При создании торговых стратегий на MQL5 стоит учитывать нюансы работы многотаймфреймовых советников. Основной аспект заключается в выполнении предварительной настройки символа и таймфрейма для каждого из сигнальных классов на этапе сборки. Это необходимо для корректного извлечения данных о ценах OHLC и их последующей обработки. Базовые параметры устанавливаются при инициализации и являются постоянными на протяжении работы советника, что ограничивает возможность динамической оптимизации. Однако, использование входных параметров пользовательских классов сигналов для таймфреймов и символов может обойти это ограничение. Такой подход усиливает адаптивность систем и позволяет эффективно тестировать стратегии с использованием мульти-символьных и мульти-таймфреймовых данных.

Читать далее...

В разработке современных торговых роботов важен гибкий подход. Создана модульная система, где каждый модуль выполняет свою задачу. Технологии Python и MQL5 выбраны для анализа данных и исполнения сделок. Разработана архитектура, способная расти, с эффективной системой управления данными. Асинхронность позволяет следить за множеством инструментов одновременно. Основой системы является MarketMaker, координирующий работу модулей с объемами торгов, арбитражем, экономикой и риском. Благодаря архитектуре, систему легко расширять, например, добавлением анализа новостей. Гибкость и модульность обеспечивают устойчивость и адаптивность к рыночным изменениям.

Читать далее...

Алгоритм черной дыры (BHA) предлагает простой подход к оптимизации, моделируя динамику гравитации. Начальная популяция решений ("звезд") подвержена притяжению к лучшему решению ("черной дыре") с возможной заменой менее перспективных точек на новые. В модифицированной версии (BHAm) улучшена адаптация разных областей поиска, снижая риск застревания и повышая точность сходимости. Теперь каждая координата решений подвержена вероятностному поглощению, обеспечивая плавные изменения и улучшая баланс между исследованием и эксплуатацией. Эти изменения показали себя эффективными в тестах, выделив BHAm среди других алгоритмов.

Читать далее...

В статье рассматривается фреймворк StockFormer, который использует предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для улучшения анализа и прогнозирования рыночных трендов. Система объединяет три модифицированные ветви Transformer, каждая из которых отвечает за извлечение зависимостей и прогнозы на разных временных горизонтах. Главной инновацией является использование механизма многоголового внимания для усиления обучаемости и выявления скрытых паттернов. Практическое применение включает в себя более адаптивное и точное развитие торговых стратегий, что полезно как для разработчиков, так и для трейдеров, нуждающихся в антихрупких решениях для динамичных финансовых рынков.

Читать далее...

Скрипт выполняет простую задачу — сброс стоплосса и тейкпрофита для всех ордеров на графике. Пользователю не требуется настраивать какие-либо параметры. После установки на график скрипт автоматически удаляет все выставленные стоплоссы и тейкпрофиты. После завершения операции скрипт самостоятельно выгружается. Этот процесс облегчает управление открытыми позициями и предоставляет эффективный способ быстрой корректировки ордеров без необходимости ручного вмешательства. Подобная автоматизация полезна в сценариях, где требуется оперативное изменение условий без долгих временных затрат.

Читать далее...

Значимость современных торговых стратегий требует оценки в контексте алгоритмических трендов. Пересечения скользящих средних остаются объектом исследования ввиду их исторической ценности в техническом анализе. Решающее значение имеет поиск параметров, которые поддерживают их эффективность в современных условиях.

Скользящие средние анализируются для поиска взаимосвязей, которые могли бы повысить точность прогнозов. Интеграция других индикаторов и методов поможет определить, сохраняется ли их актуальность. Дополнительно рассматривается роль ИИ в прогнозировании пересечений до их фактического появления, расширяя потенциал стратегии в алгоритмической торговле.

Целью остается максимизация понимания сильных сторон и ограничений этих индикаторов, что критично для стратегий на базе точных моделирующих методов.

Читать далее...

Методы работы с MQL5 Master продолжают развиваться, акцентируясь на изучении показателя Херста. Показатель Херста используется для анализа долговременной автокорреляции временных рядов и может указывать на рыночные тренды или средние колебания. Показатель более 0,5 свидетельствует о трендовом рынке, тогда как менее 0,5 - о возврате к среднему. Анализ проводится через скользящие средние, определяется направление цены относительно их. Процесс вычисления Херста включает разбиение данных, среднюю корректировку и линейную регрессию, оценивающую долгосрочные изменения. Это способствует более обширному пониманию динамики рынка.

