Страница 2 — Статьи по алготрейдингу — Торговые системы

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (CDC-модуль)

В статье представлен промежуточный этап реализации фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Основное внимание уделено построению и интеграции CDC-модуля, включающего Self-Corrector, механизм Self-Attention для скорректированного потока и взвешенное объединение сигналов через маску доверия. Рассмотрены принципы архитектуры, порядок прямого и обратного проходов, а также особенности работы с локальными и глобальными признаками движения.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 56): Фракталы Билла Вильямса

Фракталы Билла Вильямса — это мощный индикатор, который легко упустить из виду, когда впервые замечаешь его на ценовом графике. Он кажется слишком перегруженным и, вероятно, недостаточно точным. Моя цель - приоткрыть завесу тайны над этим индикатором, рассмотрев различные его паттерны на форвард-тестах применительно к советникам, собранным в Мастере.

Нейросети в трейдинге: Двусторонняя адаптивная временная корреляция (Окончание)

Фреймворк BAT превращает хаотичный поток рыночных данных в точные прогнозы и взвешенные торговые решения. Тесты на исторических данных показывают стабильный рост капитала при контролируемых рисках. Архитектура модели проста, масштабируема и готова к дальнейшей оптимизации.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 20): Введение в гармонические паттерны

В этой статье мы исследуем основы гармонических паттернов, их структуру и то, как они применяются в торговле. Вы узнаете о коррекциях и расширениях Фибоначчи, а также о том, как реализовать обнаружение гармонических паттернов на языке MQL5, тем самым закладывая основу для создания продвинутых торговых инструментов и советников.

Знакомство с MQL5 (Часть 19): Автоматизация обнаружения волн Вульфа

Эта статья описывает, как программно выявлять бычьи и медвежьи паттерны волн Вульфа и торговать на их основе с помощью языка MQL5. Мы рассмотрим, как выявлять структуры волн Вульфа программным образом и исполнять сделки на их основе с помощью языка MQL5. Это включает в себя обнаружение ключевых точек свинга, проверку правил паттерна и подготовку советника к действию на основе найденных сигналов.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 17): Создание советников для разворотов тренда

Эта статья обучает новичков тому, как создать советник на языке MQL5, который торгует на основе распознавания графических паттернов с использованием пробоев трендовых линий и разворотов. Изучив, как динамически извлекать значения трендовой линии и сравнивать их с ценовым действием, читатели смогут разрабатывать советники, способные выявлять графические паттерны, такие как восходящие и нисходящие трендовые линии, каналы, клинья, треугольники и многие другие, и торговать по ним.

Знакомство с языком MQL5 (Часть 15): Руководство для начинающих по созданию пользовательских индикаторов (IV)

В этой статье вы узнаете, как создать индикатор ценового действия на языке MQL5, сосредоточив внимание на ключевых точках, таких как минимум (L), максимум (H), более высокий минимум (HL), более высокий максимум (HH), более низкий минимум (LL) и более низкий максимум (LH) для анализа трендов. Вы также изучите, как выявлять зоны премии и дисконта, отмечать уровень коррекции 50% и использовать соотношение риска и вознаграждения для расчета целевых уровней прибыли. В статье также рассмотрено определение точек входа, уровней стоп-лосса (SL) и тейк-профита (TP) на основе структуры тренда.

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 15): Введение в теорию четвертей (I) — Скрипт Quarters Drawer

Точки поддержки и сопротивления являются критическими уровнями, которые сигнализируют о возможном развороте и продолжении тренда. Хотя определение этих уровней может оказаться непростой задачей, ее решение позволит вам хорошо ориентироваться на рынке. В статье представлен инструмент Quarters Drawer. Он поможет вам определить как основные, так и второстепенные уровни поддержки и сопротивления.

Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (Окончание)

Фреймворк SDformerFlow превращает сложные события финансовых рядов в структурированные представления, позволяя модели видеть одновременно локальные колебания и глобальные тенденции. Многоуровневая U-структура обеспечивает согласованность прямого и обратного проходов, синхронизацию градиентов и устойчивость вычислений. В итоге SDformerFlow проявляет себя как мощный и гибкий инструмент для построения современных торговых систем.

Трейдинг с экономическим календарем MQL5 (Часть 6): Автоматизация входа в сделку с анализом новостей и таймерами обратного отсчета

В этой статье мы реализуем автоматизированный вход в торговлю с использованием экономического календаря MQL5, применив настраиваемые фильтры и временные смещения для поиска новостей. Мы сравниваем прогнозные и предыдущие значения, чтобы определить, следует ли открывать сделку на покупку или продажу. Динамические таймеры обратного отсчета отображают оставшееся время до выхода новостей и автоматически сбрасываются после совершения сделки.

Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (Энкодер)

В статье представлена адаптация фреймворка SDformerFlow, обеспечивающая высокую адаптивность за счёт интеграции спайкового внимания с многооконной свёрткой и взвешенным суммированием элементов Query. Архитектура позволяет каждой голове внимания обучать собственные параметры, что повышает точность и чувствительность модели к структуре анализируемых данных.

Моделирование рынка (Часть 14): Сокеты (VIII)

Многие программисты могут предположить, что нам следует отказаться от использования Excel и перейти непосредственно на Python, используя некоторые пакеты, позволяющие Python создавать Excel-файл, чтобы потом проанализировать результаты. Но, как уже говорилось в предыдущей статье, хотя это решение и является наиболее простым для многих программистов, оно не будет воспринято некоторыми пользователями. И в данном вопросе пользователь всегда прав. Мы, как программисты, должны найти способ заставить всё работать.

Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Энкодер)

Эта статья погружает читателя в самую суть фреймворка EV-MGRFlowNet, показывая, как его архитектура раскрывается в прикладной реализации под задачи финансового прогнозирования. Мы шаг за шагом строим продуманную связку модулей, способную улавливать тонкие временные закономерности и переводить их в осмысленные рыночные сигналы.

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.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 17): Освоение стратегии скальпинга Grid-Mart с динамической информационной панелью

В настоящей статье мы рассмотрим стратегию скальпинга Grid-Mart, автоматизировав ее на MQL5 с помощью динамической информационной панели для получения информации о торговле в режиме реального времени. Мы подробно описываем логику мартингейла на основе сетки, а также функции управления рисками. Мы также проводим тестирование на истории и развертывание для обеспечения надежной работы.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 5): Разработка стратегии Adaptive Crossover RSI Trading Suite

В этой статье мы разработаем систему Adaptive Crossover RSI Trading Suite, которая использует пересечения скользящих средних с периодами 14 и 50 в качестве сигналов, подтверждаемых фильтром RSI с периодом 14. Система включает в себя фильтр торговых дней, стрелки сигналов с пояснениями и дашборд для мониторинга в реальном времени. Такой подход обеспечивает точность и адаптивность автоматической торговли.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 16): Пробой полуночного диапазона посредством ценового действия Прорыв структуры (BoS)

В настоящей статье мы автоматизируем пробой полуночного диапазона с помощью стратегии прорыва структуры на MQL5, подробно описывая код для обнаружения пробоя и исполнения сделок. Определяем точные параметры риска для входа, стоп-ордеров и прибыли. Тестирование на истории и оптимизация включены для практической торговли.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 15): Гармонический паттерн «Шифр» (Cypher) ценового действия с визуализацией

В настоящей статье мы исследуем автоматизацию гармонического паттерна «Шифр» (Cypher) на MQL5, подробно описывая его обнаружение и визуализацию на графиках MetaTrader 5. Мы реализуем советник, который определяет точки колебания, проверяет паттерны на основе Фибоначчи и совершает сделки с четкими графическими аннотациями. Статья завершается рекомендациями по тестированию на истории и оптимизации программы для эффективной торговли.

Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Основные компоненты)

В статье мы подробно рассмотрели интеграцию модуля SSAM в блок SEW‑ResNeXt, демонстрируя, как фреймворк S3CE‑Net позволяет эффективно объединять спайковое внимание с остаточными блоками. Такая архитектура обеспечивает точную обработку временных и пространственных потоков данных и высокую стабильность обучения. Модульность и гибкость компонентов упрощают расширение модели и повторное использование проверенных методов.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 13): Создание торгового алгоритма для паттерна "Голова и Плечи"

В настоящей статье мы автоматизируем паттерн «Голова-Плечи» на MQL5. Мы анализируем его архитектуру, реализуем советник для его обнаружения и торговли, а также тестируем результаты на истории. Этот процесс раскрывает практичный торговый алгоритм, который можно усовершенствовать.

