Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В статье я покажу совершенно иной подход к алготрейдингу, к которому мне пришлось прийти спустя достаточно длительное время. Конечно же все это связано с моей брутфорс программой, которая претерпела ряд изменений, которые позволяют ей решать одновременно несколько задач. Тем не менее статья получилась больше общей и максимально простой, по этому годится и для тех кто не в теме или просто проходил мимо.

Проверяем и оптимизируем стратегии для бинарных опционов в MetaTrader 5.

В этой статье мы предлагаем познакомиться с алгоритмом, который использует операторы улучшения политики в закрытой форме для оптимизации действий Агента в офлайн режиме.

Индикатор на метабарах обнаруживал больше свечей чем классический. Проверим, дает ли это реальную пользу в автоматической торговле.

В предыдущей статье я показал, как создать Chart Trade с использованием объектов MetaTrader 5 и превратить платформу в систему RAD. Система работает очень хорошо, и наверняка многие задумывались о создании библиотеки — она позволит иметь всё больше и больше функциональности в предлагаемой системе, и можно будет разработать более интуитивно понятный советник с более приятный и простым в использовании интерфейсом.

В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.

Размещение Chart Trade в плавающем окне. В предыдущей статье мы создали базовую систему для использования шаблонов внутри плавающего окна.

Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. В этой статье мы будем изучать индикатор Накопления/Распределения (Accumulation/Distribution, A/D). Также мы разработаем торговую систему на языке MQL5 для работы в платформе MetaTrader 5, используя несколько простых стратегий.

В предыдущих статьях я рассказывал, как создать индикатор с несколькими подокнами — такая возможность становится интересной при использовании пользовательских индикаторов. В этот раз мы рассмотрим, как добавить несколько окон в советник.

В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.

Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера.

В этой статье мы сделаем систему более надежной, чтобы обеспечить более стабильное и безопасное использование. Один из способов достижения нужной надежности — постараться как можно больше повторно использовать код, чтобы он постоянно проверялся в разных ситуациях. Однако, это только один из путей, а другой — использование ООП.

В этой статье мы предоставим простое и понятное руководство для всех, кто хочет создать один из самых ценных и полезных инструментов в трейдинге — графическую панель, упрощающую выполнение торговых задач. Графические панели позволяют сэкономить время и больше сосредоточиться на самой торговле.

Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.

Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?

Мы все знаем важность скользящей средней для многих трейдеров. Существуют разные типы скользящих средних, которые могут быть полезны в торговле. Мы рассмотрим их и проведем простое сравнение, чтобы увидеть, какой из них может показать лучшие результаты.

Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.

В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.

Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.

Разбираем вопрос, что такое количественный анализ, как его применяют крупные игроки, создадим один из алгоритмов количественного анализа на языке MQL5.

В предыдущей статье мы познакомились с Трансформером решений. Но сложная стохастическая среда валютного рынка не позволила в полной мере раскрыть потенциал представленного метода. Сегодня я хочу представить Вам алгоритм, который направлен на повышение производительности алгоритмов в стохастических средах.

Комбинации стратегий могут повысить эффективность торговли. Мы можем комбинировать индикаторы и паттерны, чтобы получать дополнительные подтверждения. Скользящие средние помогают нам подтвердить тренд и следовать ему. Это самые известный технический индикатор, что объясняется его простотой и доказанной эффективностью анализа.

В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.

Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.

Развивая тему предыдущей статьи про мультибота, я решил создать более гибкий и функциональный шаблон, который обладает большими возможностями и может эффективно применяться как во фрилансе, так и использоваться в виде базы для разработки мультивалютных и мультипериодных советников с возможностью интеграции с внешними решениями.

Наша система ордеров по-прежнему не справляется с одной задачей, но мы, НАКОНЕЦ, разберемся с этим. На платформе MetaTrader 5 есть система тикетов, которая позволяет нам создавать или корректировать значения ордеров. Кстати, идея состоит в том, чтобы иметь советника, который поможет нам сделать ту же систему тикетов быстрее и эффективнее.

По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.

В этой серии статей мы исследуем интеграцию интерактивных графических интерфейсов в перемещаемые торговые панели на MQL5. В третьей части мы используем наработки из предыдущих частей, чтобы превратить статические торговые панели в динамические.

Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.

Раскройте всю мощь динамического представления данных в своих торговых стратегиях или утилитах с помощью нашего подробного руководства по разработке перемещаемого графического интерфейса в MQL5. Погрузитесь в события графика и узнайте, как спроектировать и реализовать простой и множественный перемещаемый графический интерфейс на одном графике. В статье также рассматриваются добавление элементов в графический интерфейс, повышение их функциональности и эстетической привлекательности.

В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.