Иногда для анализа требуется информация о размерах спреда валютных пар в окне MarketWatch. Простой скрипт может помочь в решении этой задачи, выводя данные о спредах для каждой доступной валютной пары непосредственно на графике. Информация отображается в левом верхнем углу в виде многострочного комментария, что повышает удобство доступа к актуальным данным. Такой подход может быть полезен для оперативного анализа рыночной ситуации и принятия решений. Это решение подходит для тех, кто ищет способ интеграции данных о спредах прямо в рабочее пространство, упрощая процесс мониторинга и анализа.

Читать далее...

SAMformer предлагает инновационное решение для многомерного прогнозирования временных рядов с использованием Transformer, устраняя проблемы обучения и нестабильности. В отличие от стандартных трансформеров, SAMformer использует внимание по каналам и Sharpness-Aware Minimization для улучшения обобщения и производительности на небольшой выборке данных. Это достигается упрощением энкодера и введением реверсивной нормализации. Реализация в MQL5 включает оптимизацию методом SAM, что позволяет модели находить параметры с равномерно низкими потерями. Данный подход обещает более стабильное и эффективное обучение Transformer в задачах долгосрочного прогнозирования временных рядов, предоставляя новые возможности для трейдеров и разработчиков.

Читать далее...

Создание торговых советников в MetaTrader 5 требует основательных знаний программирования. Главное — чёткое понимание таких элементов, как переменные, функции и массивы. Советник работает по аналогии с индикатором, однако требует грамотной реализации условий для совершения сделок. Основное внимание уделяется структуре торговых приказов и функции их отправки.

Обратите внимание, что приведённые примеры программы предназначены исключительно для образовательных целей и не подходят для реальной торговли. В текущих советниках отсутствует проверка ошибок, что ограничивает их применение к прототипированию. Перед практическим применением алгоритмов на реальных счетах нужно учесть необходимость дополнительного тестирования и доработки.

При создании советников критичен подбор подходящего шаблона и понимание событий, которые они обрабатывают. В MetaTrader 5 используются приказы (order), сделки ...

Читать далее...

Индикатор волатильности стандартного отклонения — методика анализа, основанная на вычислении стандартного отклонения прошлых ценовых изменений для выявления потенциальных точек входа и выхода из сделок. Этот инструмент оценивает стандартное отклонение исторических цен закрытия валютных пар, предоставляя аналитикам понимание циклов высокой и низкой волатильности. Периоды высокой волатильности ассоциируют с большими ценовыми колебаниями, а низкая волатильность свидетельствует о более стабильных условиях. Использование полос, сформированных одним или двумя стандартными отклонениями от скользящей средней, помогает определить эти периоды. Внешние полосы указывают на высокую волатильность, внутренняя (цветная) область сигнализирует о снижении колебаний. Данный индикатор полезен для трейдеров при принятии решений о сделках и лучше всего работает в комплексе с дополнительными аналитическими и...

Читать далее...

Кусочно-линейное представление временных рядов (BPLR) предназначено для уменьшения размерности данных и улучшения выявления аномалий. Этот метод аппроксимирует временные ряды с помощью линейных сегментов, что способствует эффективному анализу и обнаружению коллективных аномалий. Метод BPLR сначала уменьшает размерность данных, после чего применяется мера расстояния в преобразованном подпространстве.

Для оптимизации вычислений часто задействуются OpenCL устройства. Такой подход позволяет выполнять вычисления в многомерном пространстве параллельных потоков, существенно снижая затраты времени на обработку данных. А алгоритмы обратного прохода используются для распределения градиентных ошибок в нейронных сетях, облегчающих интеграцию BPLR в аналитические модели.

Читать далее...

При использовании данного советника необходимо обеспечить постоянную работу торгового терминала. Он используется для управления уровнями виртуального тейк-профита и стоп-лосса и действует исключительно на ордера, открытые трейдером вручную без предустановленных уровней тейк-профита и стоп-лосса, и с magic number, равным "0". Основная функция — скрытие уровня тейк-профита и стоп-лосса от брокера. Во входных параметрах советника до установки требуется задать необходимые уровни. Обратите внимание, что в панели "Инструменты" не будет отображаться информация о заданных уровнях. При достижении ценой этих уровней позиции автоматически закрываются.

Читать далее...

Волатильность является ключевым элементом в анализе финансовых данных. Модель GARCH, расширение ARCH, позволяет более точно описывать динамику волатильности во времени. Основное преимущество GARCH состоит в возможности моделирования условной дисперсии без необходимости длительных лаг-структур. Параметры модели традиционно оцениваются методом максимального правдоподобия, что требует применения оптимизаций, например, через ALGLIB.

