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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

Веб-версия платформы MetaTrader 5 — это современное, быстрое и надежное решение для трейдинга. Она работает на любых устройствах, в любых операционных системах и не требует установки никаких дополнительных программ. Для доступа к счету нужен только браузер.

Чтобы познакомить вас с возможностями веб-терминала, мы подготовили небольшое видео. Всего за 4 минуты вы узнаете, как:

✓ Подключиться к счету
✓ Посмотреть котировки и графики
✓ Совершать торговые операции
✓ Анализировать рынки при помощи индикаторов и объектов
✓ Следить со состоянием счета и торговой историй

Смотреть видео

Этот индикатор предназначен для расчета и отображения уровня безубыточности для текущего инструмента. Например, если у вас открыты две покупочные позиции по ценам 1.1200 и 1.1300, уровень безубыточности составит 1.1250. Позиции ниже этого уровня будут убыточными, выше — прибыльными. Индикатор вычисляет уровень безубыточности для любого количества открытых позиций, учитывает комиссии и свопы. Возможен расчет только для длинных, только для коротких позиций или одновременно для обоих типов позиций.

Читать далее...

Управление портфелем финансовых инструментов остается сложной задачей из-за волатильности рынков. Традиционные модели часто не справляются с динамикой современных рынков. В последние годы активно развиваются подходы, использующие методы машинного обучения для более точного анализа нестационарных рынков. Среди таких подходов выделяется применение глубокого обучения и обучения с подкреплением. Новая работа предлагает фреймворк MASAAT, объединяющий многокомпонентный анализ данных. Этот подход задействует несколько агентов для отслеживания рыночных изменений, использует механизмы внимания для анализа корреляций и временных связей. Фреймворк ориентирован на создание адаптивных портфелей, устойчивых к рыночным изменениям.

Читать далее...

Советник реализует стратегию торговли по тренду с использованием сеточной системы. Ордеры выставляются в зависимости от положения МА: BuyStop выше и SellStop ниже. Завершение сделок осуществляется при достижении суммарного профита в процентах от ATR. Таким образом, после достижения данного уровня, советник закрывает все позиции и открывает новый сет. В процессе торговли, функции безубыточности позволяют снизить нагрузку на депозит и увеличивают оперативную прибыль. Параметры настраиваются в процентах ATR, что позволяет использовать одну конфигурацию на разных брокерах и инструментах.

К основным параметрам относятся: Step в процентах ATR, который определяет шаг сетки; количество ордеров; перевод в безубыток при достижении указанного профита и минимальный профит в случае безубыточной сделки. Есть возможность задания объема позиций и установки порога для закрытия всех позиций по профиту...

Читать далее...

Исследуем новую статью о модульном подходе в разработке торговых систем на MetaTrader 5. В ней рассматриваются усовершенствования системы репликации с использованием связи между процессами, что позволяет обмениваться данными безопаснее. Ключевое улучшение - преобразование советника в индикатор, что поддерживает модульность и упрощает обновление. Обсуждаются изменения в коде для обеспечения совместимости индикатора с архитектурой системы. Эти шаги решают задачи эффективной интеграции, помогая структурам трейдеров и разработчиков создавать более безопасные и гибкие системы для анализа и торговли.

Читать далее...

Двойной ЗигЗаг представляет собой инструмент, который отображает виртуальные уровни покупки и продажи на ценовом графике. В параметрах можно задавать размер тейк-профитов и стоп-лоссов. Индикатор формирует два зигзага: один демонстрирует экстремумы по модели Buy, второй — по модели Sell. На графике также можно увидеть горизонтальные линии, обозначающие последние уровни для каждого из зигзагов. Это обеспечивает более детальное видение структуры рынка и помогает в аналитическом процессе. Такой подход способствует улучшенному визулизированию потенциальных точек входа и выхода на основе исторических ценовых движений.

Читать далее...

Исследование "желтых" кластеров показало значимые результаты. Анализ 3D баров и кластеров выявил, что 97% этих сигналов появляются вблизи разворота тренда, что делает их важным индикатором. Система доказала свою эффективность на исторических данных с высокой точностью, показывая доходность более 5000% за год торговли. Внедрение VaR-модели и динамическое распределение лотов улучшило показания просадок. Работа над проектом продолжается с целью дальнейшего улучшения и адаптации на другие инструменты. Впереди — новые исследования, включая вейвлет-анализ и расширение на другие рыночные сегменты.

Читать далее...

Введение управления портфелем финансовых инструментов критично для увеличения доходности и снижения рисков. Работа "Developing an attention-based ensemble learning framework for financial portfolio optimisation" предлагает инновационный мультиагентный адаптивный фреймворк MASAAT для анализа временных рядов и интеграции механизма внимания. Предложенное решение позволяет пересматривать структуру инвестиционного портфеля в условиях волатильности рынков, используя фильтры направленного движения. Фреймворк MASAAT имеет блочную структуру, что способствует модульной реализации. Модуль временного анализа TA в связке с поперечным анализом активов CSA улучшает понимание рыночных переходов и добавляет структуру в управление активами.

Читать далее...

Созданная стратегия на основе мувингов Bollinger Bands была протестирована и экспортирована в формате mq5 для фьючерса Si Splice (USDRUB). Тестирование проводилось с 01.01.2014 по 25.09.2022 с оптимизацией на основе режима 30/90 дней, включая отклонения и периоды Bollinger Bands. Результаты показывают, что стратегия успешно прошла несколько тестов: 62% сегментов оказались прибыльными, результат форвардной оптимизации составляет 99 686 относительно 101 386 оригинального теста, а отличие в просадке после ресемплинга не превышает ожидаемых значений. Скорректирована просадка к максимальному уровню -14047.05 с вероятностью 99%. Рекомендуется доработка стратегии за счет применения более сложных методов управления капиталом, особенно при применении на других фьючерсах, таких как индекс РТС, где корректировка стоплоссов может повысить прибыльность.

Читать далее...

В статье подробно описан процесс интеграции Telegram в модель Trend Constraint, с использованием API Telegram Bot, Python-скриптов и функции ShellExecuteW для запуска сигналов. Основное внимание уделено созданию и настройке Telegram бота, получению токена и идентификатора чата для передачи сигналов из MetaTrader 5 в Telegram. Изложены шаги по установке Python и модулей, написанию скрипта send_telegram_message.py, и настройке индикатора MQL5. Подчеркнуто значение правильной передачи сигналов и работа индикатора, а также преимущества применяемых технологий. Достоинства интеграции включают эффективность и безопасность передачи данных в реальном времени.

Читать далее...