Представляем торговую стратегию, основанную на использовании пользовательского индикатора Laguerre и стандартных индикаторов iCCI и iMA. Стратегия работает на заданном таймфрейме, который используется для определения нового бара и генерации торговых сигналов.

Блок 'SearchTradingSignals' содержит настройки для параметров 'CCI: signal min value', которые определяют минимальное значение индикатора CCI. Оптимизация стратегии может проводиться на рабочем таймфрейме, с ограничением на одно открытие позиции на бар. При выборе режима поиска сигналов на каждом тике текущий бар обозначается как бар #0, а при поиске на новом баре — как бар #1.

Торговый режим регулирует направление сделок: разрешены только покупка, только продажа, или оба варианта. Временной контроль задает интервал для поиска сигналов и не влияет на трейлинг. Параметры управления позицией включают постоянный или динамический р...

Читать далее...

В статье представлен уникальный алгоритм оптимизации — TETA, вдохновленный концепцией параллельных вселенных. Этот алгоритм выделяется отсутствием параметров и констант, что обеспечивает баланс между поиском и уточнением решений. В основе лежит идея учета ключевых переменных, как "якорей" реальности. TETA активно использует фитнес-функцию для оценки качества решений и управляет вероятностными изменениями в анархии реальностей. Благодаря такой философии, TETA эффективно адаптирует параметры к условиям задачи. Итоги тестирования показывают, что алгоритм занимает шестое место среди лучших алгоритмов оптимизации, превосходя многие аналогичные методы.

Читать далее...

Статья углубляется в использование Метода главных компонент (PCA) не только для уменьшения размерности наборов данных, но и для выявления скрытых взаимосвязей посредством факторного анализа. Процесс начинается с нормализации данных и анализа корреляционной матрицы, включая вычисление собственных значений и векторов. Для проверки пригодности данных применяется тест Кайзера-Мейера-Олкина и тест сферичности Бартлетта. Используя язык MQL5, статья подробно описывает способ расчета и интерпретации факторных нагрузок, раскрывающих корреляцию между наблюдаемыми переменными и скрытыми факторами, что существенно для алгоритмической торговли и разработки торговых стратегий.

Читать далее...

Статья раскрывает ключевые моменты оптимизации системы репликации на платформе MetaTrader 5. Изучается проблема падения производительности при запуске новых данных на графике. Приводятся методы улучшения, фокус на ориентацию графических объектов и использование принципов ООП. Внедряется улучшение читаемости кода через строгий формат объявлений. Обсуждается оптимизация, связанная с управлением состояниями кнопки "воспроизведение"/"пауза" для повышения эффективности. Эффективное использование объектов на графике позволяет снизить нагрузку на систему и улучшить общее восприятие кода, предоставляя разработчикам новый подход к управлению платформой.

Читать далее...

Искусственный интеллект открывает новые возможности в торговых стратегиях, но не все из них эффективны. Применение ИИ может помочь трейдерам выбирать стратегии, соответствующие их нуждам. Мы исследуем пространство торговых стратегий, сравнивая популярные подходы с простыми моделями, такими как цена закрытия выше "максимума" или ниже "минимума". Прогноз точности демонстрирует, что простые модели часто более эффективны. Отмечается, что Линейный Дискриминантный Анализ (LDA) достигает наилучших результатов, хотя сложные модели, такие как нейронные сети, имеют тенденцию к снижению эффективности при более сложных целях. Выбор критериев для моделирования важен; следует учитывать исторические данные для повышения точности прогнозов.

Читать далее...

Утилита функционирует с началом каждого бара, заданного в параметре 'Timeframe new bar', автоматически закрывая все открытые позиции в терминале. Отсутствуют фильтры по символам или Magic. Это позволяет сосредоточиться на общем состоянии торгового портфеля, без привязки к конкретным инструментам или стратегиям. Для четкого идентифицирования операций, закрытых с помощью этой утилиты, предусмотрен параметр 'EA Magic number'. Этот идентификатор связывает каждое закрытие с советником 'Close All at New Bar', что позволяет в торговой истории отслеживать все соответствующие изменения. Подходит для систематического контроля за сделками и поддержания консистентности в подходе к торговле.

Читать далее...

Понимание условных конструкций в MetaTrader 5 может значительно углубить ваше программирование и торговые стратегии. Изучение подпрограмм и условных операторов, таких как IF и ELSE, позволяет эффективно управлять потоком исполнения кода. Это знание критически важно для создания сложных алгоритмов и обработки данных. Пример из статьи демонстрирует, как даже простое правило проверки условия может стать мощным инструментом. Правильное использование таких концепций поможет точнее контролировать процесс принятия решений в автоматизированной торговле. Изучение этих основ откроет путь к более глубокому пониманию и использованию языка программирования для финансовых приложений.