Прогнозирование волатильности с использованием GARCH(1,1) предоставляет как точечные, так и интервальные прогнозы. Это делает возможной более эффективную оценку рыночных рисков. Модель может гибко адаптироваться к распределению остатков, включая распределение Стьюдента для учета тяжелых хвостов. Эти методы улучшают управление рисками и принимаемые решения.

Читать далее...

Создан индикатор для отображения максимума и минимума, рассчитанных за последние три торговых дня. Это решение позволяет трейдерам быстро оценивать уровни поддержки и сопротивления на основе актуальных данных. Индикатор полезен для определения локальных экстремумов, обеспечивая более полное понимание текущих рыночных условий. Функциональность данного инструмента активно применяется в краткосрочных стратегиях, где важна скорость реакции на изменения цен. Пользователи могут быстро адаптировать свои стратегии к текущей ситуации, используя данные индикатора. Без упоминания специфических платформ или решений, индикатор способствует более обоснованным торговым решениям.

Читать далее...

Скользящие средние (Moving Averages) играют ключевую роль в техническом анализе. Это мощный инструмент, используемый для определения рыночных трендов и сглаживания ценовых колебаний. Существует несколько типов скользящих средних, таких как простое (SMA), экспоненциальное (EMA), сглаженное (SMMA) и линейно-взвешенное (LWMA).

SMA — самое базовое, рассчитывается как среднее арифметическое, но может запаздывать с реакцией на изменения. EMA обладает быстрым откликом на изменения цен, что делает его идеальным для краткосрочной торговли. Каждое скользящее среднее имеет свои особенности и применяется в зависимости от стратегии трейдера.

Оптимизация расчётов этих индикаторов важна для повышения производительности в финансовых приложениях, таких как MetaTrader 5, где скользящие средние являются основой для построения сложных торговых стратегий.

Читать далее...

Индикатор позволяет визуализировать ключевые уровни рынка, показывая максимум и минимум за последние три торговых дня. Это полезно для оценки текущего рыночного тренда и определения важных уровней поддержки и сопротивления. Данные уровня помогают более точно анализировать рыночные движения и принимать обоснованные торговые решения. Использовать индикатор рекомендуется в составе более обширной аналитической системы для повышения точности прогнозов. Подходит как для новичков, так и для опытных трейдеров, стремящихся к повышению эффективности своих торговых стратегий.

Читать далее...

SAMformer использует инновационный подход к улучшению Transformer, решая проблемы сложности обучения и обобщения на малых данных. Основное новшество — механизм оптимизации с учетом резкости, уменьшающий вычислительную сложность и предотвращающий переобучение. Это делает модель пригодной для ресурсозависимых сред, повышая точность на синтетических и реальных данных. Внедрение SAM в сверточные слои и Transformer улучшает производительность, упрощая интеграцию в существующие архитектуры. Модель находит применение в финансах, медицине и управлении цепочками поставок, где надежное долгосрочное прогнозирование критично.

Читать далее...

Этот робот является одной из восьми модификаций, упрощенных для совместной работы нескольких экземпляров на одном счету. При запуске он устанавливает лимитные ордера на определенном расстоянии от текущей цены. Когда достигнута лимитная цена, открывается позиция, которая закроется при достижении заданной прибыли или в конце дня (22:56). В текущей версии отсутствует гибкая система индикаторов и объемов, оставленных для других модификаций. Генетическая оптимизация на различных активах и таймфреймах может дать интересные результаты. На 30-й строке добавлено исключение для золота и евро, а на 168-й строке добавлено использование минимального символа лота. Пожалуйста, обращайтесь в личные сообщения для обсуждения или предложений по улучшению.

Читать далее...

В статье обсуждаются методы построения моделей временных рядов с использованием MSFformer, включая CSCM и Skip-PAM. CSCM строит дерево признаков, а Skip-PAM использует многоуровневую внимательность для извлечения информации. Для обучения моделей в MetaTrader 5 определена архитектура Энкодера состояния, поддерживающая непрерывность и точность временных рядов. Пакетная нормализация данных и последовательные модификации слоев обеспечивают их готовность для дальнейшего анализа. Дополнительно представлены модели Актера и Критика, способствующие принятию торговых решений. Обучение проводится через специально созданные программы, позволяющие оптимизировать модель для развития прибыльной стратегии.

Читать далее...

Индикатор на основе двух линий линейной регрессии позволяет оценивать рыночные тренды. Угол между этими линиями указывает на силу и направление тренда: большой угол сигнализирует о сильных тенденциях, тогда как меньшие углы указывают на слабость или неопределенность. Это инструмент для определения точек входа и выхода, но для надежности его стоит использовать в комбинации с другими индикаторами.

