В недавней статье обсуждается реализация системы ордеров в MetaTrader 5. Основной акцент сделан на классе C_Manager и его ключевой методе DispatchMessage, который обрабатывает события, генерируемые платформой. Функция тщательно управляет событиями, такими как CHARTEVENT_KEYDOWN и CHARTEVENT_MOUSE_MOVE, чтобы оптимизировать обработку клавиш и движений мыши. Эта структура кода не только облегчает повторное использование и переносимость между проектами, но и минимизирует ошибки, улучшая отладку. Важно отметить, что использование рекурсии в коде требует осторожности, чтобы избежать бесконечных циклов, однако правильно спланированное, оно значительно упрощает сложные задачи алгоритмического программирования.

Читать далее...

Индикатор Gator Arrow обеспечивает визуализацию на основном графике посредством значков, обозначающих четыре ключевых сигнала. Когда индикатор находится в состоянии покоя, отображается сигнал "Dream". При переходе к активному состоянию появляется сигнал "Food". Время закрытия позиций BUY отмечено значком "StopBuy", а для позиций SELL – значком "StopSell".

Дополнительно возможно ручное добавление индикаторов Alligator и Gator для более детального анализа. Такой подход позволяет трейдерам более эффективно принимать решения, получая оперативную информацию о состоянии рынка. Интеграция этих сигналов предоставляет ясность и структурированный подход к управлению позициями.

Читать далее...

Архитектура Transformer показывает высокую эффективность в обработке временных рядов благодаря механизмам Self-Attention. Недавно предложенные алгоритмы, такие как U-shaped Transformer, улучшили производительность, преодолевая ограничения ванильного подхода. Этот метод включает в себя комплексное обучение, разбитое на два этапа: первичное обучение на большом объёме данных и последующая настройка для конкретных задач.

U-shaped Transformer использует сверточные и транслирующиеся слои для обработки патчей и передачи данных между энкодером и декодером. Метод оптимизации включает работу с патчами разного масштаба, что улучшает слияние высокочастотных и низкочастотных признаков. Эффективность модели повышается благодаря взвешенной случайной выборке и нормализации мини-партии.

Метод внедрения позиционного кодирования в MQL5 позволяет учитывать положения элементов в последовательности. Для...

Читать далее...

С 1 июля 2025 года минимальными версиями торговых платформ станут:

• MetaTrader 4 — билд 1440, выпущенный 21 февраля 2025 года
• MetaTrader 5 — билд 4755, выпущенный 13 декабря 2024 года

После указанной даты более старые версии десктопных терминалов не смогут подключаться к серверам брокеров.

За последние несколько месяцев для MetaTrader 5 было выпущено три обновления:

• Build 4620 — расширение поддержки OpenBLAS и исправление запросов тиковой истории.
• Build 4730 — расширение поддержки OpenBLAS и общая оптимизация работы десктопной и веб-версии.
• Build 4755 — исправление ошибки в тестере стратегий и общие улучшения.

В каждой версии MetaTrader 4 мы повышаем производительность платформы и исправляем ошибки.

Скачивайте последнюю версию платформы и пользуйтесь новыми функциями

Разработана новая версия индикатора с расширенными параметрами, добавляющими возможность настройки ширины и высоты графика, а также новыми методами задания символов. В случае, если параметры ширины и/или высоты заданы как значения, меньшие или равные нулю, система автоматически рассчитает оптимальные параметры отображения. Если пользователем указано имя несуществующего символа, индикатор будет использовать символ, соответствующий текущему контексту. Эта модификация позволяет более гибко управлять отображением пользовательского индикатора в объекте OBJ_CHART на последних N свечах, что демонстрируется в обновленном примере.

Читать далее...

В MQL5 работа с массивами значительно упрощена, сравнивая с другими языками программирования, такими как C и C++, где требуется использование указателей. Важным аспектом является передача массивов по ссылке, что делает код безопаснее и удобнее для программиста. Это упрощает модификацию массива внутри функций или процедур, снижая риск ошибок. Для безопасной работы с массивами, необходимо понимать принцип передачи по ссылке и избегать нежелательных изменений в данных. Практическое освоение этих концепций позволяет уверенно создавать более сложные алгоритмические решения в MQL5.

Читать далее...

Исследование зависимости между случайными величинами часто требует использования продвинутых статистических методов. Одним из таких методов является Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC), который помогает оценивать, есть ли зависимость между двумя случайными величинами. В отличие от коэффициента корреляции, HSIC выявляет как линейные, так и нелинейные связи, что делает его важным инструментом для машинного обучения и выбора признаков.