Читать далее...

На Форексе концепция Smart Money (SMC) и индикатор относительной силы (RSI) становятся ключевыми элементами для автоматизации торговых решений. Объединение этих подходов позволяет значительно повысить точность входов и выходов на основе прорывов структуры и анализа импульса.

Советник определяет минимумы и максимумы колебаний. Сигналы подтверждаются уровнями RSI: 70 для продажи и 30 для покупки. Используются метки для визуализации точек пробоя и настроек ступенчатых значений. Такая архитектура способствует повышению эффективности торговли.

Этот инструмент требует дальнейшей оптимизации для улучшения профит-фактора. Еще предстоит долгосрочное тестирование для подтверждения полученных результатов.

Читать далее...

Изучение механизмов трейлинга в торговых советниках может значительно изменить результаты торговли. На базе предыдущих исследований созданы новые методы трейлинга StopLoss, активно использующие индикаторы Parabolic SAR и скользящие средние. Тестирование различных типов TrailingStop продемонстрировало их потенциальную эффективность в тестере стратегий, выявив значительные различия в прибыли. Успешные результаты, особенно с использованием индикаторов DEMA и TEMA, подчеркивают важность индивидуальной настройки и тестирования этих инструментов для каждой торговой пары. Доработка классов трейлинга совместно с правильными настройками может стать ключевым элементом успешной автоматизированной торговли.

Читать далее...

John Ehlers разработал "The Leading Indicator", впервые упомянутый в книге "Cybernetic Analysis For Stocks And Futures" на странице 235. Это индикатор для значительного упрощения прогнозирования рыночных движений благодаря ранним сигналам. Настройка альфа-значений во входных параметрах позволяет адаптировать индикатор под конкретные нужды. Торговую стратегию рекомендуется строить на основании изменения цвета индикатора: зеленый сигнализирует о покупке, красный — о продаже. Доступ к версии для MetaTrader 4 возможен через специализированные ресурсы, включая исходные коды, размещенные в телеграмм-канале автора. За подробностями посетите профиль.

Читать далее...

Введение Hidformer в анализ временных рядов на фондовом рынке открывает новые перспективы. Разработанный на базе модифицированной архитектуры Transformer, он способен учитывать сложные временные зависимости и улучшить точность прогнозирования активов. Особенно это актуально в условиях высокой волатильности, характерной для современных финансовых рынков.

Модель Hidformer выделяется тем, что анализирует временные характеристики и зависимости в частотной области, исключая рыночный шум. Это позволяет эффективнее разделять тренды от краткосрочных колебаний, что особенно важно для акций технологических компаний и криптовалют.

Реализация Hidformer через MQL5 с акцентом на модифицированные алгоритмы внимания упрощает работу с большими объемами данных, обеспечивая оптимальную точность прогнозов. Наряду с рекурсивной обработкой данных, такой подход повышает стабильность модели и потенциал исп...

Читать далее...

В прошлой статье рассматривали трудности в симуляции данных на MetaTrader 5. Проблема заключается в скорости отклика системы и обработке большого количества тиков, что вызывает проблемы даже при подключении к реальному серверу. Определили необходимость настройки системы для ограничения количества генерируемых тиков, что позволяет сохранить стабильность работы платформы.

Для исправления этого необходимо выполнить программные изменения в классе моделирования и учесть еще один аспект — обработку внешне смоделированных тиков. Понимание использования реальных данных требует внимания к типу графического представления, часто неочевидному для пользователей.

Читать далее...

Эволюционные торговые алгоритмы становятся ключевыми инструментами для адаптации к быстро меняющемуся рынку. ETARE объединяет генетическую оптимизацию и машинное обучение для создания современной торговой системы. Основанная на принципах естественного отбора, она исключает неэффективные стратегии, развиваясь за счет успешных решений. Гибридная архитектура, использующая LSTM-сети, позволяет системе учиться на предыдущих ошибках и адаптироваться к различным рыночным условиям. Такие алгоритмы обеспечивают устойчивость и эффективность в условиях высокой волатильности, делая их незаменимыми в современном алгоритмическом трейдинге.

Читать далее...

Использование операторов управления потоком делает код более читабельным и управляемым. В статье о циклах рассмотрены подходы к созданию циклов с использованием операторов WHILE и DO WHILE. Эти операторы позволяют автоматизировать повторение действий без повторного ввода команд.