Читать далее...

Адаптация модулей привела к изменениям в модуле индикатора управления и мыши. Взаимодействие между пользователем и модулями активно. Индикатор мыши и сервис создают кастомный символ с панелью индикатора управления. Следует понимать, как работает сервис, чтобы осознать систему репликации. Исходный код сервиса занимает центральное место. Важность его правильного понимания подчеркнута. Подробный анализ кода начинается со строки 2. Отличия между сервисом и скриптом заключаются в особенностях исполнения и использовании свойств кода. Подробности анализа кода отражают организацию работы с модулями.

Читать далее...

Программный советник автоматически управляет ордерами на указанной валютной паре, выставляя стоплосс и тейкпрофит, а также переводя их в безубыточное состояние. Основные параметры включают Stoploss, Takeprofit, NoLoss и MinProfitNoLoss.

Stoploss и Takeprofit указываются в пунктах. Параметр NoLoss определяет прибыль, при достижении которой ордер переводится в безубыток. Если NoLoss равен 0, функция перевода в безубыток не используется. MinProfitNoLoss — это минимальная прибыль для перевода ордера в безубыточное состояние.

Пример: При параметрах Stoploss = 0, Takeprofit = 75, NoLoss = 10 и MinProfitNoLoss = 1, ордер на покупку ждёт достижения прибыли в 11 пунктов. При достижении этой цифры стоплосс устанавливается на 1,3880, и ордер затем либо закрывается на этой отметке, либо достигает тейкпрофита, составляющего 75 пунктов.

Читать далее...

Оптимизация методами химических реакций (CRO) использует ключевые законы термодинамики для поиска решений сложных задач. Первая концепция — сохранение энергии, что обеспечивает стабильность и эффективность алгоритма. В CRO представлены операторы, такие как межмолекулярное столкновение и синтез, адаптирующие структуру молекул для получения оптимальных решений.

CRO-алгоритм, предложенный Lam и Li, показывает, как можно применять химические реакции для оптимизации. Управляя потенциальной и кинетической энергией молекул, он адаптируется к различным задачам. Молекулярные столкновения и выход энергии подчеркивают важность понимания процессов для достижения стабильных решений.

Использование CRO требует ясности в обработке фитнес-функции и управления размером популяции молекул. Это обеспечивает универсальность алгоритма и его интеграцию в проекты. Усовершенствования, такие как адаптация на ...

Читать далее...

Обычная линейно взвешенная скользящая средняя (LWMA) теперь доступна с быстрым алгоритмом расчета. Этот подход обеспечивает более оперативное реагирование на изменения данных. На графике представлен сравнительный анализ: желтая толстая линия показывает стандартную LWMA из терминала, в то время как красная линия демонстрирует версию LWMAFast. Основные параметры включают единственную настройку - период. Этот упрощенный параметр позволяет пользователям легко адаптировать индикатор под свои аналитические потребности без дополнительных сложностей. Поддерживаемая скорость и точность могут значительно повысить эффективность торговли.

Читать далее...

Анализ временных рядов ведет к альтернативам традиционным индикаторам на ликвидных рынках. Популярны нейронные сети, но полиномиальная интерполяция проста в реализации и позволяет понять влияние прошлых данных на прогнозы. Она гибка к различным временным рядам и не требует больших вычислительных ресурсов, в отличие от нейронных сетей. Особую ценность представляет масштабируемость, позволяющая обрабатывать неограниченные наборы данных. В MQL5 реализация минимальна и требует функций для расчета коэффициентов и обработки прогнозов. Применение возможно в сигналах, трейлинг-стопах и управлении капиталом, предлагая при необходимости адаптировать размер позиции.

Читать далее...

Предоставлен индикатор, который вычисляет корреляцию между ценами закрытия двух символов. Он использует оптимизированный алгоритм для быстрого расчета корреляции. Основные параметры включают период для расчета и второй символ, с которым будет сравниваться текущий. Это позволяет оценивать ценовые движения и находить схожести в динамике разных финансовых инструментов. Такой инструмент полезен для анализа рынка, поиска стратегий арбитража или выявления зависимостей между активами. Поддержка настройки параметров делает его гибким в использовании для различных торговых стратегий и исследования финансовых данных.

Читать далее...

