В статье обсуждается усовершенствование алгоритма искусственного кооперативного поиска (ACS) для решения сложных многомерных задач. Основное внимание уделено трем модификациям алгоритма. Первая включает в себя использование аугментированных матриц и усовершенствования в процессе создания бинарных матриц, что повышает точность решения. Вторая фокусируется на улучшении выбора и обновления популяций "Predator" и "Prey", применяя случайные сравнения. Третья модификация использует новый подход к формированию популяций, объединяя матрицы в "Pop". Эти улучшения направлены на более эффективный поиск оптимальных решений и разнообразие решений.

Читать далее...

Добавлена функция для автоматического экспорта истории сделок после выполнения эксперта в тестере стратегий. Результаты сохраняются в директории Common/Files или в MQL5/Files. Имя файла создается автоматически или может быть задано вручную через метод Export(). Эти данные можно использовать для моделирования аналогичной последовательности операций на другом торговом сервере, применяя инструмент Simple History Reciever.

Базовое применение включает создание объекта в глобальной области и вызов метода Export() в функции OnTester(). Для расширенного использования необходимо также указать параметры в функции OnInit() перед вызовом метода Export(). Метод Export() поддерживает передачу параметров, позволяя гибко настраивать процесс экспорта.

Читать далее...

Коллеги в области программирования, рассмотрим важные аспекты MQL5: массивы, пользовательские функции и препроцессоры. Массивы упрощают организацию данных, позволяя хранить элементы одного типа под общим именем. В MQL5 используйте синтаксис `data_type array_name[array_size];` для их объявления. Пользовательские функции улучшают модульность кода, позволяя создавать отдельные логические блоки. Начните с объявления функции, определите параметры и тело, а затем интегрируйте в код для упрощения повторяющихся задач. Препроцессоры, такие как директива `#define`, помогают оптимизировать код до его компиляции. Они формируют уникальный базис для эффективного управления кодом в алгоритмической торговле.

Читать далее...

Реализация условия для определения появления нового бара в одной строке кода может значительно упростить анализ. Данная реализация позиционирует условие через микросоветника, выводя уведомление об обновлении непосредственно на графике в окне Алерта. Этот подход остается эффективным во множестве ситуаций и адаптируется к любому таймфрейму. Простота реализации делает процесс более управляемым и легким для интеграции в существующие алгоритмы. Такой способ позволяет оптимизировать мониторинг событий на рынке без излишнего кодирования и сложных вычислений.

Читать далее...

Статья рассматривает использование угла атаки в алгоритмической торговле на платформе MetaTrader 5, особенно для оценки силы трендов. Технически сложные аспекты, такие как использование затухающей скользящей средней, помогают сгладить волатильность данных, позволяя более точно определять крутизну ценовых движений. Представленные методы позволяют оптимизировать торговые стратегии и предлагают более стабильные результаты по сравнению с традиционными методами оценки угла атаки. Включение "критического угла" как параметра улучшает торговые условия, снижая вероятность нескорректированных решений и позволяет трейдерам лучше реагировать на рыночные изменения.

Читать далее...

Библиотека предназначена для создания HTML-отчетов истории торговли с использованием графических объектов на всех открытых чартах. Этот инструмент не требует наличия DLL, что расширяет возможности программ для Маркета. Библиотека не обрабатывает данные о комиссиях и свопах, однако способна вычислять сработавшие уровни Stop Loss/Take Profit, предоставляя информацию для анализа проскальзываний. Обработка больших объемов данных происходит с высокой производительностью благодаря использованию определенных сущностей Virtual-библиотеки. Это позволяет легко интегрировать библиотеку с существующими анализаторами торговой истории в стиле MT4. Библиотека совместима только с MT5, аналог для MT4 не разрабатывался.

Читать далее...

Представляем разработки в области анализа рынка через 3D-бары и тензорные структуры. Необычный подход к визуализации данных позволяет выявлять сложные рыночные паттерны до их фактического формирования. Использование методологии Ганна в нормализации данных усиливает точность сигналов, предугадывая направления движения цены.

Процесс интеграции этих подходов в программные технологии требует адаптации к MQL5, что расширяет наши возможности оптимизации алгоритмов. Полученные результаты показывают значительные улучшения в скорости и точности анализа, благодаря чему трейдеры могут действовать предварительно, основываясь на надёжных данных.