Несмотря на кажущуюся простоту, операторы циклов требуют внимательности, чтобы избежать проблем, таких как бесконечные циклы. Важно объяснять действия внутри цикла, чтобы понять, когда и как он завершается. Использование циклов помогает предотвратить ошибки и упростить код.

В работе с циклами необходимо учитывать риск входа в бесконечный цикл. Правильное управление ими и добавление аварийных выходов помогают улучшить производительность и стабильность кода.

Читать далее...

В статье обсуждаются шаги по использованию обученной языковой модели для создания и тестирования торговых стратегий. Первым этапом является формулирование стратегии, затем создание датасета и тонкая настройка модели для соответствия стратегии. Это включает в себя адаптацию модели и оптимизацию её параметров с помощью методов типа Adapter-Tuning и LoRA, которые позволяют экономить вычислительные ресурсы. Далее модель интегрируется с торговым советником, а её эффективность проверяется тестированием на исторических данных. Эта методология предоставляет разработчикам больше возможностей для адаптации моделей к специфическим задачам и улучшения их производительности.

Читать далее...

Торговля без индикаторов основывается на анализе нового бара. При отсутствии отложенных ордеров Buy Stop и условии, что расстояние до цены High бара #1 больше минимально заданного, выставляется ордер Buy Stop. Аналогично для Sell Stop по цене Low бара #1.

Советник предлагает оптимизацию по рабочему таймфрейму. Использование временного интервала 'Use time control' позволяет задавать период поиска торговых сигналов как внутри дня, так и пересекать сутки.

Параметр 'Pips Or Points' определяет стандарт расчёта для элементов управления позицией. Размер лота может быть постоянным или изменяться в зависимости от риска на сделку. Отложенные ордера настраиваются по времени жизни, отступу и максимальному спреду. Логирование обеспечивается через 'Print log'. Используйте коэффициент 'Freeze and StopsLevels Coefficient' для оптимизации уровней стопов.

Читать далее...

Области времени и частоты представляют собой ключевые подходы к анализу временных рядов. Во временной области акцентируется внимание на амплитудных переходах, в то время как частотная область раскрывает спектральные особенности данных. Совмещение обеих областей обещает лучшее понимание сложных периодических свойств. Однако, анализ спектра требует решения проблемы несовпадения частот из-за DFT. Метод ATFNet предлагает комбинацию временных и частотных модулей, используя энергетическое взвешивание и расширенное DFT для улучшения прогнозов. В статье демонстрируются превосходные результаты ATFNet на разных наборах данных.

Читать далее...

Создание индикатора для отображения прибыли за последние пять дней с использованием графических объектов типа OBJ_LABEL предлагает эффективный способ визуализации данных на графике. Обновление данных через каждые три секунды обеспечивает актуальную информацию, что важно для принятия своевременных решений.

Такой индикатор позволяет трейдерам быстро оценивать общую динамику прибыльности за короткий период, обеспечивая больше контекста для анализа текущих рыночных условий. Использование графических объектов делает внедрение и использование индикатора более интуитивным и простым для восприятия.

Подход, сочетающий автоматическую актуализацию данных и наглядное представление, является важным инструментом в арсенале трейдера, стремящегося к оперативному реагированию на изменение рыночной ситуации.

Читать далее...

В статье представлен процесс написания скрипта для упрощения ретроспективного анализа торговых решений. Цель — автоматизировать рутинные задачи, такие как выгрузка данных исторических сделок, создание графиков и отображение информации, что позволяет сосредоточиться на анализе. Скрипт сможет сохранять данные о сделках на нескольких тайм-фреймах, а также предоставлять разметку для анализа. Это поможет трейдерам адаптировать свои стратегии в зависимости от рыночных стадий. Скрипт доступен для сборки вручную или загрузки готовой версии на MQL5. Подробное руководство поможет в настройке и использовании сценария для повышения эффективности торговли.

Читать далее...

Представление двух индикаторов ATR в одном подокне позволяет аналитически оценить динамику волатильности на разных временных интервалах. Установка ATR 'Master' с более длинным периодом в виде линии помогает выявить основные тренды. Использование ATR 'Slave' с меньшим периодом в формате гистограммы позволяет отслеживать краткосрочные изменения. Пересечение их значений может служить сигналом для отправки уведомлений, таких как Alert, push или email. Такой подход позволяет получить более полную картину рыночных изменений и своевременно реагировать на изменения в волатильности.

Читать далее...