HSIC основан на ядерных функциях и способен работать с данными любой размерности. В статье обсуждается его реализация в MQL5, с использованием гауссовского ядра. Акцент на перестановочный тест и гамма-аппроксимацию позволяет проводить надежные статистические проверки на значимость выявленных зависимостей.

Метод продемонстрирован на примере синтетических данных, где обнаружены сложные отношения, недоступные традиционным методам, например, корре...

Читать далее...

Представление индикатора Ренко-бары в подокне иллюстрируется в Рис. 1. Расчет ближайшей границы базируется на трех ключевых ценовых уровнях: "price_ceil", "price_round" и "price_floor". Эти уровни определяются по текущей цене. Промежутки между "price_ceil" и "price_round", а также между "price_round" и "price_floor" равны размеру так называемого "кирпичика". Это значение регулируется входным параметром "InpSize". Индикатор позволяет визуализировать изменения цен при помощи фиксированных диапазонов, что упрощает выявление трендов и важных уровней, предоставляя четкое и точное отображение рыночной динамики без отвлечений на мелкие ценовые колебания.

Читать далее...

В статье рассматривается интеграция сверточных (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для прогнозирования фондового рынка. CNN используется для извлечения признаков из данных, в то время как RNN, включая LSTM и GRU, обрабатывает временные зависимости. Созданные модели способны формировать торговые стратегии в MetaTrader 5. Хотя такие модели предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам, их применение может выявить скрытые паттерны, что особенно важно для точных рыночных прогнозов. Однако необходимо учитывать риск переобучения и тщательно балансировать сложность модели с задачами и ресурсами.

Читать далее...

В последние годы разработано множество оптимизационных алгоритмов, вдохновленных природой. Алгоритм оптимизации Camel Algorithm (CA), основанный на стратегии выживания верблюдов, появился в 2016-м. Его создатели, Mohammed Khalid Ibrahim и Ramzy Salim Ali, изучили особенности поведения животных в пустыне. Параметры алгоритма такие как температура, запасы воды и выносливость, отражают реальные условия. CA использует такие стратегии, как случайное блуждание и "эффект оазиса". В алгоритме реализации каждая верблюжья "группа" работает над поиском наилучшего решения в пространстве. При обнаружении оазисов запасы и выносливость восстанавливаются для дальнейшего поиска.

Читать далее...

Представляем индикатор, который помогает определить уровни для размещения отложенных ордеров 'Buy stop' и 'Sell stop'. При возникновении сигнала индикатор способен оповещать различными способами: проигрывать звук, генерировать алерт, а также отправлять уведомления на email и push-сообщения на мобильные устройства. Чтобы снизить вероятность ложных пробоев, рекомендуется размещать отложенные ордера с учётом значительного сдвига от указанной цены. Это позволяет более точно входить на рынок и минимизировать ненужные потери, обеспечивая более эффективное управление торговыми позициями.

Читать далее...

В данной статье рассматриваются методы тонкой настройки модели GPT-2 и реализация настройки LoRA с использованием библиотеки peft. Обсуждается сравнительный анализ моделей, обученных разными методами, в зависимости от различных рыночных условий. Это помогает в выявлении наиболее эффективной модели для применения в торговых системах, особенно при учёте различных валютных пар и условий рынка.

Приведена информация о настройках рабочего окружения: Ubuntu 22.04.5 LTS, Python 3.10.14, и необходимых библиотеках, таких как torch, numpy, и другие. Настройка среды позволяет избежать ошибок, связанных с отсутствующими зависимостями.

Далее рассматривается класс LoraConfig и его параметры, такие как измерение внимания (ранг), параметры адаптеров, инициализация весов и другие. Подробно описан процесс использования функций get_peft_model() и класса PeftModel для адаптации и проверки модели GPT-2.
...

Читать далее...

Разработка утилиты позволяет работу по выбранному символу без учета Magic. При трейлинге стратегический элемент подставляет Magic в операцию выбранной позиции. Настройки трейлинга могут быть выполнены для каждой секунды ('bar #0 (at every tick)') или лишь при начале нового бара ('bar #1 (on a new bar)'), где новый бар определяется в рамках заданного таймфрейма 'Working timeframe'.

Функционал предусматривает два режима: 'Allowed only BUY positions', где идентифицируются самая высокая и самая низкая BUY позиции, и 'Allowed only SELL positions', где аналогично находятся SELL позиции. Для двух выбранных позиций вычисляется неттинговая цена, и по отношению к ней производится трейлинг стоп-лосса. В случае, если в заданном направлении только одна позиция, стоп-лосс сбрасывается.

