Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

Сегодня мы поговорим о том, как привязать терминал MetaTrader 5 к аккаунту в Твиттере для того, чтобы публиковать сигналы вашего эксперта. Мы разрабатываем Social Decision Support System (Социальную систему поддержки принятия решений), далее SDSS, в PHP на основе веб-сервиса RESTful. В основе этой идеи лежит концепция автоматической торговли или, так называемая торговля при помощи компьютеров. Мы хотим, чтобы автоматические торговые сигналы эксперта проходили через фильтры когнитивных способностей разума человека.

Многие рабочие терминалы содержат некое репрезентативное изображение, которое показывает что-то о пользователе, эти изображения делают рабочий стол более красивым и разнообразным. Давайте посмотрим, как сделать графики более интересными, добавив фон.

Хотите получать твиты или публиковать свои торговые сигналы в Твиттере? Больше не нужно искать решения — в этой серии статей мы рассмотрим, как работать с Твиттером без использования DLL. Мы вместе реализуем Tweeter API с помощью MQL. В первой статье начнем с возможностей аутентификации и авторизации в с Twitter API.

В статье создадим функционал отслеживания некоторых событий объектов-чартов — добавление и удаление графиков символов, добавление и удаление подокон на график, а также добавление/удаление/изменение индикаторов в окнах чартов.

В статье продолжим разрабатывать класс объекта-чарта. Добавим к нему список объектов-окон графика, в которых в свою очередь будут доступны списки индикаторов, размещённых в них.

Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.

В статье рассмотрим создание объекта пользовательского индикатора для использования в советниках. Немного доработаем классы библиотеки и напишем методы для получения данных от объектов-индикаторов в экспертах.

Так как в работе программы могут участвовать разные символы, то для каждого символа необходимо создать свой список. Такие списки мы сегодня объединим в коллекцию тиковых данных. По сути это будет обычный список на основе класса динамического массива указателей на экземпляры класса CObject и его наследников Cтандартной библиотеки.

В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.

В статье рассмотрим принципы создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов и получение от них данных в советниках и индикаторах. Рассмотрим основные нюансы использования мульти-индикаторов в советниках и индикаторах, и их отрисовку через буферы пользовательского индикатора.

В этой статье я покажу вам, как использовать систему обработки событий, для быстрой и лучшей обработки вопросов, связанных с системой ордеров, чтобы советник работал быстрее. Таким образом, ему не придется постоянно искать информацию.

В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.

В статье создадим класс объекта-чарта (одного графика торгового инструмента) и доработаем класс-коллекцию объектов mql5-сигнал так, чтобы каждый объект-сигнал, хранящийся в коллекции при обновлении списка также обновлял все свои параметры.

В статье разработаем объект, который будет содержать в себе все данные одного буфера одного индикатора. Такие объекты потребуются для хранения серийных данных буферов индикаторов, и с помощью которых возможно будет сортировать и сравнивать данные буферов любых индикаторов и других схожих данных между собой.

В статье начнём разработку функционала для работы со стаканом цен. Создадим класс объекта абстрактной заявки стакана цен и его наследников.

В статье рассмотрим наглядно по блок-схемам логику прилагаемых к терминалу учебных советников, расположенных в папке Experts\Free Robots, торгующих по свечным паттернам.

Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. Пока наш советник может работать в любой ситуации, но он ещё не готов к автоматизации, поэтому нам нужно проработать несколько моментов.

Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В конце предыдущей статьи я подумал, что было бы уместно разрешить использование советника вручную хотя бы на время.