MQL5 Алготрейдинг
13K subscribers
1.25K photos
1.25K links
Лучшие публикации самого большого общества алготрейдеров.

Подпишись, чтобы быть в курсе современных технологий и развития торговых систем.
Download Telegram
В четвертой части серии об основах MQL5 мы рассматриваем структуры, классы, а также функции времени. Структуры, как составные типы данных, упрощают управление связанными элементами — полезно для представления финансовых инструментов. Для начинающих трейдеров и девелоперов каждая структура — это контейнер, объединяющий разные типы данных. Классы, как шаблоны, позволяют создавать объекты с уникальными свойствами и поведением, необходимыми для алгоритмов торговли. Функции времени помогают синхронизировать стратегии с рынком. Мы объясняем datetime — тип данных для работы с временем, важный для точных торговых решений.

Читать далее...
👍42
Индикатор "Roofing Filter", разработанный Джоном Элерсом, освещён в книге "Cycle Analytics for Traders" на страницах 80-82. Используется для определения краткосрочных трендов. Если линия индикатора пересекает сигнальную линию синего цвета снизу вверх, это сигнализирует о краткосрочном восходящем тренде. Пересечение сверху вниз указывает на краткосрочный нисходящий тренд. Для открытия покупки следует учитывать, когда линия индикатора становится зелёной, а для продажи — когда она приобретает красный цвет. Этот индикатор может быть полезным инструментом для трейдеров в краткосрочной торговле.

Читать далее...
👍53
Изучение применения нейронных сетей в торговых стратегиях открыло новые горизонты использования LSTM для прогнозирования временных рядов. Этот подход позволяет эффективно решать задачи, связанные с долгосрочными зависимостями, используя комплексную архитектуру с входными, забывательными и выходными воротами. Применение LSTM в платформе MetaTrader 5 поможет разработчикам и трейдерам не только предсказывать ценовые движения, но и создавать адаптивные торговые системы. Нормализация и токенизация данных обеспечивают точность моделирования и интеграцию с платформой MQL5. Этот инновационный подход устанавливает новый стандарт в алгоритмическом трейдинге и машинном обучении.

Читать далее...
👍6
Представлен инновационный мультиагентный фреймворк MASA для динамического управления рисками портфеля, сочетая обучение с подкреплением и альтернативные алгоритмы. Два агента взаимодействуют: первый оптимизирует доходность с алгоритмом TD3, второй минимизирует риски с помощью эволюционных методов. Интегрирован наблюдатель рынка, использующий нейронные сети для анализа трендов. Это обеспечивает обучающуюся и адаптивную систему, превосходящую традиционные подходы RL в турбулентных условиях рынка. Разработанная в среде MQL5, MASA обеспечивает баланс доходности и риска, применима для CSI 300, DJIA и S&P 500.

Читать далее...
5👍3
Трейлинг стоп лосс позволяет автоматизировать управление рисками для вручную открытых позиций. Важно, чтобы у каждой открытой позиции был установлен начальный стоп лосс. Для корректной работы система должна находиться в рабочем состоянии; в спящем режиме компьютера советник не функционирует. Необходимо постоянное стабильное интернет-соединение.

Параметр Tral_Start устанавливает расстояние от текущей цены, начиная с которого позиция становится убыточной. Если после активации советника профит позиции положительный, стоп лосс перемещается на заданное расстояние. Tral_Step регулирует шаг перемещения стоп лосса, продолжая следовать за ценой в случае положительного движения. Советник адаптирует стоп лосс только у тех позиций, которые находятся в прибыли.

Читать далее...
4👌1
Временные ряды играют критическую роль в аналитике и финансовых прогнозах. Использование глубокого обучения улучшает результаты моделирования за счет учёта нелинейных взаимосвязей и долгосрочных зависимостей. Однако остаются проблемы с интеграцией краткосрочных и долгосрочных характеристик. Решение представлено в модели MSFformer, основанной на пирамидальном внимании и механизме Skip-PAM для извлечения многоуровневых признаков. Метод включает Coarser-Scale Construction Module (CSCM) и специализированные сверточные блоки. Эксперименты демонстрируют эффективность и точность прогноза сложных данных. Реализация возможна средствами MQL5 через создание классов и алгоритмическое вычисление на основе OpenCL.

Читать далее...
👍62
Представляется индикатор, который определяет ближайшие ценовые уровни в заданном диапазоне. Пользователь может настроить измерение диапазона в пунктах или процентах.

