Индикатор предназначен для поиска на ценовых графиках свечей, размер которых превышает заданный в настройках уровень. Предоставляется возможность выбора единиц измерения: пункты или проценты. В случае пунктов расчет производится в пунктах, причем для пятизначной котировки пункт составляет 0.00001. При выборе процентов размер свечи рассчитывается в процентах.

Пользователю предлагается выбрать, между какими уровнями производить измерение. Доступны варианты: между максимумом и минимумом свечи (High/Low), между ценой открытия и закрытия (Open/Close), размер верхней тени (Upper Shadow) и размер нижней тени (Lower Shadow).

Задайте нужный уровень размера свечи через параметр Size Definitions. При обнаружении такой свечи индикатор отметит её в соответствии с выбранными настройками.

Читать далее...

В статье рассматривается использование условных генеративно-состязательных сетей (cGAN) для прогнозирования финансовых временных рядов в MetaTrader 5. В отличие от обычных GAN, cGAN обучается на стабильных данных, что позволяет более точно генерировать прогнозы. Основное внимание уделяется созданию модели cGAN с использованием MQL5, комбинируя многослойный перцептрон для построения генератора и дискриминатора. Архитектура сети, включая слои и функции, ориентирована на прогнозирование изменений цен. В процессе обучения дискриминатор проверяет, насколько правдоподобны выходы генератора, что усиливает точность предсказаний, обеспечивая надежный инструмент для трейдеров и разработчиков.

Читать далее...

Исследование методов оптимизации из ALGLIB продолжено. Рассмотрим методы BC, NLC и LM в среде MetaTrader 5. BC (Box Constrained) оптимизирует функции при боксовых ограничениях, что позволяет быстрее решать задачи большого масштаба. Для алгоритма важно корректно задавать стартовую точку и диапазоны параметров. NLC использует алгоритмы, учитывающие линейные и нелинейные ограничения, с выбором решателей SQP, AUL или SLP в зависимости от сложности задачи. LM, объединяющий методы градиентного спуска и Гаусса-Ньютона, полезен в задачах параболической формы, но требует хорошего начального приближения. Результаты применения методов оцениваются по количеству запусков фитнес-функции.

Читать далее...

Функция исполнения ONNX-модели требует определения размеров для входных и выходных данных. Для задания размеров используются функции OnnxSetInputShape и OnnxSetOutputShape. Не все модели имеют фиксированные размеры для входов и выходов. Если размеры не указаны, скрипт отобразит значение -1. Выбор модели осуществляется через функцию FileSelectDialog в директории MQL5\Files. Пример использования скрипта представлен ниже. Такой подход обеспечивает гибкость, позволяя использовать модели с динамическими размерами входа и выхода при их отсутствии в спецификации. Особенно полезно это при работе с множественными ONNX-моделями, где важно соблюдение параметров.

Читать далее...

Статья на mql5.com предлагает решение задачи создания информационной панели для MetaTrader 5. Эта панель отображает торговую историю и статистику по символам и магикам, упрощая работу трейдерам и разработчикам. Ключевые технические аспекты включают использование безбуферного индикатора и базы данных SQLite для сортировки и организации данных. Интерактивные функции, такие как прокрутка таблиц и выбор элементов через мышь, повышают удобство работы. Благодаря продуманной архитектуре, проект демонстрирует, как адаптировать обучающие материалы к реальным задачам алготрейдинга, повышая универсальность и функциональность торговых систем.

Читать далее...

В MetaTrader 5 доступно множество индикаторов для оценки и предсказания рынка:

✓ 38 технических и 12 дополнительных, добавленных в версии 4230
✓ Тысячи пользовательских в бесплатной Библиотеке
✓ Тысячи приложений от профессиональных разработчиков в Маркете

Чтобы разобраться, как именно работают индикаторы, какие сигналы они дают и как их использовать, участники сообщества алготрейдеров создали огромное обсуждение на форуме. В нем они делятся собственным опытом, показывают примеры рыночных ситуаций и вспомогательной разметки при помощи аналитических объектов.

Присоединяйтесь к дискуссии и получайте новые знания

Данный индикатор предназначен для анализа часовых свечей на основе фактического и расчетного диапазонов. Он позволяет пользователю видеть изменение диапазона свечей в процентах, опираясь на средние статистические данные. Основными параметрами, управляющими работой индикатора, являются:

- Averaging Period: количество баров, используемых для усреднения.
- Number Of Bars For Statistics: определяет объём исторических данных для сбора статистики.
- Shifting Start Of Statistics Calculation: позволяет установить, с какого бара начинается сбор статистики, исключая влияние последних данных.
- Histogram Size и Line Size: отвечают за визуальные настройки гистограммы и линии.
- Histogram Color и Line Color: позволяют менять цвета элементов графического интерфейса.

