматривается советник, специально разработанный для трейдеров, использующих долгосрочную торговлю и достаточно терпеливых, чтобы выдерживать волатильность младших таймфреймов и удерживать при этом свои позиции, не меняя слишком часто направление торговли, пока не достигнут целевых уровней фиксации прибыли.
Целочисленное дифференцирование заставляет выбирать между стационарностью и памятью: доходности (d = 1) стационарны, но отбрасывают всю информацию об уровне цены; исходные цены (d = 0) сохраняют память, но нарушают предпосылку стационарности, важную для моделей машинного обучения. В статье реализован метод дробного дифференцирования с окном фиксированной ширины (FFD) из главы 5 AFML: get_weights_ffd — итеративная рекурсия с отсечением по порогу, frac_diff_ffd — ограниченное скалярное произведение для каждого бара, fracdiff_optimal — бинарный поиск минимального стационарного d*.
Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.
