Статьи по программированию на языке MQL5

icon

Изучайте язык программирования торговых стратегий MQL5 по опубликованным здесь статьям, большая часть которых написана вами - членами сообщества. Все статьи разделены на категории для быстрого поиска ответа по тому или иному аспекту программирования: "Интеграция", "Тестер", "Торговые стратегии" и многое другое.

Следите за новыми публикациями и участвуйте в их обсуждении на форуме!

Новая статья
последние | лучшие
preview
Нейросети — это просто (Часть 59): Дихотомия контроля (Dichotomy of Control — DoC)

Нейросети — это просто (Часть 59): Дихотомия контроля (Dichotomy of Control — DoC)

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.
preview
Количественный анализ на MQL5: реализуем перспективный алгоритм

Количественный анализ на MQL5: реализуем перспективный алгоритм

Разбираем вопрос, что такое количественный анализ, как его применяют крупные игроки, создадим один из алгоритмов количественного анализа на языке MQL5.
preview
Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?

Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?

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.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 26): Дорабатываем WinForms-объект "ToolTip" и начинаем разработку "ProgressBar"

DoEasy. Элементы управления (Часть 26): Дорабатываем WinForms-объект "ToolTip" и начинаем разработку "ProgressBar"

В статье завершим разработку элемента управления ToolTip и начнём разрабатывать WinForms-объект ProgressBar. По мере работы над объектами, разработаем универсальный функционал для оживления элементов управления и их составляющих.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 17): Доступ к данным в Интернете (III)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 17): Доступ к данным в Интернете (III)

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.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 8): Концептуальный скачок (I)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 8): Концептуальный скачок (I)

Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)

Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
preview
Мультибот в MetaTrader (Часть II): улучшенный динамический шаблон

Мультибот в MetaTrader (Часть II): улучшенный динамический шаблон

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний

Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний

Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 28): Навстречу будущему (III)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 28): Навстречу будущему (III)

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.
preview
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения

Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения

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.
preview
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс

Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть III): Простой перемещаемый торговый интерфейс

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.
preview
Угловые операции для трейдеров

Угловые операции для трейдеров

В этой статье будут рассмотрены угловые операции. Мы рассмотрим методы построения углов и способы их применения в трейдинге.
preview
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели

Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели

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.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)

Чтобы завершить этот цикл статей об автоматизации, мы дополним то, что рассмотрели в предыдущей статье. Это определенно показывает, как всё будет сочетаться друг с другом, заставляя советника работать как часы.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Стохастический диффузионный поиск (Stochastic Diffusion Search, SDS)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Стохастический диффузионный поиск (Stochastic Diffusion Search, SDS)

В статье рассматривается стохастический диффузионный поиск, SDS, это очень мощный и эффективный алгоритм оптимизации, основанный на принципах случайного блуждания. Алгоритм позволяет находить оптимальные решения в сложных многомерных пространствах, обладая высокой скоростью сходимости и способностью избегать локальных экстремумов.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)

Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
preview
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)

Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)

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.
preview
Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 1): Мотивация и проверка

Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 1): Мотивация и проверка

Встроенная поддержка OpenCL в MetaTrader 5 по-прежнему имеет серьезную проблему, особенно связанную с ошибкой выбора устройства 5114, возникающей из-за невозможности создать контекст OpenCL с использованием CL_USE_GPU_ONLY или CL_USE_GPU_DOUBLE_ONLY, хотя GPU определяется правильно. Программа отлично работает с прямым использованием порядкового номера устройства GPU, который можно найти на вкладке "Журнал", однако пользователям не следует жестко кодировать устройство. Мы решим эту проблему, воссоздав поддержку OpenCL в виде DLL с помощью C++ в Linux. По пути мы познакомимся с OpenCL, от концепции до лучших практик в использовании его API, ровно настолько, чтобы мы могли широко использовать его позже, когда будем иметь дело с реализацией DLL на C++ и использовать его с MQL5.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Дифференциальная эволюция (Differential Evolution, DE)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Дифференциальная эволюция (Differential Evolution, DE)

В этой статье поговорим об алгоритме, который демонстрирует самые противоречивые результаты из всех рассмотренных ранее, алгоритм дифференциальной эволюции (DE).
preview
Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе

Показатель склонности (Propensity score) в причинно-следственном выводе

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.
preview
Функции в MQL5-приложениях

