Индикатор Volatility Stop применяется для размещения эффективных стоп-лоссов, которые обеспечивают баланс между потенциальной прибылью и контролем рисков. Корректное размещение стоп-лосса помогает контролировать риски, не мешая рынку колебаться и не вызывая преждевременного выхода из сделки.

Volatility Stop настраивается с помощью трёх параметров: Length (период расчёта индикатора ATR для определения текущей волатильности), Source (тип цены, от которой отсчитывается уровень StopLoss) и Multiplier (множитель волатильности ATR для управления дистанцией StopLoss от цены Source). Эти параметры позволяют точно определить оптимальное расстояние стоп-лосса от цены.

Использование Volatility Stop способствует установлению эффективных стоп-лоссов и помогает минимизировать риски. Рекомендуется дополнительно применять другие индикаторы для достижения более полного контроля над прибылью и рисками.

Read more...

На динамичных финансовых рынках самооптимизирующиеся алгоритмы играют ключевую роль. Статья обсуждает создание торговых ботов с использованием MQL5, которые могут адаптироваться к любым торговым условиям без постоянного управления многочисленными моделями. Основное внимание уделяется объектно-ориентированному программированию и возможностям MQL5, которые превосходят альтернативы в области адаптивности и производительности. Приводятся примеры использования градиентного спуска для достижения динамической оптимизации, а также стратегии, сочетающие технический анализ и машинное обучение. Результат — полностью адаптивные боты, способные к устойчивому трейдингу.

Read more...

Индикатор Net Volume предназначен для отображения направленности денежных потоков покупателей и продавцов на данный момент времени. Положительный чистый объем сигнализирует о преобладании покупателей и росте давления с их стороны. Отрицательный чистый объем, напротив, указывает на преобладание продавцов. Этот индикатор используется для измерения давления со стороны продавцов или покупателей актива за определённый период. Пользователь может выбрать, какой тип объема использовать для расчёта: тиковый или реальный.

Читать далее...

Представляем Traj-LLM - инновационный алгоритм для прогнозирования траекторий на основе больших языковых моделей (LLM). Эта модель применяет разреженное контекстное совместное кодирование, высокоуровневое моделирование взаимодействий и мультимодальный декодер Лапласа для достижения большей точности прогноза в сложных условиях. С использованием метода Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) и слоя Mamba, Traj-LLM оптимизирует обучение и предоставляет надёжные результаты для трейдеров и разработчиков. Ознакомьтесь с детальной реализацией алгоритма средствами MQL5 для улучшения своих торговых стратегий.

Read more...

Уильям Ганн, легендарный трейдер XX века, оставил богатое наследие методов анализа, включая Квадрат 9. Этот инструмент сочетает геометрию, нумерологию и астрологию для прогнозирования ценовых уровней и циклов. Квадрат 9 представляет собой спираль чисел, расположенную в квадрате 9x9.

Разберем процесс создания индикатора Квадрата 9 для MetaTrader 5 с использованием MQL5. Цель — разработать инструмент для визуализации и применения этих принципов в торговле, объединив старинные идеи Ганна с современными технологиями.

Обсудим теоретические основы, пошаговое создание индикатора, его практическое применение и ограничения. Эта информация будет полезна как опытным разработчикам, так и тем, кто интересуется нетрадиционными методами рыночного анализа.

Читать далее...

В статье обсуждается алгоритм Anarchic Society Optimization (ASO), разработанный Ахмади Джавидом, который исследует пространство решений, вдохновляясь поведением индивидов в анархических обществах без централизованной власти. Алгоритм сочетает преимущества известных методов роевого интеллекта, таких как PSO, и вводит уникальные элементы анархического поведения для избегания локальных оптимумов. Основные индексы - FI, EI, и II - оценивают нестабильность, разнообразие позиций и индивидуальные отклонения, определяя стратегию движения каждого агента. ASO применим для непрерывных и дискретных задач, предлагая инновационный подход для оптимизационных решений.

Read more...

Создание прогнозных моделей на основе многослойного итеративного алгоритма (МИА) на языке MQL5 позволяет автоматически выявлять взаимосвязи между переменными и оптимизировать модели без ручного вмешательства. Алгоритмы МГУА, к которым относится МИА, упрощают процесс моделирования сложных систем за счет итеративного выбора эффективных подмоделей. В этой статье рассмотрены ключевые аспекты работы МИА, включая построение слоев и выбор частичных моделей, с практическими примерами реализации на MQL5. Применяя эти методы, разработчики могут создавать точные прогнозные модели для автоматической торговли.

Read more...

Экспертный советник (EA) для MetaTrader 5, использующий теорию вероятностей для анализа ценовых движений. Основной функционал включает:

1. Анализ истории цен за последние 10000 баров.
2. Определение количества раз, когда цена закрывалась выше или ниже открытия на 400 пунктов в пределах кластера из 50 баров.
3. Вычисление вероятностей роста и падения цены.
4. Визуализация вычисленных вероятностей на графике.