Алгоритм работы индикатора:

1. Задание пользователем необходимого ценового диапазона в настройках.
2. Сканирование графика индикатором.
3. При достижении указанных границ разности между Максимумом и Минимумом цены в рамках наблюдаемого интервала выполнение прекращается.

В итоге на графике появляются уровни, соответствующие установленному диапазону цен. Инструмент может быть полезен для технического анализа и принятия решений в торговле.

Читать далее...
3👍3
Преобразование двумерных графиков в трехмерное представление рынка предоставляет более глубокую информацию о движении цен, объемах и времени. Трехмерные бары визуализируют рыночную микроструктуру, показывая распределение объема, скорость накопления позиций и дисбалансы. Такой анализ предупреждает о сильных движениях задолго до их проявления на обычных графиках. Это важен шаг в преодолении задержек сигналов технического анализа.

Создание трехмерных баров в Python и MetaTrader 5 требует учета внутренней структуры рыночных данных. Формулы для расчетов включают тригонометрические преобразования и стандартные отклонения для волатильности. Реализация таких баров требует тщательной обработки объемных данных в реальном времени, что открывает новые горизонты для анализа и предсказания рыночных трендов.

Анализ исторических данных выявляет интересные паттерны, такие как желтые кластеры, указыв...

Читать далее...
👍32
Статья раскрывает использование сверточных нейронных сетей (CNN) в MetaTrader 5 для анализа финансовых данных. Описаны ключевые этапы CNN: заполнение, свертка, активация, субдискретизация и обратное распространение. Приведены практические примеры на MQL5, включая реализацию алгоритмической модели для сигналов в торговле. CNN, обычно применяемые для обработки изображений, адаптированы для анализа ценовых индикаторов, что позволяет трейдерам улучшать качество прогнозирования рыночных трендов. Статья демонстрирует создание пользовательского класса CNN в MQL5 для интеграции в торговые стратегии, позволяя эффективно классифицировать и анализировать многомерные данные.

Читать далее...
👍21
В мире машинного обучения алгоритм ADAM стал важным методом оптимизации весов нейронных сетей благодаря своей адаптивности. Первоначально представленный в 2014 году, ADAM сочетает в себе элементы AdaGrad и RMSProp, предлагая вычислительную эффективность и простоту реализации. В нашей новой работе мы расширили возможности этого алгоритма, трансформировав его в популяционный метод оптимизации. Усовершенствованная версия позволяет вычислять численные градиенты, сохраняя при этом преимущества оригинального алгоритма. В результате тестирования обновленный ADAM показал улучшенные результаты на ряде тестовых функций, что расширяет его применение в более сложных задачах с большими объемами данных.

Читать далее...
11👍1
MASA — мультиагентная система для оптимизации инвестиционного портфеля. В основе лежит комбинация RL-агента и агента с альтернативным алгоритмом для минимизации рисков. Новый объект CNeuronMASA интегрирует функции трёх агентов. Метод инициализации требует многих параметров из-за разнообразия агентских архитектур. Структура CNeuronMASA позволяет обучать систему с уникальными решениями, такими как механизм двух целевых источников данных. Слой обратной нормализации данных компенсирует разницу между сырьём и нормализованными входными данными. Архитектура поддерживает параллельный анализ состояния рынка и оптимизацию выхода нейронного слоя для соответствия стратегии.

Читать далее...
2👍1
Разработан скрипт для проверки режимов работы форекс-дилера, полезный при создании торговых советников. Исходный код был найден на форуме и доработан с разрешения автора prostotrader. Скрипт предназначен для проверки различных режимов дилера и брокера. Среди проверяемых параметров: поддержка биржевого расчёта маржи в режиме "Неттинг", расчёт фьючерсов для FORTS, наличие ограничений на торговые операции, поддержка Stop Limit для установки ордеров и экспирация SPECIFIED. Эта разработка помогает убедиться в соответствующих условиях торговли и настроить советники эффективно.

Читать далее...
👍2🎉21
Статья рассматривает улучшение класса C_Mouse в MetaTrader 5 для оптимизации взаимодействия с указателем мыши в алгоритмическом трейдинге. Основное внимание уделено упрощению кода и повышению его стабильности. Представлены два конструктора, позволяющие гибче управлять объектами, избегая избыточного кода, улучшены тесты для проверки переменных. Выделена новая модель программирования, где функции используются как библиотеки DLL, что упрощает модульное тестирование и улучшает производительность. Эти изменения делают код более надежным и удобным для модификации, что может существенно повысить эффективность разработки в сфере трейдинга.