При восходящих или нисходящих наклонах линий регрессии можно выявить направление тренда. Крутая восходящая линия указывает на устойчивый восходящий тренд, крутая нисходящая — на устойчивый нисходящий. Горизонтальные линии сигнализируют о флэте на рынке.

Для уровней поддержки и сопротивления линии линейной регрессии могут быть полезны. Угол между линиями служит оценкой силы тренда: увеличение угла указывает на усиление тренда, уменьшение — на его ослабление или разворот. Флэт и слабые тренды ...

Читать далее...

Процесс автоматической оптимизации в торговой стратегии требует систематического управления статусами объектов в базе данных. Объекты включают проекты, этапы, работы и задачи, и каждому присваивается статус: Queued, Process или Done. Начальный статус Queued запускает каскадное обновление всех связанных объектов.

Триггеры базы данных обеспечивают автоматизацию изменения статусов. Проект, переходящий в Queued, обновляет статусы всех этапов, работ и задач. Запуск задачи изменяет её статус на Process, активируя цепочку изменений вплоть до уровня проекта.

Завершение задачи меняет её статус на Done и проверяет зависимые объекты, обновляя статусы на Done, если все задачи закрыты. Такой подход гарантирует целостность процесса автоматической оптимизации.

Читать далее...

Статья предлагает пошаговое создание советника на MetaTrader 5 для автоматизации торговли по стратегии Zone Recovery Martingale с использованием языка MQL5. Эта стратегия направлена на минимизацию убытков, открывая противоположные позиции с увеличенными объемами. Статья охватывает важные аспекты: определение уровней стратегии, использование индикатора RSI для генерации торговых сигналов, управление открытыми позициями и визуализация зон восстановления. Подход требует тщательного управления рисками и может быть полезен на волатильных рынках. Реализуемые методы предоставляют трейдерам возможность извлекать прибыль, даже если рыночные условия неблагоприятны.

Читать далее...

В бета-версии MetaTrader 5 build 4695 в MQL5 появилась поддержка еще нескольких новых функции библиотеки OpenBLAS, а также функций TransposeConjugate и CompareEqual. Они дадут еще больше возможностей для работы с матрицами и векторами.

Помимо этого, мы исправили совместимость пакета интеграции MQL5 с Python. Теперь он работает с любыми версия Python вплоть до 3.13.

Также мы оптимизировали и ускорили работу платформы с ценовыми данными, доработали диалог открытия счетов и исправили отображение стоимости позиций.

Читать далее...

Техническое сообщество, внимание к новой реализации индикатора, основанной на расчетах Yousufkhodja Sultonov. Перенос кода из Excel в MQL4 произведен с точной привязкой к оригинальным ячейкам. Важно отметить, что сам файл Excel не сохранился, однако кодовые строки содержат поясняющие комментарии.

Суть индикатора заключается в трех линиях: P1, P2, P3. Предполагается, что направление линии P3 указывает на возможное движение цены. В условиях выраженного тренда, линии склонны сливаться, что может интерпретироваться как подтверждение тренда.

Для дополнительной информации и дискуссий рекомендуем посетить обсуждения на форумах, ссылки на которые приведены в тексте. Ваше экспертное мнение и дальнейшая проработка могут стать ценным вкладом в развитие анализа данных в MQL4.

Читать далее...

Обсуждение многомерных временных рядов в контексте глубокого обучения показало значимость архитектур Transformer. Эти модели полезны в различных областях, требующих прогнозирования и анализа, где качество предсказаний является ключевым. Объединяя преимущества больших предварительно обученных моделей и линейных вариаций, можно добиться значительных улучшений. PSformer, новая модель, использует внимание к сегментам и блок совместного использования параметров для оптимизации параметров. Это позволяет уменьшить переобучение и повысить эффективность вычислений. Передовые конструкции, такие как метод RevIN и современные подходы к оптимизации, способствуют надежности и точности решений в долгосрочном прогнозировании временных рядов.

Читать далее...

В современном алгоритмическом трейдинге необходимо использовать новые методы анализа данных. Традиционные подходы не всегда позволяют выявить сложные рыночные взаимосвязи. Один из перспективных методов — ассоциативные правила, которые помогают выявлять паттерны поведения цен и индикаторов. Алгоритм Apriori позволяет адаптировать анализ к финансовым временным рядам, определяя частые комбинации состояний индикаторов.

В обработке данных важно правильно категоризировать непрерывные значения и использовать проверенные индикаторы, такие как SMA, RSI и Bollinger Bands. Адаптация и развитие алгоритма Apriori для валютного рынка помогает систематизировать торговые сигналы и предсказывать движения валютных пар, создавая торговые системы, способные эффективно реагировать на изменения рынка.

Читать далее...