Читать далее...

Отладка в MQL5 — это обязательный этап создания алгоритмических торговых систем, который позволяет выявлять и устранять ошибки в коде. Статья рассматривает техники отладки, такие как использование MetaEditor для подсветки синтаксиса и индикации ошибок, установка точек останова, пошаговое выполнение кода, а также применение функции Print() для воспроизведения логов. Отладка помогает улучшить понимание торговых алгоритмов и оптимизирует их эффективность. Ознакомление с документацией MQL5, регулярное тестирование и адаптация к ошибкам через опыт сообщества и справочники — ключ к успешной разработке в MQL5.

Читать далее...

Фреймворк Mamba4Cast предлагает инновационный подход к прогнозированию временных рядов в трейдинге. Особенность заключается в быстрой готовности моделей к работе благодаря Zero-Shot Forecasting, что исключает длительную настройку. Линейная сложность SSM-модулей обеспечивает мгновенную обработку данных, минимизируя задержки. Система предварительной обработки данных нормализует и контекстуализирует входные данные, улучшая эффективность прогноза. Универсальный эмбеддинг учитывает как текущие значения, так и временной контекст, обеспечивая устойчивость модели. Mamba4Cast оптимизирует ресурсы и работает без мощных кластеров, делая её доступной для трейдеров с ограниченной инфраструктурой.

Читать далее...

Изучая волатильность Forex, статья рассматривает алгоритмическую торговлю через статистические модели и технический анализ. Описываются стратегии, от случайных к более сложным, такие как линейные тренды и случайное блуждание. Внимание уделено управлению рисками и адаптации стратегий, подчеркивая важность выбора подходящей модели в зависимости от рыночных условий. Рассмотрение алгоритмов, таких как метод разборчивой невесты для оптимизации, иллюстрирует, как точные подходы могут улучшить прогнозирование. Использование эмпирического распределения и фигурных чисел демонстрирует инновационные методы анализа. Подобные подходы обеспечивают трейдерам возможность принимать более обоснованные решения.

Читать далее...

Создание интерактивной панели управления в MQL5 может значительно упростить торговый процесс. Панель будет состоять из ключевых элементов, таких как кнопки Trade, Close и Information, каждая из которых выполняет определенные функции.

Панель управления MQL5 будет базироваться на ясной структуре, обеспечивающей удобный доступ к важной информации и возможностям торговли. Подробное описание каждого элемента и их сборка помогут интегрировать их в MetaTrader 5.

Важно использовать последние версии MQL5 и MetaTrader 5 для совместимости. В статье рассматриваются установка необходимых библиотек, создание и настройка кнопок интерфейса и их функциональность.

Читать далее...

В подокно выводятся два индикатора MA Color N Bars, где каждый отображается в виде прямых цветных линий. Главное отличие этих индикаторов заключается в параметре '... trend N Bars'. Именно этот параметр позволяет одному из индикаторов более точно отражать области флета на графике. Индикатор с высоким значением '... trend N Bars' предоставляет повышенную точность в данных зонах. Такая конфигурация способствует улучшенному анализу трендовых и флетовых участков рынка, предлагая наглядное представление изменения направления движения с учетом большого периода тренда.

Читать далее...

API, или приложение программного интерфейса, является важным компонентом программного обеспечения, позволяющим системам взаимодействовать и обмениваться данными. RestAPI, возникший в 2000-х благодаря Рою Филдингу, внес значительные изменения в коммуникацию между системами за счет использования простых и эффективных архитектурных принципов. RestAPI предоставляет разработчикам универсальный, легкий инструмент взаимодействия, предлагающий простоту и интегрируемость по сравнению с более сложными протоколами, такими как SOAP. Использование RestAPI обеспечивает гибкость и масшабируемость, делая его предпочтительным выбором в современных веб-приложениях.

Читать далее...

Создан скрипт для отображения детальной информации о брокере, счете и характеристиках торгового инструмента. Скрипт основан на примерах из MQL4, включая разделы о среде и инструментальной информации. Также учтены идеи из скрипта «Информация о рынке» от Сергея Механика. Этот скрипт выводит данные, такие как имя брокера, тип счета, размер кредитного плеча, а также полную спецификацию торговых инструментов. Полезен для проверки актуальности данных о символах в торговой платформе. Сравнение скрипта с настройками из «Спецификации контракта» подчеркивает его точность и детализацию, что важно для уверенного принятия торговых решений.

Читать далее...