В статье представлен Chimera — инновационный фреймворк моделирования временных рядов на основе двухмерных моделей состояния. Используя оси времени и признаков, Chimera расширяет традиционные подходы, увеличивая точность анализа многомерных данных. Его гибкость позволяет адаптировать модель к изменяющимся условиям, а применение параллельных 2D-SSM улучшает прогнозные способности и устойчивость модели. Благодаря параметрам дискретизации и остаточным связям достигается баланс между долгосрочными и сезонными трендами. Для MetaTrader 5 разработана реализация этой архитектуры на MQL5, предлагающая интеллектуальные решения для алгоритмической торговли.

Читать далее...

MetaEditor с компилятором помогает разобраться с ошибками при профилировании. Проблема отображения прямоугольников риска и прибыли заключалась в настройках ретроспективного анализа — 5000 баров. Сократив до 1000, мы снизили нагрузку и разработали автономный скрипт. Он рисует нужные прямоугольники и располагает линии для уровней входа, стоп-лосса и тейк-профита.

Для создания советника важно, чтобы файл индикатора был в папке MetaTrader 5. Используя iCustom() и CopyBuffer(), извлекаются данные буфера для анализа. Далее, реализуется торговая логика, интегрируются риски, стоп-лосс и тейк-профит. Тестирование на истории с MetaTrader 5 обеспечивает эффективность стратегии, после чего проверка на демо-счете подтверждает её практическую применимость.

Советник и индикатор взаимодействуют, определяя тренды и управляя рисками, обеспечивая комплексный подход.

Читать далее...

Советник применяет торговую стратегию на основе двух индикаторов iRSI (Relative Strength Index, RSI). Первый индикатор 'RSI 1' работает на текущем символе и таймфрейме, тогда как 'RSI 2' настроен на заданный символ и таймфрейм. Торговые операции ведутся только на текущем символе.

Торговый сигнал формируется при пересечении двух индикаторов RSI. Открытие позиции осуществляется по направлению SAR после фиксации пересечения. Советник может быть адаптирован по параметру рабочего таймфрейма, а на каждом баре допускается лишь одна сделка на вход.

Функционал включает режимы работы 'внутри бара' и 'в момент появления нового бара'. Торговый режим ограничивает направление позиций: Buy, Sell или оба направления.

Управление размером позиции может быть настроено на постоянный или динамический лот, определяемый процентом риска. Допускается режим 'только одна' позиция в рынке, с возможностью закр...

Читать далее...

Статья посвящена решению проблемы алгоритмической торговли в MetaTrader 5, связанной с отслеживанием оставшегося времени до закрытия текущего бара при низкой ликвидности символа. Представлен подход, позволяющий обновлять информацию и корректно сообщать о времени независимо от количества тиков. Путем манипуляций со значением спреда, удается синхронизировать данные без дополнительной нагрузки на систему. Существенными являются изменения в C_Replay.mqh и использование масок для более эффективного управления данными. Это улучшает функциональность для разработчиков и трейдеров, увеличивая надежность и точность торговой информации в условиях недостатка ликвидности.

Читать далее...

Индикатор iMA (Moving Average, MA) предназначен для обеспечения визуальной информации о направлении тренда на основе анализа за определенное количество баров. Он использует графическое построение DRAW_COLOR_ARROW для окраски индикатора в три характерных цвета: неопределённый тренд, тренд вверх и тренд вниз. Во время работы индикатор отображается в подокне как линия со значением '1.0', однако изменяется только цвет линии, отражая текущее направление тренда.

Особенность можно наблюдать в том, что он облегчает идентификацию трендовых участков, улучшая наглядность анализа трендов. Эта функция может использоваться для сравнения на основном графике при помощи добавления дополнительного индикатора, что способствует более детальному изучению динамики движения цены.

Читать далее...

Статья освещает важность интеграции Python с MetaTrader 5 (MQL5) для разработчиков алгоритмической торговли. Интеграция позволяет использовать мощные библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения, такие как Pandas и TensorFlow, что повышает качество анализа и прогностической аналитики. Она также упрощает автоматизацию сложных торговых стратегий. Установка MetaTrader 5 и Python, а также необходимых библиотек делает интеграцию доступной. Практические примеры, такие как открытие позиций и получение ценовых данных через MT5 API, демонстрируют возможности повышения эффективности торговли. Исследуйте эти возможности для улучшения ваших торговых стратегий.

Читать далее...

Создан инструмент для оценки финансовых рисков и оптимизации торговой стратегии. Калькулятор сложного процента предоставляет аналитические возможности, позволяющие трейдерам рассчитывать риск разорения и определять оптимальный риск на каждую сделку. Прогнозирование размера капитала через различные временные интервалы, включая год, месяц, и другой заданный срок, дает возможность лучше планировать свои инвестиции. Это добавляет функциональность и удобство в торговую платформу, делая доступным моделирование будущих результатов. Полезность такого калькулятора заключается в его способности поддерживать более обоснованные решения при управлении капиталом и стратегическом планировании.