Визуализация включает гистограмму для фактического диапазона и линию для расчетного диапазона. Работает исключительно на часовом гр...

Читать далее...

Диффузионные модели становятся ключевым инструментом в неконтролируемом обучении представлениям. Их способность эффективно обрабатывать анизотропные структуры данных делает их особенно полезными в задачах, где стандартные диффузионные методы оказываются недостаточными. Путем использования направленного шума, модели сохраняют структурную целостность данных, позволяя извлечь богатую топологическую информацию. Это открывает перспективы для применения в алгоритмическом трейдинге, где асимметричные рыночные движения требуют инновационных подходов к анализу данных. Включение таких моделей в рабочие процессы MetaTrader 5 может значительно повысить качество анализа и прогнозирования на финансовых рынках.

Читать далее...

Представлен индикатор на MQL4, выполняющий вычисления по каждой свече для заданного периода. Он определяет суммарную дистанцию между линиями на основе максимальных и минимальных значений цен для разных таймфреймов. Сначала производится вычисление расстояния между линиями, представляющими максимумы и минимумы, для длинного и короткого периода. Затем полученные значения сравниваются в процентном соотношении, где 10% пересчитываются как 100% для сглаживания шумов и минимизации ложных сигналов. Для удобства визуализации меняется цвет линий индикатора при нахождении выше или ниже определенных уровней.

Читать далее...

Алгоритм искусственного электрического поля (AEFA) предлагает мощный подход к решению задач оптимизации, используя законы электростатики. Инспирированный законом Кулона, AEFA рассматривает решения как заряженные частицы, взаимодействующие в пространстве поиска. Заряд каждой частицы зависит от ее эффективности, что позволяет моделировать движение и взаимодействие частиц в поиске глобального оптимума. Алгоритм привлекает внимание своими уникальными свойствами, балансируя глобальный и локальный поиск. Первоначально предложенный Анитой и Ану Пам Ядавом, алгоритм был опубликован в 2019 году. Пожалуй, AEFA интересное дополнение в области популяционных алгоритмов.

Читать далее...

Реализована возможность сериализации и десериализации JSON в языке mql5. Разработчикам доступна интеграция npm для скачивания примеров. Подробнее ознакомиться с проектом можно в репозитории на GitHub по ссылке github.com/Senails/mql5-json. Автор проекта — Кузьма Шевелев. Это решение подходит для тех, кто работает с JSON в mql5 и нуждается в конвертации данных. Необходимые инструкции и документация доступны в репозитории.

Читать далее...

Связь погоды с финансовыми рынками становится все более актуальной для анализа. Очевидно, что в ненастные дни трейдеры более сдержанны, о чем свидетельствуют исследования профессора Эдварда Сайкина. Температура, превышающая 30°C, снижает объемы торгов на 15% на Нью-Йоркской бирже. Влияние погодных условий особенно заметно в крупнейших финансовых центрах.

Для построения системы прогнозирования использован набор данных за последние пять лет из ключевых торговых площадок. Использование машинообучающих моделей, таких как CatBoost, демонстрирует сильную корреляцию между погодными факторами и изменением валютных курсов. Вместо выбора параметров вручную, применялись специальные функции для синхронизации данных.

Читать далее...

BEKST (Band Envelopes Know Sure Thing) — универсальный комбинированный инструмент технического анализа финансовых рынков, который анализирует отклонения цены от сглаженных и взвешенных темпов её изменения на четырёх интервалах. Индикатор предоставляет информацию о расположении цен относительно нормального торгового диапазона. BEKST позволяет построить гибкую торговую стратегию, подходящую для всяческих торговых пар и таймфреймов. Конфигурация индикатора может быть адаптирована для скальпинга, ночного флэта или долгосрочного тренда. Встроенный блок сигналов уведомляет о приоритетных направлениях торговли при касании ключевых линий. Возможна настройка частоты и качества сигналов через входные параметры.

Читать далее...

Собран первый модуль системы репликации/моделирования. Модули можно применять индивидуально, избегая избыточного кодирования. Модуль настраивается без перекомпиляции, используя сообщения. Система пригодна для реальных и демонстрационных счетов. Она имитирует поведение, схожее с тем, что наблюдается на обоих видах счетов. Основное преимущество — возможность работы с MetaTrader 5 как в обучении, так и в торговле.