EA способен выполнять торговые операции на основе вероятностей. При превышении вероятности роста более 51%, открывается позиция покупки, а при превышении вероятности падения более 51% - позиция продажи. Размер лота может быть фиксированным или определяться на основе заданного риска и текущего баланса счета. При заданных значениях StopLoss и TakeProfit, EA устанавливает соответствующие уровни. Установка флага в True требуется для запуска.

Read more...

Первая статья цикла охватывала основные концепции теории хаоса и их применение к финансовым рынкам. Были рассмотрены ключевые понятия: аттракторы, фракталы, эффект бабочки и их проявление в динамике рынков. Осуществлено сравнение классической теории хаоса с подходом Билла Вильямса, что позволило понять различия между научным и практическим применением этих концепций в трейдинге. Важным инструментом выступил показатель Ляпунова для анализа финансовых временных рядов, который был реализован на языке MQL5. На примере пары EURUSD была продемонстрирована практическая значимость анализа разворотов и продолжений тренда с использованием показателя Ляпунова.

В следующей статье фокус сместился на фрактальную размерность как меру хаотичности рынка. Фрактальная размерность предоставляет количественную меру сложности рыночных движений. Метод покрытия (box-counting method) используется для расчет...

Read more...

Индикатор Know Sure Thing (KST) представляет собой осциллятор, основанный на импульсе, измеряемом скоростью изменения цены (ROC). Это четыре разнопериодных ROC, сглаженных с помощью простых скользящих средних (SMA). Итоговое значение колеблется между положительными и отрицательными значениями относительно нулевой линии. Сигнальная линия индикатора является SMA от рассчитанной линии KST. Индикатор KST измеряет импульс четырех отдельных ценовых циклов. Индикатор KST был разработан Мартином Прингом и представлен в 1992 году. По умолчанию используются такие периоды расчёта ROC: 10, 15, 20, 30 и сглаживания: 10, 10, 10, 15, 9. KST берет скорость изменения цены для четырех разных периодов времени, сглаживает их и суммирует результаты. Положительный KST указывает на растущий импульс, а отрицательный - на падающий. Дивергенции возникают, когда движение цены не подтверждается значениями индика...

Читать далее...

Анализ движений агентов, таких как в финансах и автономном вождении, нуждается в точных моделях траекторий. Модель Unified Trajectory Generation (UniTraj) объединяет задачи прогнозирования и восстановления данных, используя маскированные траектории. Модуль Ghost Spatial Masking (GSM) обрабатывает пространственно-временные зависимости, а двунаправленный кодировщик Mamba улучшает долгосрочные прогнозы. В статье описан алгоритм UniTraj и его адаптация с помощью MQL5, включая маскирование и временные зависимости. Реализация на OpenCL улучшает производительность, что важно для разработчиков и трейдеров, нуждающихся в надежных алгоритмах.

Читать далее...

Коэффициент корреляции (CC) применяется в статистике для измерения связи между двумя наборами данных. В трейдинге такие наборы данных включают различные финансовые инструменты. Корреляция производится по шкале от 1 до -1. Близость к 1 указывает на высокую положительную корреляцию, когда два инструмента синхронно движутся. Близость к -1 указывает на отрицательную корреляцию, где инструменты движутся в противоположные стороны. Значение 0 указывает на отсутствие корреляции.

Идеальная положительная корреляция (+1) и идеальная отрицательная корреляция (-1) встречаются редко. В основном коэффициент корреляции колеблется между этими значениями. Корреляция равная 0 указывает на отсутствие связи между инструментами.

В рассмотрении пары EURUSD и USDCAD, график USDCAD может быть наложен на график EURUSD для оценки их корреляции. В долгосрочных инвестициях коэффициент корреляции пригодится для ...

Читать далее...

Циклы - важный аспект в мире финансов. Изучение циклов на рынке Форекс помогает прогнозировать будущее поведение цен и принимать более обоснованные торговые решения.

Циклы на рынке могут быть связаны с различными факторами: экономическими новостями, временем суток, днями недели, месяцами года и сезонами. Для определения циклических составляющих используйте спектральный анализ, тригонометрические многочлены, периодограммы, автокорреляционные функции и простую скользящую среднюю.

Важно помнить, что рынок не всегда следует предсказуемым циклам. Анализ цикличности помогает трейдерам расширить арсенал методов технического анализа.

Читать далее...

Индикатор Chande Kroll Stop предназначен для определения уровней установки стоп-лосса. На графике он отображается двумя линиями. Красная линия указывает уровень стопа для коротких позиций, зеленая линия – для длинных. Линия для длинных позиций показывает, где следует устанавливать стоп-лосс: если актив падает и достигает этой линии, это сигнал к закрытию покупок. Линия для коротких позиций указывает, где закрывать короткие позиции: если цена актива растет и касается этой линии, это сигнал к закрытию продаж.