Читать далее...

В последние годы графовые трансформеры становятся важным инструментом в IT-сфере. Они используют методы из обработки естественного языка и визуализации, что делает их эффективными в финансовых приложениях. Главные проблемы, такие как высокие вычислительные расходы и трудности с неупорядоченными структурами, требуют инновационных решений.

Авторы работы "Best of Both Worlds: Advantages of Hybrid Graph Sequence Models" предлагают модель GSM++, объединяющую графовые и последовательные архитектуры. Модель использует метод иерархической токенизации, улучшая представление графов и упрощая обработку данных.

Эффективность GSM++ поддерживается сочетанием трансформеров и рекуррентных сетей, что делает её полезной в анализе сложных финансовых данных и построении стратегий.

Читать далее...

Программное сообщество предлагает внимание к алгоритму Blood Inheritance Optimization (BIO), который применяет природу наследования групп крови к задачам оптимизации. Алгоритм представляет четыре стратегии мутации, аналогичные группам крови: сохранение лучших значений, минимальные изменения в пределах крайних значений, движение в сторону лучшего решения, и инверсия параметров.

BIO демонстрирует 53,80% эффективность на тестах с алгоритмами, показывая надежные результаты в задачах различной сложности. Заметно тенденция к застреванию в локальных оптимумах на задачах малой размерности, что характерно для популяционных алгоритмов. BIO занимает 20-е место среди алгоритмов оптимизации, благодаря инновационной методологии и устойчивым результатам.

Читать далее...

Анализ функциональных подходов в трейдинге актуален для оценки и прогнозирования финансового рынка. Функции Радемахера основаны на простых синусах, которые могут использоваться для создания индикаторов с периодами, кратными двум. Они не сглаживают цены, но выявляют линейные тренды, что удобно для анализа колебаний. Функции Уолша, как аналог тригонометрических полиномов, допускают упрощенную дискретизацию, позволяя ускорить расчеты. Варьирование этих функций в индикаторах приносит гибкость.

Разработка стратегий на основе функций Радемахера и Уолша способствует более детализированной торговой системе. Инструменты, такие как осцилляторы разных порядков, усиливают аналитическую базу, указывая на потенциал замены традиционных методов. Индикаторы помогают генерировать торговые сигналы, выявляя закономерности движения цен, что открывает возможности для усовершенствования существующей страте...

Читать далее...

В статье обсуждается использование Динамической трансформации временной шкалы (DTW) как метода для распознавания паттернов в финансовых временных рядах. DTW позволяет эффективно сравнивать последовательности данных, даже при различиях в скорости течения времени. Это делает его ценным инструментом для анализа нестационарных и нелинейных данных на финансовых рынках, где традиционные метрики не всегда справляются. В статье также рассматривается базовая реализация DTW на MQL5, предлагающая разработчикам возможность интеграции алгоритма в торговые стратегии. DTW оптимизирует поиск паттернов, обеспечивая большую гибкость и точность в выравнивании последовательностей.

Читать далее...

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в финансовых рынках. Современные методы часто предполагают автокорреляцию данных, но популярность модели Transformer и частотного анализа возрастает. Self-Attention в Transformer определяет автокорреляцию, а частотный анализ снижает её значение, улучшая точность. Практически игнорируется автокорреляция в прогнозируемых значениях, что снижает качество прогноза. FreDF частично решает это, выравнивая прогнозы в частотной области. Это устраняет несоответствие предположений о независимости шагов, сохраняя преимущества метода Direct Forecast. Оптимизация процесса показала значительное превосходство FreDF над традиционными подходами.

Читать далее...

Советник CryptoTrend 1.00 предназначен для автоматизированной торговли BTC с оптимизацией на 2024 год. В его основе лежит комплексный подход к анализу рынка. Индикатор Боллинджера помогает отслеживать рыночные экстремумы, генерируя сигналы на вход при определённых условиях. Фильтр Order Block позволяет точнее определить уровни поддержки и сопротивления, используя исторические данные, что снижает количество ложных сигналов.

Советник оснащён механизмом самообучения, который динамически корректирует порог входа в зависимости от изменений рыночных условий и статистики сделок. Управление рисками реализовано через расчёт уровней стоп-лосса и тейк-профита, что позволяет более эффективно управлять доверенным капиталом. Пользователи могут поддержать проект через указанную ссылку.

Читать далее...