Переход на сообщения вместо глобальных переменных в терминале упростил архитектуру. Это повысило стабильность передачи данных между программами. Добавляется индикатор управления для модульной работы. Удалены глобальные переменные, введен обмен сообщениями через буферы индикаторов и события. Прозрачная передача и контроль данных между сервисами требуют тщательного подхода во избежание потерь.

Код индикатора управления обновлен для работы без глобальных переменных. Реализованы ...

Читать далее...

Фрактальное сглаживание FRAMA задействовано в индикаторе с применением дискретного фильтра. Этот фильтр исключает мелкие колебания цены. Отсеивание происходит, когда относительное движение в боковом тренде не превышает квадрат размерности отметки интервала. Такой подход позволяет более точно и стабильно анализировать рыночные данные. В результате уменьшается шум в данных, улучшая тем самым возможность выявления ключевых трендов и изменений в направлении цены. Этот метод повышает точность прогноза, что делает его полезным инструментом для работы в динамичной рыночной среде.

Читать далее...

Создание торгового советника на основе GRU и MetaTrader 5 Python: шаг за шагом. Применяем управляемые рекуррентные блоки (GRU) для анализа последовательных данных из области торговли. GRU отличается простотой и эффективностью обучения благодаря меньшему количеству параметров по сравнению с LSTM. Освоение построения торговых моделей с помощью библиотеки scikit-learn и визуализации данных с Pandas. Обучаем модель, используя алгоритмы оптимизации, такие как Adam, и оцениваем точность прогнозов. Применение нейронных сетей позволяет выявить сложные зависимости, обеспечивая точные и надежные прогнозы для алгоритмической торговли.

Читать далее...

Индикатор предназначен для точного определения точек разворота тренда и установки стоп-приказов. Он строится на основе значений Parabolic SAR. Длина линий определяется автоматически в зависимости от заданного количества волн цены, что упрощает его использование. Встроенный блок анализа баланса бычьих и медвежьих тиковых объёмов позволяет эффективно оценивать текущее рыночное давление. В случае, если цена касается одной из линий канала, индикатор предоставляет трейдеру рекомендации на основе анализа: стоит рассматривать покупки, открытие коротких позиций или закрытие имеющихся ордеров. Такой подход способствует более взвешенным торговым решениям.

Читать далее...

Деревья решений с градиентным бустингом (GBDT) — мощный инструмент машинного обучения, активно используемый для регрессии и классификации. Алгоритмы, такие как XGBoost и LightGBM, стали основой в проектах, где требуется высокая точность без необходимости нормализации входных данных. Они эффективно работают с пропущенными данными и не требуют масштабирования признаков, что отличает их от других, менее гибких классификаторов. Эти технологии открывают новые возможности для трейдеров и разработчиков, позволяя строить сложные модели быстро и эффективно. Используя XGBoost или LightGBM, можно достичь высоких результатов в торговых приложениях.

Читать далее...

Советник Os_Pro 9 V.1 продолжает применять коридорную стратегию, аналогично предыдущей версии. Основное улучшение — построение коридора происходит на новой свече каждого часа, что позволяет быстро реагировать на изменения рынка. Это дает возможность последовательно открывать и закрывать ордера с прибылью. Советник автоматически адаптируется к нештатным событиям, таким как перезапуск, корректируя размер лота для предотвращения сбоев.

Режимы работы: 0 — закрытие коридора после прибыли, 1 — продолжение торговли. Важные параметры включают риск в процентах от баланса, ширину коридора, начальный и увеличенный размер лота. Опция ручной корректировки границ коридора позволяет гибко адаптировать стратегию. Рекомендуется тестирование на демонстрационном счете для оценки эффективности.

Читать далее...

Гиперболическая геометрия продемонстрировала потенциал в моделировании сложных графовых структур. Однако реализация моделей диффузии в не евклидовых пространствах сталкивается с серьезными вызовами. Высокая вычислительная сложность и сохранение топологической информации остаются актуальными задачами.

Модель HypDiff предлагает инновационное решение с использованием гиперболического пространственного подхода. Гиперболическая диффузия позволяет сохранить критически важную анизотропную информацию об узлах, используя многообразия. Выборка в касательных пространствах улучшает эффективность алгоритмов.

OpenCL-программы адаптируются под гиперболическую геометрию, упрощая проекцию данных и обработку сферических признаков. Реализации с применением MQL5 демонстрируют прикладные возможности предложенных теорий на практике.

Читать далее...