Управление рисками (Часть 1): Основы построения класса по управлению рисками

В этой статье мы рассмотрим основы управления рисками в трейдинге и узнаем, как создать свои первые функции для расчета подходящего лота для сделки, а также стоп-лосса. Кроме того, мы подробно рассмотрим, как работают эти функции, объясняя каждый шаг. Наша цель — дать четкое понимание того, как применять эти концепции в автоматической торговле. В конце мы применим все на практике, создав простой скрипт с разработанным нами включаемым файлом.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 53): Market Facilitation Index

Market Facilitation Index (индекс облегчения рынка) — еще один индикатор Билла Вильямса, предназначенный для измерения эффективности движения цен в сочетании с объемом. Как всегда, мы рассматриваем различные паттерны этого индикатора в рамках класса сигналов Мастера и представляем ряд отчетов по тестам и результаты анализа различных паттернов.

Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (S3CE-Net)

Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 4): Построение многоуровневой системы зонального восстановления

В этой статье мы разработаем многоуровневую систему зонального восстановления в MQL5, которая использует RSI для генерации торговых сигналов. Каждый сигнал динамически добавляется в массив, что позволяет системе одновременно управлять несколькими сигналами в рамках логики зонального восстановления. Данный подход демонстрирует эффективную обработку сложных сценариев управления торговлей, сохраняя при этом масштабируемый и надежный дизайн кода.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 12): Реализация стратегии смягчения ордер-блоков (MOB)

В настоящей статье нами будет создана торговая система на MQL5, которая автоматизирует обнаружение ордер-блоков для для торговли по концепции Smart Money. Мы опишем правила стратегии, реализуем логику средствами MQL5 и интегрируем управление рисками для эффективного совершения сделок. Наконец, проведём тестирование системы на истории, чтобы оценить ее эффективность и доработать для получения оптимальных результатов.

Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Окончание)

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

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.

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 10): Внешние библиотеки (II) VWAP

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.

Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Интеграция спайков)

В статье представлена практическая реализация ключевых компонентов фреймворка SEW-ResNet средствами MQL5. Использование динамических массивов и спайковых механизмов позволяет гибко строить архитектуру модели и эффективно обрабатывать финансовые временные ряды. Предложенные решения показывают, как SEW-ResNet может оптимизировать вычисления и улучшить выделение значимых признаков.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 11): Разработка многоуровневой системы сеточной торговли

В настоящей статье мы разрабатываем советник многоуровневой системы сеточной торговли с использованием MQL5, уделяя особое внимание архитектуре и алгоритмам, лежащим в основе стратегий сеточной торговли. Мы изучим внедрение многоуровневой сетевой логики и методов управления рисками для работы в изменяющихся рыночных условиях. Наконец, приведём подробные объяснения и практические советы, которые помогут вам в создании, тестировании и совершенствовании автоматической торговой системы.

Как заработать, выполняя заказы трейдеров в сервисе "Фриланс"

MQL5 Фриланс - это онлайн-сервис, где разработчики за денежное вознаграждение пишут для трейдеров-заказчиков торговые приложения. Сервис успешно функционирует с 2010 года: на данный момент выполнено более 100 000 работ общей стоимостью в $7 млн. Как видим, деньги здесь крутятся вполне приличные.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum

В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.

Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания (Окончание)

В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические основы и приступили к реализации подходов фреймворка Multitask-Stockformer, объединяющего вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention. Продолжаем реализацию алгоритмов указанного фреймворка и оценим их эффективность на реальных исторических данных.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 9): Создаем советник для стратегии прорыва азиатской сессии

В данной статье мы создаем советник на MQL5 для стратегии прорыва азиатской сессии, вычисляя максимумы и минимумы сессии и применяя фильтрацию трендов с помощью скользящей средней. Реализуем динамический дизайн объектов, определяемые пользователем входные временные параметры и надежное управление рисками. Наконец, продемонстрируем методы тестирования на истории и оптимизации для доработки программы.

Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания

Предлагаем познакомиться с фреймворком объединяющим вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention, направленную на повышение отзывчивости и точности прогнозирования в условиях нестабильности рынка. Вейвлет-преобразование позволяет разложить доходность активов на высокие и низкие частоты, тщательно фиксируя долгосрочные рыночные тенденции и краткосрочные колебания.

Создание вероятностного рыночно-нейтрального робота на основе распределения доходностей

Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.

Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (SEW-ResNet)

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.

Моделирование рынка (Часть 02): Кросс-ордера (II)

В отличие от того, что было в предыдущей статье, здесь мы осуществим проверку опции выбора на советнике. Хотя это еще не окончательное решение, но пока этого будет достаточно. С помощью данной статьи, вы сможете понять, как реализовать одно из возможных решений.

Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (Окончание)

Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 8): Создание советника с помощью гармонических паттернов Butterfly

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.