В заключение следует отметить значимость времяучета и объемных компонентов в эффективной конструкции индикаторов, что открывает дороги к новым методам прогнозирования рыночных трендов.

Читать далее...

Алгоритм Big Bang-Big Crunch (BBBC), предложенный в 2006 году Osman K. Erol и Ibrahim Eksin из ITU, представлен как метод глобальной оптимизации. Он использует принцип Большого взрыва и сжатия, создавая случайную популяцию и затем стремясь к "центру масс", чтобы найти оптимальное решение. На тестах, таких как параболоид и Rastrigin, BBBC показал способность конкурировать с генетическими алгоритмами, достигая оптимумов за меньшее количество эпох. Однако тесты на специальных функциях выявили, что алгоритм склонен к концентрации в центре поиска, что может искажать его эффективность. Корректировка алгоритма устранила это искажение и обеспечила более объективные результаты.

Читать далее...

В программировании важно вести детальный учет финансовых данных. Вывод значений прибыли и убытков является ключевым моментом для анализа финансовой эффективности. Регулярное обновление журнала с данными по месяцам позволяет отслеживать изменения в доходах и расходах. Учет пополнений и снятий является неотъемлемой частью финансовой отчетности и способствует более глубокому пониманию денежного потока. Такой подход способствует улучшению финансового планирования и управлению ресурсами. Важно уделять внимание не только текущим показателям, но и анализу исторических данных для выявления тенденций и принятия обоснованных решений.

Читать далее...

В современном мире финансовые рынки зависят от эффективных систем торговли, особенно в условиях высокой волатильности. Традиционные системы часто не справляются с изменяющимися условиями из-за своей негибкости. Алгоритмы обучения с подкреплением предлагают лучшие адаптивные возможности, но имеют свои недостатки: данные для обучения, объяснимость решений и чувствительность к рыночному шуму. Значительная перспектива сейчас у больших языковых моделей (LLM). Интеграция памяти и планирования в LLM позволяет им лучше адаптироваться к меняющимся условиям, охватывая текстовую и визуальную информацию, что расширяет спектр решаемых финансовых задач и улучшает анализ рынка.

Читать далее...

Представлен скрипт для отображения ключевой информации о текущем счёте. Его отличительная особенность заключается в возможности добавления интервала между строками вывода на графике. Конфигурация осуществляется через входные параметры скрипта: установка параметра в true активирует междустрочный интервал, а установка в false отключает его. Этот гибкий подход позволяет адаптировать отображение данных в соответствии с потребностями пользователя, улучшая визуальное восприятие и удобство чтения информации о счёте. Инструмент удобен для оптимизации мониторинга торговых операций и облегчения анализа данных.

Читать далее...

В статье обсуждается использование ортогональных многочленов, таких как Лежандра и Чебышева, для улучшения анализа рыночных данных в трейдинге. Эти многочлены помогают моделировать временные ряды, улучшать регрессионный анализ и прогнозирование, что делает модели более устойчивыми и адаптивными. Они позволяют фильтровать шумы и выявлять тренды, улучшая интерпретируемость и эффективность стратегий. Ортогональные многочлены также могут быть интегрированы в машинное обучение для создания новых признаков и уменьшения переобучения. Это дает значительные преимущества для трейдеров, стремящихся повысить точность прогнозов и стабильность результатов.

Читать далее...

Индикатор реализует возможности нейросети проекта NNTA и доступен в двух вариантах. Первый вариант - полная версия, которая обеспечивает полноценную работу за счет установки необходимого программного обеспечения на компьютер пользователя. Этот подход раскрывает весь функционал продукта. Второй вариант - облегченная версия, в которой данные поступают с удаленного сервера. Этот вариант упрощает процесс установки, хотя и накладывает определенные ограничения на использование функций. Пользователи могут выбрать подходящий вариант в зависимости от их технических возможностей и специфических потребностей в работе с инструментом.

Читать далее...

