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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Освойте возможности VWAP с помощью нашего подробного руководства! Узнайте, как интегрировать анализ VWAP в вашу торговую стратегию, используя MQL5 и Python. Получите максимально полное представление о рынке и улучшите свои торговые решения уже сегодня.
Будучи одним из самых мощных наборов инструментов для анализа движения цен, панель метрик (Metrics Board) разработана для упрощения анализа рынка путем мгновенного предоставления основных рыночных показателей всего одним нажатием кнопки. Каждая кнопка выполняет определенную функцию: анализирует силу тренда, объем и другие ключевые показатели. Этот инструмент предоставляет точные данные в реальном времени, когда они вам больше всего нужны. Давайте подробнее рассмотрим его особенности в этой статье.
Как обеспечить возможность удобного контроля за несколькими терминалами, на которых торгуют советники, да ещё и на разных компьютерах? Попробуем создать веб-интерфейс по управлению запуском торговых терминалов MetaTrader 5 и просмотру детальной информации о работе каждого экземпляра.
Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.
Новый оптимизационный метод Bison Algorithm (BIA) — две стратегии, заимствованные из поведения бизонов, для непрерывных задач с одной целевой функцией. Ключевыми особенностями BIA являются два основополагающих принципа, заимствованных из поведения бизонов, это способность к динамичному перемещению и оборонительная стратегия.
В этой статье подробно описывается создание системы определения рыночного режима на языке MQL5 с использованием статистических методов, таких как автокорреляция и волатильность. Она предоставляет код для классов, чтобы классифицировать трендовые, диапазонные и волатильные условия, а также пользовательский индикатор.
Скрытые марковские модели (СММ) — это мощный статистический инструмент, позволяющий выявлять скрытые состояния рынка на основе анализа наблюдаемых ценовых движений. В трейдинге СММ позволяют улучшить прогнозирование волатильности и применяются при разработке трендовых стратегий, моделируя изменения рыночных режимов. В этой статье мы представим пошаговый процесс разработки стратегии следования за трендом, которая использует СММ в качестве фильтра для прогнозирования волатильности.
Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.
Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.
Рассмотрим, как можно уже сейчас подключить чужой код из любого репозитория в хранилище MQL5 Algo Forge к своему проекту. В этой статье мы наконец обратимся к этой многообещающей, но и более сложной задаче: как на практике подключить и использовать в своём проекте библиотеки из чужих репозиториев хранилища MQL5 Algo Forge.
Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?
Раскройте потенциал мультитаймфреймового анализа с помощью Signal Pulse — MQL5-советника, который объединяет полосы Боллинджера и стохастический осциллятор для предоставления точных торговых сигналов с высокой вероятностью возникновения. Узнайте, как реализовать эту стратегию и эффективно визуализировать возможности покупки и продажи с помощью стрелок. Советник идеально подходит для трейдеров, стремящихся улучшить свои решения посредством автоматического анализа на нескольких таймфреймах.
Статья представляет пошаговую разработку многопоточного торгового робота с машинным обучением на Python и MetaTrader 5. Рассматривается архитектура системы — от сбора данных и создания технических индикаторов до обучения XGBoost-моделей с портфельным риск-менеджментом. Детально описана реализация аугментации данных, кластеризации признаков через Gaussian Mixture Models и координации потоков для параллельной торговли несколькими валютными парами.
Узнайте, как создать EX5-модуль экспортируемых функций, который легко запрашивает и сохраняет данные последнего исполненного отложенного ордера. В этом пошаговом руководстве мы улучшим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав специализированные и обособленные функции для извлечения основных свойств последнего исполненного отложенного ордера. К этим свойствам относятся тип ордера, время установки, время исполнения, тип исполнения и другие важные данные, необходимые для эффективного управления и анализа истории торговли отложенными ордерами.
В то время как алгоритмические торговые системы управляют автоматизированными операциями, многие новостные трейдеры и скальперы предпочитают активный контроль во время важных новостных событий и быстро меняющихся рыночных условий, требующих быстрого исполнения ордеров и управления ими. Это подчеркивает необходимость в интуитивно понятных интерфейсных инструментах, которые объединяют новостные ленты в режиме реального времени, данные экономического календаря, аналитические данные по индикаторам, аналитику на основе ИИ и адаптивное управление торговлей.
