Статьи по программированию на языке MQL5

Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

На простых примерах разберём принципы расчётов скользящих средних, узнаем о способах оптимизации расчётов индикаторов и, соответственно — скользящих средних.

Статья продолжает цикл для начинающих. Здесь будут рассмотрены основные принципы построения советников. Мы создадим два советника: первый будет торговать без индикаторов, отложенными ордерами, второй — на основе стандартного индикатора MA, торгующий с помощью сделок по текущей цене. Здесь я предполагаю, что вы уже не совсем новичок и владеете материалом предыдущих статей относительно свободно.

Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.

Во второй части статьи мы продолжим разработку модифицированной версии алгоритма AOS (Atomic Orbital Search), сфокусировавшись на специфических операторах для повышения его эффективности и адаптивности. После анализа основ и механик алгоритма, мы обсудим идеи по улучшению производительности и возможности анализа сложных пространств решений, предлагая новые подходы для расширения его функциональности как инструмента для оптимизации.

Статья исследует возможность улучшения прогнозирования цен на основе анализа объема торгов, интегрируя принципы технического анализа с архитектурой LSTM нейронных сетей. Особое внимание уделяется выявлению и интерпретации аномальных объемов, использованию кластеризации и созданию признаков на основе объемов и их определения в контексте машинного обучения.

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.

В статье реализован быстрый тестер стратегий для моделей машинного обучения с применением Numba. По скорости он превосходит тестер стратегий на чистом Python в 50 раз. Автор рекомендует использовать эту библиотеку для ускорения математических расчетов и особенно там, где используются циклы.

В статье рассматривается алгоритм AOS (Atomic Orbital Search), который использует концепции атомной орбитальной модели для моделирования поиска решений. Алгоритм основывается на вероятностных распределениях и динамике взаимодействий в атоме. В статье подробно обсуждаются математические аспекты AOS, включая обновление положений кандидатов решений и механизмы поглощения и выброса энергии. AOS открывает новые горизонты для применения квантовых принципов в вычислительных задачах, предлагая инновационный подход к оптимизации.

В статье показаны возможности мощного языка MQL5 для отрисовки различных стилей индикаторов в MetaTrader 5. Мы также рассмотрим скрипты и их использование в нашей модели.

Применение анизотропных диффузионных процессов для кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве, как это предложено в фреймворке HypDIff, способствует сохранению топологических особенностей текущей рыночной ситуации, и повышает качество её анализа. В предыдущей статье мы начали реализацию предложенных подходов средствами MQL5. И сегодня продолжим начатую работу, доведя ее до логического завершения.

Подробное руководство по разработке автоматизированного торгового алгоритма на основе стратегии Break of Structure (BoS, прорыв структуры). Дана подробная информация по всем аспектам создания советника на MQL5 и его тестирования в MetaTrader 5 — от анализа ценовых уровней поддержки и сопротивления до управления рисками

В этой статье мы продемонстрируем, как скрытые марковские модели, обученные с использованием Python, могут быть интегрированы в приложения MetaTrader 5. Скрытые марковские модели — это мощный статистический инструмент, используемый для моделирования временных рядов данных, где моделируемая система характеризуется ненаблюдаемыми (скрытыми) состояниями. Фундаментальная предпосылка HMM заключается в том, что вероятность нахождения в заданном состоянии в определенный момент времени зависит от состояния процесса в предыдущем временном интервале.

В статье представлена реализация алгоритма Левенберга-Марквардта для обучения нейронных сетей прямого распространения. Проведен сравнительный анализ результативности с алгоритмами из библиотеки scikit-learn Python. Предварительно обсуждаются более простые методы обучения такие как градиентный спуск, градиентный спуск с импульсом и стохастический градиентный спуск.

LightGBM и XGBoost — продвинутые методы построения деревьев решений с использованием градиентного бустинга, они обеспечивают превосходную производительность и гибкость, что делает их идеальными для финансового моделирования и алгоритмической торговли. В этой статье мы поговорим о том, как использовать эти инструменты для оптимизации торговых стратегий, повышения точности прогнозов и получения выгоды на финансовых рынках.

В этой статье мы реализуем индикатор управления, чтобы его можно было интегрировать в разрабатываемую систему обмена сообщениями. Несмотря на то, что это не очень сложно, необходимо понять некоторые детали инициализации этого модуля. Представленный здесь материал предназначен исключительно для учебных целей. Ни в коем случае он не должен рассматриваться как приложение, целью которого не является изучение и освоение показанных концепций.

Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.

В статье рассмотрим создание индикатора, отображающего на интерактивной панели статистику торговли по счёту и в разрезе символов и торговых стратегий. Код напишем, основываясь на примерах из Документации и статьи о работе с базами данных.

В статье продолжим изучение оставшихся методов оптимизации из библиотеки ALGLIB, уделяя особое внимание их тестированию на сложных многомерных функциях. Это позволит нам не только оценить эффективность каждого из алгоритмов, но и выявить их сильные и слабые стороны в различных условиях.

Генеративно-состязательные сети — это пара нейронных сетей, которые обучаются друг на друге для получения более точных результатов. Мы рассмотрим условный тип этих сетей в контексте их возможного применения в прогнозировании финансовых временных рядов в рамках класса сигналов советника.

Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.

В этой статье мы рассмотрим, как собрать первый из действительно функциональных модулей для использования в системе репликации/моделирования, который также будет иметь общее назначение, чтобы служить и другим целям. Мы говорим о модуле индикатора мыши.

В статье познакомимся с методами оптимизации библиотеки ALGLIB для MQL5. Статья включает простые и наглядные примеры применения ALGLIB для решения задач оптимизации, что сделает процесс освоения методов максимально доступным. Мы подробно рассмотрим подключение таких алгоритмов, как BLEIC, L-BFGS и NS, и на их основе решим простую тестовую задачу.

Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.

В этой статье мы рассмотрим важную тему, которую мало кто понимает: Пользовательские события. Опасности. Преимущества и ошибки, вызванные такими элементами. Данная тема является ключевой для тех, кто хочет стать профессиональным программистом на MQL5 или любом другом языке. Поэтому мы сосредоточимся на MQL5 и MetaTrader 5.

В четвертой части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. В этот раз будем совершенствовать советник Simple Hedge. Будем использовать математический анализ и подход грубой силы (brute force) чтобы оптимизировать стратегию. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии и закладывает основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.

В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.

В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.

В данной статье мы разберемся с одним из самых сложных вопросов сферы программирования на MQL5: как правильно получить ID графика, и почему иногда объекты не строятся на графике. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.

Создаем легальную в глазах брокеров арбитражную систему, которая создает тысячи синтетических цен на рынке Форекс, анализирует их, и успешно торгует в прибыль.

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.

В этой статье мы немного усложним ситуацию. Используя то, что было показано в предыдущих статьях, мы начнем открывать доступ к файлу шаблона, чтобы пользователь мог использовать свой собственный шаблон. Однако я буду вносить изменения постепенно, так как также буду дорабатывать индикатор, чтобы снизить нагрузку на MetaTrader 5.

Данные экономического календаря по умолчанию недоступны для тестирования с помощью советников в тестере стратегий. Мы рассмотрим, как базы данных могут помочь обойти это ограничение. В частности, мы увидим, как можно использовать базы данных SQLite для архивирования новостей Экономического календаря, чтобы советники, собранные с помощью Мастера, могли использовать их для генерации торговых сигналов.