Статья исследует использование канала Кельтнера для измерения волатильности и построения торговых стратегий. Канал Кельтнера, работающий на базе экспоненциальной скользящей средней и среднего истинного диапазона, используется для определения значимых уровней поддержки и сопротивления, и решения о покупках или продажах. В статье предлагается автоматизация торговых процессов через две стратегии: отскок от полос и прорыв полос, с последующим тестированием на различных финансовых активах. Результаты могут различаться в зависимости от актива и стратегии, показывая, что оптимизация под индивидуальные цели может улучшить результаты.

Читать далее...

Представлен скрипт для отображения ключевой информации о текущем счёте. Его отличительная особенность заключается в возможности добавления интервала между строками вывода на графике. Конфигурация осуществляется через входные параметры скрипта: установка параметра в true активирует междустрочный интервал, а установка в false отключает его. Этот гибкий подход позволяет адаптировать отображение данных в соответствии с потребностями пользователя, улучшая визуальное восприятие и удобство чтения информации о счёте. Инструмент удобен для оптимизации мониторинга торговых операций и облегчения анализа данных.

Читать далее...

В статье обсуждается использование ортогональных многочленов, таких как Лежандра и Чебышева, для улучшения анализа рыночных данных в трейдинге. Эти многочлены помогают моделировать временные ряды, улучшать регрессионный анализ и прогнозирование, что делает модели более устойчивыми и адаптивными. Они позволяют фильтровать шумы и выявлять тренды, улучшая интерпретируемость и эффективность стратегий. Ортогональные многочлены также могут быть интегрированы в машинное обучение для создания новых признаков и уменьшения переобучения. Это дает значительные преимущества для трейдеров, стремящихся повысить точность прогнозов и стабильность результатов.

Читать далее...

При разработке программы для копирования торговых позиций между платформами MT4 и MT5 была решена задача создания универсального кода благодаря адаптации некоторых классов стандартной библиотеки MT5 для работы в MT4. Основное отличие в торговых операциях, но использование единого подхода с классами CTrade, CPositionInfo, COrderInfo, CSymbolInfo делает возможным перенос кода между системами. Тем не менее, имеются ограничения: использование классов и библиотек, отсутствующих в MT4, не допускается. Например, при использовании CHashMap потребуется либо отказ от него, либо перенос в MT4. В текущей версии программы возможно наличие методов, которые в будущем могут потребовать доработок. Файл TradeLibraryMT5Example.mq4 демонстрирует, как можно добиться компиляции и исполнения кода в обеих платформах.

Читать далее...

В предыдущей статье рассматривался алгоритм ATFNet для прогнозирования временных рядов, используя два блока: временной и частотный. В основе частотного блока лежит комплексная математика. Создан класс CNeuronComplexMLMHAttention для работы с многослойными энкодерами Transformer. В этой статье продолжается разработка подходов ATFNet.

Создан класс CNeuronATFNetOCL для реализации алгоритма ATFNet. Класс объединяет отдельные прогнозы временного и частотного блоков. Объекты класса делятся на блоки в зависимости от принадлежности к элементам алгоритма.

При инициализации класса важно передать параметры архитектуры, используя "универсальные" параметры для обоих блоков. Внутренние объекты инициализируются блоками, начиная с T-блока. Осуществляется нормализация данных во временной и частотной областях. F-блок оперирует с данными через быстрое преобразование Фурье и проводит нормализацию часто...

Читать далее...

Автотрейдинг эксперт завершает позиции при пересечении скользящих средних (МА). Работа советника ограничена валютной парой, на которой он установлен. Если параметр Magik установлен на -1, советник обрабатывает ордера с любыми кодами. В противном случае, учитываются только ордера с кодом, заданным в этом поле. Настройки всех МА конфигурируются отдельно. Установка периода 1 для одной из МА означает, что анализируется пересечение скользящей средней с текущей рыночной ценой.

Читать далее...

Статья рассматривает создание советника на MetaTrader 5, базирующегося на стратегии прорыва диапазона консолидации. Основной фокус - идентификация периодов консолидации на рынке и торговля на последующих прорывах. Это позволяет захватывать значительные ценовые движения после низкой волатильности. Стратегия реализуется через MQL5, начиная с определения консолидационного диапазона, мониторинга прорывов, до разработки торговой логики и тестирования с использованием исторических данных. Это предоставляет эффективный инструмент для трейдеров, позволяя автоматизировать процесс торговли с минимальными рисками.

Читать далее...