В статье представлен новый метаэвристический метод, основанный на охотничьих стратегиях австралийских динго: групповой атаке, преследовании и поиске падали. Посмотрим, как алгоритм оптимизации динго (DOA) покажет себя алгоритмически.
В течение первой минуты после выхода важных экономических новостей риск просчета чрезвычайно высок. В течение этого короткого промежутка времени движение цены может быть неустойчивым и волатильным, что часто приводит к срабатыванию отложенных ордеров с обеих сторон. Вскоре после публикации — обычно в течение минуты — рынок, как правило, стабилизируется, возобновляя или корректируя преобладающий тренд с более типичной волатильностью. В этом разделе мы рассмотрим альтернативный подход к торговле на новостях, чтобы оценить его эффективность как ценного дополнения к инструментарию трейдера. Продолжайте читать, чтобы получить больше информации и подробностей из этого обсуждения.
Брокерские конторы часто предоставляют отчеты по торговым счетам через регулярные промежутки, основанные на заранее определенном графике. Эти фирмы, используя свои технологии API, имеют доступ к активности на вашем аккаунте и торговой истории, что позволяет им создавать отчеты о результатах работы от вашего имени. Аналогичным образом, терминал MetaTrader 5 хранит подробные записи о вашей торговой активности, которые можно использовать с помощью MQL5 для создания полностью настраиваемых отчетов и определения персонализированных способов доставки.
В рамках статьи треугольный арбитраж представляется как задача поиска циклов в ориентированном графе, где вершины — валюты, рёбра — валютные пары с весами-курсами. Прибыльный цикл: произведение весов >1. Созданные нами алгоритмы Floyd-Warshall и DFS находят оптимальные пути обмена валют, возвращающиеся в исходную точку с прибылью.
В настоящей статье мы сосредоточим внимание на интеграции логики исполнения ордеров, основанной на новостях, что позволит советнику действовать, а не просто информировать. Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим, как реализовать автоматическое исполнение сделок на MQL5 и превратить советник «Заголовки новостей» в полностью адаптивную торговую систему. Советники предлагают значительные преимущества разработчикам алгоритмов благодаря широкому спектру поддерживаемых ими функций. До сих пор мы сосредоточились на создании инструмента для представления новостей и событий календаря, оснащенного встроенными полосами аналитики с использованием ИИ и техническими индикаторами.
Рассмотрим один из возможных подходов к организации хранения исходного кода проекта в публичном репозитории. Используя распределение по различным веткам, создадим удобные и понятные правила для развития проекта.
В этой статье будет реализована сортировка новостей для отдельных новостных событий на основе их идентификаторов. Кроме того, предыдущие запросы SQL будут улучшены для предоставления дополнительной информации или сокращения времени выполнения запроса. Код, созданный в предыдущих статьях, станет работоспособным.
В этом обсуждении мы рассмотрим дополнительные усовершенствования, поскольку интегрируем усовершенствованную логику оповещения о событиях в экономическом календаре, отображаемых советником «Заголовки новостей». Это усовершенствование имеет решающее значение — оно гарантирует, что пользователи будут получать своевременные уведомления за короткое время до ключевых предстоящих событий. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.
В процессе работы над проектами в MetaEditor разработчики сталкиваются с необходимостью управления версиями кода. Недавно начался переход на GIT и запуск MQL5 Algo Forge для версионного хранения кода и возможности совместной разработки. В статье рассматриваются способы эффективной работы с текущими инструментами.
В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим, как самостоятельно размещать модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом и использовать их для получения информации о рынке. Это является частью наших постоянных усилий по расширению советника «Заголовки новостей» путем внедрения раздела «Анализ искусственного интеллекта» (AI Insights), который превращает советник в мультиинтеграционный вспомогательный инструмент. Обновленный советник предназначен для информирования трейдеров о событиях календаря, последних финансовых новостях, технических индикаторах, а теперь и о перспективах рынка, генерируемых искусственным интеллектом, тем самым, предлагая своевременную, разнообразную и интеллектуальную поддержку при принятии торговых решений. Присоединяйтесь к разговору, в ходе которого мы рассмотрим практические стратегии интеграции и то, как MQL5 может взаимодействовать с внешними ресурсами для создания мощного и интеллектуального торгового рабочего терминала.
