Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5
Эксперты являются вершиной программирования и желаемой целью каждого разработчика в автоматическом трейдинге. Написать собственного торгового робота вы сможете с помощью статей этого раздела. Новички шаг за шагом смогут пройти все этапы в создании, отладке и тестировании автоматических торговых систем.
Статьи научат вас не только программировать на языке MQL5, но и покажут как реализовать любые торговые идеи и техники. Вы узнаете, как написать трейлинг стоп, как реализовать управление капиталом, как получить значение индикатора и многое-многое другое.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Количественный подход в управлении рисками: Применение VaR модели для оптимизации мультивалютного портфеля с Python и MetaTrader 5
Эта статья раскрывает потенциал Value at Risk (VaR) модели для оптимизации мультивалютного портфеля. Используя мощь Python и функционал MetaTrader 5, мы демонстрируем, как реализовать VaR-анализ для эффективного распределения капитала и управления позициями. От теоретических основ до практической реализации, статья охватывает все аспекты применения одной из наиболее устойчивых систем расчета рисков — VaR — в алгоритмической торговле.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 16): Метод главных компонент с собственными векторами
В статье рассматривается метод главных компонент — метод снижения размерности при анализе данных, а также то, как его можно реализовать с использованием собственных значений и векторов. Как всегда, мы попытаемся разработать прототип класса сигналов советника, который можно будет использовать в Мастере MQL5.
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (Окончание)
Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных.
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 17): Мультивалютная торговля
По умолчанию торговля несколькими валютами недоступна при сборке советника с помощью Мастера. Мы рассмотрим два возможных приема, к которым могут прибегнуть трейдеры, желающие проверить свои идеи на нескольких символах одновременно.
Нейросети в трейдинге: Superpoint Transformer (SPFormer)
В данной статья предлагаем познакомиться с методом сегментации 3D-люъектов на основе Superpoint Transformer (SPFormer), который устраняет необходимость в промежуточной агрегации данных. Что ускоряет процесс сегментации и повышает производительность модели.
Нейросети в трейдинге: Безмасочный подход к прогнозированию ценового движения
В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.
Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.
Нейросети в трейдинге: Сегментация данных на основе уточняющих выражений
В процессе анализа рыночной ситуации мы делим её на отдельные сегменты, выявляя ключевые тенденции. Однако традиционные методы анализа часто фокусируются на одном аспекте, что ограничивает восприятие. В данной статье мы познакомимся с методом, позволяющем выделять несколько объектов, что даёт более полное и многослойное понимание ситуации.