Читать далее...
21👍1
В MetaTrader 5 build 4730 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...
👍63🎉1
Новый индикатор объединяет пять типов уровней разворота: Классические, Фибоначчи, Camarilla, Woody и DeMark. Пользователь может выбрать нужный тип в настройках индикатора через раскрывающийся список. Индикатор автоматически прорисовывает горизонтальные линии для удобства оценки ситуации на рынке. Примечательно, что уровни разворота могут быть рассчитаны на любом временном интервале, что также регулируется в настройках.

Формулы для Классических уровней включают в себя вычисления для уровней: P=(high+low+close)/3, S1=(2*P)-high, R1=(2*P)-Low и так далее. Уровни Фибоначчи используют коэффициенты 0.382, 0.618 и 0.764 для создания ключевых точек поддержки и сопротивления.

Уровни Camarilla и Woody также содержат свои собственные формулы, позволяющие настраивать тактику анализа курсов. Формулы DeMark зависят от типов открытия и закрытия рынка, что дает дополнительную гибкость при выборе ур...

Читать далее...
👍8
Изучение стратегии торговли на Форекс с уровнями поддержки и сопротивления в чистом ценовом действии с созданием советника на MQL5. Статья охватывает важные технические аспекты, такие как определение уровней и их визуализация, анализ и применение в MetaTrader 5. Включены техники торговли на отскоке и прорыве, реализация через оптимальные алгоритмы, использование классов CTrade и массивов для хранения ключевых данных. Показано, как динамические и статические массивы помогают в структурировании данных и как определить лучшие точки для входа на рынок. Полезно для эффективного прогнозирования рыночных движений.

Читать далее...
👍631🔥1
Скрипт для MT4 демонстрирует все завершенные сделки из истории счета. Чтобы воспользоваться скриптом, необходимо скопировать его в папку скриптов и активировать на графике любой валютной пары. На этом графике скрипт отобразит все сделки, совершенные в отношении данной валюты, включая все отложенные ордера. По завершенным сделкам можно просмотреть их прибыль или убыток. При наведении курсора на числовое значение прибыли можно увидеть детализированную информацию, включая своп и комиссию. При повторном запуске скрипта предыдущая информация удаляется для предотвращения перегрузки интерфейса ненужной графикой. Красные линии указывают на убыточные позиции, а зеленые — на прибыльные сделки.

Читать далее...
👍1
Объектно-ориентированный подход в MQL5 делает код более организованным и простым для обслуживания. В статье показано, как перенести функции MQL5 в классы, что улучшает инкапсуляцию и модульность. Это облегчает повторное использование и обновление кода, снижая количество ошибок. Применение классов вместо процедур повышает читаемость, масштабируемость и гибкость приложения. Пошаговый процесс рефакторинга демонстрирует создание интерфейсов, абстрактных и конкретных классов для обработки HTTP-запросов и ответов. Таким образом, статья предлагает структурированный метод улучшения качества проекта на MQL5 с помощью ООП.

Читать далее...
5👍1
Обновление индикатора версии 1.07 от 13.10.2024 улучшает пользовательский интерфейс и оптимизирует скорость расчетов. Важным изменением является то, что линии теперь отображаются как объекты, что делает индикатор неподходящим для использования в экспертах. Специально доработана проблема с пропущенными барами на графике.

Индикатор отображает поддерживающие и сопротивляющие точки WSO/WRO. Период формирования точек можно настроить, по умолчанию это 9 баров, что позволяет выявить ключевые точки на графике. Для поддержки используется LOW свечей. В отличие от WSO/WRO, фракталы формируются по трем барам. Количество линий поддержки и сопротивления по умолчанию составляет 6.

Настройки включают уровни Фибоначчи для длины линий, классическое отображение линий, а также эконометрические маркеры. Остальные изменения касаются эстетики линий. Индикатор можно использовать как информатор пробоев. Вер...

Читать далее...
🔥2
В 2023 году представлен метод MLKV, улучшающий память в трансформерах. В отличие от методов MQA и GQA, он позволяет совместное использование Key и Value между разными уровнями слоев, что минимизирует использование памяти без существенной потери качества. Реализация сложна, но акцент сделан на масштабируемость и многослойное внимание. Пример исполнения на MQL5 описывает создание и оптимизацию с весами нейронных слоев, используя OpenCL для ускорения процессов. Это решение подходит для использования в условиях ограниченной памяти, обеспечивая эффективное использование архитектуры Transformer в алгоритмической торговле.

Читать далее...
👍5