Скользящие средние - важный инструмент в анализе рынков. Они представлены в трёх формах: арифметической, геометрической и гармонической средними. Арифметическое среднее (AM) - это простое среднее значение значений. Геометрическое среднее (GM) выражается через синюю хорду и всегда положительно. Гармоническое среднее (HM) связано с линией на полукруге. При значении b равном нулю, GM и HM тоже равны нулю, что критично для анализа низких значений.

Торговля с использованием этих средних может усилить сигналы поддержек и сопротивлений. Например, GM и HM можно использовать для выявления падений цен, а их зеркальные эквиваленты - для отслеживания уровней сопротивления. Пользовательские индикаторы на основе этих средних создают новые возможности, такие как отслеживание ценовых расхождений на разных временных интервалах и анализ экстремумов цен.

MQL5 позволяет реализовать пользовательские и...

Читать далее...

StockFormer — инновационная торговая система, объединяющая мощь прогнозного кодирования и гибкость RL-агентов, предназначенная для извлечения критически важных скрытых данных из зашумленных рыночных данных. Три модифицированные ветви Transformer изучают долгосрочные и краткосрочные тенденции, а также взаимозависимости активов, используя механизм Diversified Multi-Head Attention для выявления временных паттернов. Объединяя разные латентные состояния, система оптимизирует торговую стратегию при помощи метода Actor-Critic. Эксперименты показали, что StockFormer превосходит существующие методы в прогнозировании и росте инвестиционной прибыли. Реализация основана на эффективном MQL5, что значительно расширяет возможности трейдеров и разработчиков.

Читать далее...

Инструмент анализа брокерских спредов на базе библиотеки, использует малоизвестные функции MT5. История тиков и кастомные символы служат для сравнения условий торговли. Все вычисления проводятся внутри Терминала. Работа начинается с запуска индикатора для каждого брокера отдельно. Информация сохраняется по барам в кастомные символы, что позволяет отображать спреды до трех символов в одном подокне в режиме реального времени.

Конфигурация выполняется с помощью входных параметров. Один из них отвечает за количество дней для подсчета среднего спреда. Алгоритм использует пять аналогичных баров с 00:36, формируя среднее значение для отображения текущего состояния. Это особенно полезно для оценки условий ночной торговли.

Инструмент позволяет быстро выявлять лучшие торговые условия и фиксировать изменения со стороны брокера. Не требует использования DLL, что упрощает использование в Market,...

Читать далее...

Работа с системами портфельной оптимизации на Форексе связана с рядом уникальных вызовов. Теория Марковица требует адаптации из-за специфики валютных пар, где все взаимосвязано. Специфическое поведение валют приводит к несовместимости с предположениями о нормальном распределении доходностей. Для решения этих проблем я интегрировал методологию Value at Risk (VaR), который обеспечивает надежную оценку максимальных потерь. Это позволило создавать более точные ограничивающие условия для портфельной оптимизации.

Практическая реализация таких подходов начинается с корректного получения и обработки исторических данных. MetaTrader 5 и Python стали основой взаимодействия, предоставляя стабильность для торговли и анализа. Важной частью стала разработка механизмов интерполяции данных, обеспечение корректного завершения процессов и построение надежного фундамента для дальнейшей работы.

Реализа...

Читать далее...

Для тех, кто занимается программированием в области индикаторов рынка, важно помнить о ресурсах. Использование графических объектов может привести к замедлению. Профиль Рынка потребляет много ресурсов, создавая тысячи объектов. Для трехдневного периода на M30 создается почти 4700 графических объектов. Решением может быть использование одного графического объекта-холста в день, благодаря классу CCanvas. Эта реализация значительно снижает нагрузку на систему, позволяя рисовать профили более эффективно. Переход от тысяч объектов к трем может улучшить производительность. Оптимизация - ключ к стабильной работе, оставляя место для дальнейших улучшений.

Читать далее...

Индикатор предназначен для визуализации ордеров на графике. Он отображает точку открытия, линию ордера и точку закрытия для исторических сделок. Также видно местоположение текущих открытых позиций. Для фильтрации отображаемых ордеров доступны комментарии и MagicNumber, что позволяет уточнять необходимую информацию. Присутствуют базовые настройки, позволяющие адаптировать отображение под индивидуальные требования. В подсказке к каждому графическому объекту можно увидеть тикет ордера и его профит в валюте счета.

Читать далее...

Алгоритм Искусственного Племени (ATA) предлагает инновационное решение для задач оптимизации, используя методы, вдохновленные поведением племен — распространение и миграцию. Его адаптивный подход позволяет лучше решать сложные задачи за счёт сочетания индивидуального и социального обучения. Однако основной слабостью является склонность застревать в локальных оптимумах. Введение модификаций, таких как динамическая вероятность выброса особей, увеличивает разнообразие в популяции и общую эффективность поиска решений. Несмотря на успехи в тестах, остаётся необходимость дальнейших улучшений для повышения стабильности результатов.

Читать далее...

Обзор методов определения тренда в трейдинге показывает их потенциальную пользу, но также выявляет ряд сложностей. Использование простых и привычных индикаторов, таких как скользящая средняя, зачастую сопровождается запаздыванием, что ограничивает их эффективность. Новые модели, например, критериальные индикаторы Аббе и Кендалла, обеспечивают более точную оценку трендовых движений. Однако трейдеры сталкиваются с необходимостью тонкой настройки этих методов, включая период сглаживания и применение дополнительных фильтров. Улучшение точности сигналов требует тщательной оптимизации временных параметров и нивелирования ложных сигналов. Интеграция сложных моделей в стратегию может предложить более уверенное управление рисками.

Читать далее...

Статья подробно описывает процесс интеграции MetaTrader 5 с WhatsApp для автоматической отправки торговых сигналов. Объясняется настройка API с помощью Twilio, и адаптация кода индикатора для отправки сообщений. Интеграция WhatsApp предоставляет доступ к широкой аудитории, обеспечивая отправку сигналов через популярные каналы. Подробно обсуждаются вопросы безопасности, связанные с использованием файлов DLL, и приводятся рекомендации по обеспечению безопасности данных. Итоговое решение позволяет передавать сигналы как в WhatsApp, так и в Telegram, расширяя возможность получения торговых сигналов. Это решает задачи контроля и ускоряет реакцию пользователей на изменения торговых условий.

Читать далее...

Автоматический советник предназначен для ликвидации открытых позиций при достижении заданной прибыли или убытка в валюте депозита. Настройка AllSymbol позволяет выбрать, будет ли учтена только валютная пара, на которую установлен советник, или все инструменты счета. Если AllSymbol установлено на true, все ордера по счету будут закрыты при достижении суммы ProfitClose. В противном случае, будут учтены только ордера выбранной валютной пары.

С помощью параметра ProfitClose можно задать уровень прибыли для закрытия ордеров, а LossClose определяет уровень убытка. Настройка AllMagik позволяет выбрать, учитывать все магики или только указанные. Параметр DeleteOrders определяет удаление отложенных ордеров. Советник совместим с MT4 и MT5, обеспечивая управление ордерами на основе заданных финансовых критериев.

Читать далее...

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...