Функции в MQL5-приложениях

Функции являются критически важными компонентами в любом языке программирования. Помимо прочего, они помогают разработчикам применять принцип DRY (don't repeat youself, не повторяйся). В статье рассмотрены функции и их создание в MQL5 с помощью простых приложений, которые обогащают вашу торговую систему, но не усложняют ее.
preview
Квантование в машинном обучении (Часть 1): Теория, пример кода, разбор реализации в CatBoost

Квантование в машинном обучении (Часть 1): Теория, пример кода, разбор реализации в CatBoost

В настоящей статье речь пойдёт о теоретическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены реализованные методы квантования в CatBoost. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.
preview
Цветные буферы в мультисимвольных мультипериодных индикаторах

Цветные буферы в мультисимвольных мультипериодных индикаторах

В статье пересмотрим структуру индикаторного буфера в мультисимвольных мультипериодных индикаторах и организуем вывод на график цветных буферов этих индикаторов.
preview
Создаем алгоритм маркет-мейкинга на MQL5

Создаем алгоритм маркет-мейкинга на MQL5

Как работают маркет-мейкеры на рынке? Рассмотрим этот вопрос и создадим примитивный алгоритм маркет-мейкинга.
preview
Реализация алгоритма обучения ARIMA на MQL5

Реализация алгоритма обучения ARIMA на MQL5

В этой статье мы реализуем алгоритм, который применяет интегрированную модель авторегрессии скользящей средней (модель Бокса-Дженкинса) с использованием метода минимизации функции Пауэллса. Бокс и Дженкинс утверждали, что большинство временных рядов можно смоделировать с помощью одной или обеих из двух структур.
preview
Прогнозирование с помощью моделей ARIMA в MQL5

Прогнозирование с помощью моделей ARIMA в MQL5

В этой статье мы продолжаем разработку класса CArima для построения моделей ARIMA, добавляя интуитивно понятные методы прогнозирования.
preview
Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)

Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)

Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения с подкреплением в решении задач непрерывного пространства действий. И в данной статье предлагаю познакомиться с алгоритмом Soft Аctor-Critic (SAC). Основное преимущество SAC заключается в способности находить оптимальные политики, которые не только максимизируют ожидаемую награду, но и имеют максимальную энтропию (разнообразие) действий.
preview
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики

Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики

В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
preview
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных

Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных

Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 2): Переход к виртуальным позициям торговых стратегий

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 2): Переход к виртуальным позициям торговых стратегий

Продолжим разработку мультивалютного советника с несколькими параллельно работающими стратегиями. Попробуем перенести всю работу, связанную с открытием рыночных позиций с уровня стратегий на уровень эксперта, управляющего стратегиями. Сами стратегии будут торговать только виртуально, не открывая рыночных позиций.
preview
Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)

Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)

В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге

Машинное обучение и Data Science (Часть 17): Растут ли деньги на деревьях? Случайные леса в форекс-трейдинге

Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных лесов в отношении финансовых данных и проверить, смогут ли они помочь увеличить прибыль.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 5): Базовый WinForms-объект, элемент управления "Панель", параметр AutoSize

DoEasy. Элементы управления (Часть 5): Базовый WinForms-объект, элемент управления "Панель", параметр AutoSize

В статье создадим базовый объект всех WinForms-объектов библиотеки и приступим к реализации свойства AutoSize WinForms-объекта "Панель" — автоизменение размера под его внутреннее содержимое.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 27): Продолжаем работу над WinForms-объектом "ProgressBar"

DoEasy. Элементы управления (Часть 27): Продолжаем работу над WinForms-объектом "ProgressBar"

В статье продолжим разработку элемента управления ProgressBar. Создадим функционал для управления полосой прогресса и визуальными эффектами.
preview
Разработка системы репликации — моделирование рынка (Часть 01): Первые эксперименты (I)

Разработка системы репликации — моделирование рынка (Часть 01): Первые эксперименты (I)

Что вы думаете: создавать системы для изучения рынка, когда он закрыт, или создать систему, которая позволит моделировать рыночные ситуации? Здесь мы начнем новую серию статей, посвященных этому вопросу.
preview
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе

Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе

Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Часть II

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Часть II

Первая часть статьи была посвящена известному и популярному алгоритму - имитации отжига, были рассмотрены его достоинства и подробно описаны недостатки. Вторая часть статьи посвящена кардинальному преобразованию алгоритма, его перерождению в новый алгоритм оптимизации "имитации изотропного отжига, SIA".
preview
Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)

Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)

В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)

Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.