Chande Kroll Stop рассчитывается на основе истинного диапазона, что делает его независимым от волатильности инструмента. Индикатор впервые был описан в книге «The New Technical Trader» Тушаром Чанде и Стэнли Кроллом. Индикатор следует за трендом, рассчитывая средний истинный диапазон рыночного тренда и учитывая любую волатильность рынка.

В расчете индикатора используются максимал...

Читать далее...

Линейная регрессия - ключ к пониманию нейронных сетей в MQL5! Узнайте, как применять простейшие математические методы для создания и оптимизации алгоритмов машинного обучения. Программисты, приходите выяснить, как линейные регрессии и производные помогают машинам создавать уравнения для точнейшего описания данных. Всё это на примере кода, который можно легко адаптировать. Проверенные методы и глубокое объяснение математических основ сделают процесс обучения понятным и увлекательным. Реализуйте мощные алгоритмы и понимайте их работу без сложных математических теорий!

Читать далее...

Метод опорных векторов (SVM) — мощный инструмент для классификации данных в алгоритмической торговле. Основное отличие от кластеризации — наличие учителя для разделения данных на предопределенные наборы. SVM выделяется за счет способности работать с многомерными данными, определяя гиперплоскости для их разделения. Это делает его эффективным, особенно при малых и дисбалансных наборах данных.

В статье рассмотрены реализация SVM для двумерных данных с помощью полинома Ньютона, а также три подхода к интерполяции гиперплоскости. SVM полезен для фильтрации спама и оценки заемщиков, и, несмотря на сложность, SVM надежен и эффективен в условиях ограниченных данных.

Читать далее...

Недавняя статья упрощает переход советника MetaTrader 5 из тестирования в реальную торговлю. Основное внимание уделено механизму извлечения значимых данных из базы, достигшей нескольких гигабайт. Таким образом, вместо загрузки всей базы, используется малая часть данных, необходимая для работы.

Советник теперь может автоматически восстанавливать работу после перезапуска, использовать различные названия инструментов и завершать сделки по установленным показателям. Благодаря новому методу оптимизации стратегий, отбор групп происходит эффективнее, что упрощает последующую работу.

Эти улучшения позволяют повысить точность и скорость работы советника, значительно облегчив разработку и реализацию торговых стратегий для трейдеров и разработчиков.

Читать далее...

Решение задач в области автономного вождения и трейдинга связано с анализом динамических условий и безопасным маневрированием. Автономные транспортные средства должны понимать окружающую обстановку и строить прогнозы. Прогнозирование маневров сложно, так как цели участников неизвестны.

Взаимодействие агентов и правила дорожного движения усложняют задачу понимания поведения на дороге. Современные исследования используют векторизованный подход для компактного представления сцен. Однако, при быстром изменении трафика, эти методы могут быть неустойчивы.

Нормализация сцен относительно целевого агента требует значительных вычислительных ресурсов. Чтобы улучшить прогнозирование, авторы предлагают иерархический подход с использованием Transformer и симметрий задачи.

Читать далее...

Представляем образовательный материал о матричных вычислениях в программировании. Вопреки распространенным заблуждениям, хороший код не обязательно включает сложные математические формулы либо модные языки. Программист должен понимать вычислительные процессы компьютера.

Все, что мы создаем, включая простые текстовые редакторы, опирается на математические расчеты. Часто применяют два подхода: скалярный и матричный. Скалярные вычисления используют функции языка программирования, написанные в привычной форме.

Матричные либо векторные вычисления удобны при обработке больших данных и работе с многомерными массивами. Например, вращение объектов и ортогональные проекции в 3D гораздо проще реализовать с использованием матриц. Важно понимать оба метода для повышения эффективности программирования.

Для демонстрации рассмотрим простой код на MQL5. Этот код создает индикатор, изменяющий цвет о...

Читать далее...

Мультисимвольный индикатор отслеживает изменения цен символов из Обзора рынка между двумя выбранными датами, заданными вертикальными линиями. Это позволяет пользователям оценивать, как и насколько изменились цены, улучшая понимание общей рыночной ситуации. Даты контролируются с помощью мыши, а отображение регулируется через клавиатуру с использованием заданных клавиш, что обеспечивает оперативную смену символов. Изначальное удобство работы с индикатором можно оценить только после его запуска и тестирования. Особенность индикатора в том, что он автоматически перезагружается при старте и самозапускается при смене символа.

Читать далее...

В новой статье обсуждается последний этап разработки торгового индикатора для MetaTrader 5 с использованием языка MQL5, нацеленного на создание взаимодействующей системы. Вместо традиционных методов использован более современный подход, что позволяет обновлять данные без применения объектов, сохраняя только один объект на графике. Разработчики смогут понять важность глубокого знания платформы MetaTrader 5 для достижения результатов, которые кажутся невозможными на первый взгляд. Программирование используется как инструмент для расширения возможностей платформы, превращая базовые операции в инновационные решения.

Читать далее...