Представлен индикатор Модификация iWPR с дополнительными возможностями настройки. В новом варианте предусмотрены параметры настройки двух уровней, которые можно использовать при разработке советников. Улучшения включают визуальное разделение областей под и над индикатором с помощью цветового выделения. Это обеспечивает более наглядное восприятие рыночных сигналов. Также доступны подробности о том, как использовать входные параметры уровней индикатора в советнике. Эти изменения направлены на повышение функциональности и удобства применения во время анализа рынка. Подробности и рекомендации по интеграции доступны в коде WPR Custom.

Читать далее...

Изучение Aroon-основных торговых стратегий в MetaTrader 5 открывает перспективы автоматизации и оптимизации алгоритмических систем. Используя технический индикатор Aroon, разработанный для выявления изменений и силы тренда, можно реализовать две основные стратегии: пересечения и уровней. Подробное руководство по программированию этих стратегий в MQL5 для тестирования с использованием Стратеги-тестера позволит программистам и трейдерам адаптировать и улучшить свои торговые системы, максимизируя эффективность. Автоматизация процесса тестирования сэкономит время и усилия, обеспечивая более точные результаты и способствуя созданию прибыльных торговых решений.

Читать далее...

Советник CryptoTrend 1.00 предназначен для автоматизированной торговли BTC с оптимизацией на 2024 год. В его основе лежит комплексный подход к анализу рынка. Индикатор Боллинджера помогает отслеживать рыночные экстремумы, генерируя сигналы на вход при определённых условиях. Фильтр Order Block позволяет точнее определить уровни поддержки и сопротивления, используя исторические данные, что снижает количество ложных сигналов.

Советник оснащён механизмом самообучения, который динамически корректирует порог входа в зависимости от изменений рыночных условий и статистики сделок. Управление рисками реализовано через расчёт уровней стоп-лосса и тейк-профита, что позволяет более эффективно управлять доверенным капиталом. Пользователи могут поддержать проект через указанную ссылку.

Читать далее...

Разработка алгоритма с управлением рисками требует внимательного отношения к деталям. Программный код вроде как выполняет свои задачи, однако возникла проблема с выводом информации на график. Журнал регистрирует данные, но на графике они не отображаются. Для опытных разработчиков устранение этой проблемы не должно вызвать сложностей.

Ключевые параметры работы бота можно настроить под индивидуальные потребности каждого пользователя. Судя по всему, внутрь бота интегрирована функция кликабельной ссылки, которая поддерживает автора проекта. Хороших результатов в тестировании и эффективных улучшений системы.

Читать далее...

Мультивалютный советник предоставляет возможность управления торговлей по 30 символам с одного интерфейса в MetaTrader 5. В основе стратегии – пересечение двух RSI. Поддерживаются форекс-пары и металлы, такие как XAUUSD и XAGUSD. Для пользователей возможна автоматическая обработка имен символов.

Опции позволяют выбирать между торговлей одной парой или несколькими. Торговые параметры, включая стоп-лосс и тейк-профит, настраиваются как вручную, так и автоматически. Доступны опции для трейлинга с индикатором VIDYA. Включены функции для упрощения управления ордерами, включая настройки временных зон и часы торговли.

Советник интегрирует сигналы через функции на основе MQL5 для адаптации к потребностям трейдеров. Поддерживаются пользовательские сессии для удобства трейдинга.

Читать далее...

Библиотека для мультивалютных советников обеспечивает определение нового бара для различных инструментов. В мультивалютной торговле событие нового бара происходит в разные моменты для каждого инструмента, несмотря на работу советника на графике одного инструмента. Это требует точного определения нового бара в функции OnTick().

Решение заключается в сохранении времени первого тика бара для каждого инструмента. Обновление происходит при каждом новом баре, сохраняя постоянное время до начала следующего бара. Библиотека автоматически создает необходимые переменные для управления временем у разных инструментов и периодов.

Пользователь должен интегрировать функцию UpdateNewBar() в начале OnTick() и применять IsNewBar(symbol, timeframe) для проверки. Подробный пример доступен в файле NewBarEventExample.mq5, где на GBPAUD M30 можно увидеть результаты.

Читать далее...

Регуляризация в машинном обучении улучшает баланс параметров алгоритмов и предотвращает их смещение в обучении сетей. Основные методы включают Лассо, ридж и Dropout. Лассо (L1) снижает многие веса до нуля, создавая разреженность и подходит для классификаторов. Ридж (L2) распределяет веса равномерно, идеален для регрессоров. Dropout случайно отключает нейроны, улучшая обобщение. Выбор метода зависит от типа сети и желаемой структуры. В сети классификаторов Лассо способствует разреженности, а ридж в регрессорах контролирует рассеивание весов. Правильный выбор регуляризации критичен для производительности сети.

Читать далее...