Статьи по программированию на языках MQL4 и 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 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
Требования к статьям для публикации на MQL4.com
Требования к статьям для публикации на MQL4.com

Требования к статьям для публикации на MQL4.com

Требования к статьям для публикации на сайте MQL 4 Community
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
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
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
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
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 26): Навстречу будущему (I)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 26): Навстречу будущему (I)

Сегодня мы выведем нашу систему ордеров на новый уровень, но сначала нам нужно решить несколько задач. Сейчас у нас есть разные вопросы, которые связаны с тем, как мы хотим работать и какие вещи мы делаем в течение торгового дня.
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.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье

Преобразование Фурье, введенное Жозефом Фурье, является средством разложения сложных волновых точек данных на простые составляющие волны. Эта особенность может быть полезной для трейдеров, и именно ее мы и рассмотрим в этой статье.
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
Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)

Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Электромагнитный алгоритм (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Электромагнитный алгоритм (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

Статья описывает принципы, методы и возможности применения Электромагнитного алгоритма EM в различных задачах оптимизации. EM-алгоритм является эффективным инструментом оптимизации, способным работать с большими объемами данных и многомерными функциями.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 8): Моноиды

Теория категорий в MQL5 (Часть 8): Моноиды

Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы вводим моноиды как домен (множество), который отличает теорию категорий от других методов классификации данных за счет включения правил и элемента равнозначности.
preview
Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума

Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума

Качество прогнозирование будущих состояний играет важную роль в метода Goal-Conditioned Predictive Coding, с которым мы познакомились в предыдущей статье. В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, способным значительно повысить качество прогнозирования в стохастических средах, к которым можно отнести и финансовые рынки.
preview
Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)

Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом GTGAN, который был представлен в январе 2024 года для решения сложных задач по созданию архитектурного макета с ограничениями на граф.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 9): Реорганизация методов WinForms-объектов, элементы управления "RadioButton" и "Button"

DoEasy. Элементы управления (Часть 9): Реорганизация методов WinForms-объектов, элементы управления "RadioButton" и "Button"

В статье наведём порядок в наименованиях методов классов WinForms-объектов и создадим WinForms-объекты Button и RadioButton.
preview
Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий

Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий

В данной статье мы расширяем спектр задач нашего агента. В процесс обучения будут включены некоторые аспекты мани- и риск-менеджмента, которые являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии.
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.