MQL5 Фриланс предлагает разработчикам создавать торговые приложения для трейдеров, предоставляя стабильный поток заказов на платформе MetaTrader. Сервис защищает интересы обоих сторон, обеспечивая безопасные и прозрачные рабочие процессы с автоматическим резервированием и перечислением средств. Разработчики могут выбирать из множества заказов, используя встроенные фильтры и переводчик для эффективной коммуникации. Уведомления помогают не упустить выгодные предложения. За 14 лет сервис реализовал более 100 000 проектов на сумму около 7 млн долларов, обеспечивая доходы от нескольких тысяч долларов в месяц для активных программистов.

Читать далее...

ЗигЗаг с автоматическим определением размера шага для смены направления волны предлагает настраиваемый параметр Scale. По умолчанию, Scale установлен на 1.0. Установка значения на 0.5 делает зигзаг менее чувствительным, уменьшая количество разворотов волн. Значение Scale = 2.0, наоборот, увеличивает чувствительность, что приводит к большему числу разворотов. В основе метода лежит концепция, где цена самостоятельно определяет шаг для изменения направления волны. Пользователь настраивает только желаемый масштаб для отлавливания экстремумов. Примеры значений: Scale = 1.0, Scale = 0.5, Scale = 2.0, а также совмещенные значения Scale = 1.0 / 0.5 / 2.0 на одном графике, наглядно демонстрируют различия в чувствительности и количестве разворотов.

Читать далее...

Эта статья продолжает работу над скриптом, который визуализирует сделки на графике MetaTrader 5. Мы рассмотрим выбор данных по одной сделке и их отображение на графике. Вместо HistorySelect() используется HistorySelectByPosition() для упрощения выбора. После подбора данных, они визуализируются в одном окне с нужными настройками для точного анализа. Основное внимание уделено открытию нужных графиков и их корректной структуре. Пользователям предоставлены функции для отрисовки панелей и линий для наглядного анализа. Сохранение принт-скринов реализовано с автоматической сортировкой по времени операции для упрощения управления данными.

Читать далее...

Корреляция цены закрытия с наклонной линией представляет собой инструмент для анализа трендов на ценовом графике. Для этого применяют быстрый алгоритм, обеспечивающий эффективность и точность расчетов. Параметр "period" задает временной интервал, в пределах которого проводится анализ ценового движения. Определение корреляции помогает выявить закономерности и тренды, что позволяет принимать более обоснованные решения. Такой подход особенно полезен для технического анализа в программировании торговых стратегий и финансовых моделях. Внедрение данного метода способствует более глубокому пониманию тенденций рынка и улучшению качества прогнозов.

Читать далее...

Глубокое обучение трансформирует подходы к прогнозированию доходности активов. Представлен новый фреймворк Multitask-Stockformer, основанный на вейвлет-преобразовании и моделях Self-Attention, предлагающий многозадачную модель для точного прогнозирования. Архитектура фреймворка делится на три блока и включает модули для декомпозиции сигнала и пространственно-временного анализа. Использование вейвлет-преобразования позволяет лучше улавливать рыночные тренды, а графовые сети внимания выявляют сложные отношения между активами. Несмотря на сложность, такой подход повышает точность прогнозирования, предлагая метатрейдерам и разработчикам улучшенные инструменты для алгоритмической торговли.

Читать далее...

Индикатор отображает в подокне графика историю тиков. Глубина отрисовки устанавливается пользователем через переменные. Индикатор функционирует в режиме реального времени, что требует размещения его на графике и ожидания новых тиков для обновления данных. Это инструмент, позволяющий трейдерам отслеживать изменения в тиковых данных без задержек. Реализация такого подхода открывает возможности для более эффективного анализа рыночной активности, при этом пользователь может регулировать параметры отображения, чтобы адаптироваться к своим индивидуальным требованиям и предпочтениям.

Читать далее...

Автоматизация тестирования в MetaTrader 5 требует оптимизации торговых стратегий, начиная с выбора параметров. В статье обсуждается автоматическая подборка групп стратегий для улучшения торговли. Обновления включают модификацию работы с базами данных через класс CDatabase, который позволяет управлять разными базами, что улучшает автоматизацию и распределение данных на тестовых агентствах. Этот подход минимизирует передачу данных и улучшает эффективность, избегая лишней загрузки системы. Решение ориентировано на снижение ресурсоемкости и предоставление более точных тестовых данных для эффективного и оптимизированного алгоритмического трейдинга.

Читать далее...