В быстро развивающейся сфере Fintech автоматизированные торговые системы играют все большую роль в оптимизации инвестиций и управлении рисками на финансовых рынках, особенно на валютном рынке (Forex). В данной статье представлены разработка, реализация и оценка нового экспертного советника (EA) под названием PicoDyna на платформе MetaTrader 4 с использованием MQL4. PicoDyna построена на стратегии следования за трендом в сочетании с адаптивными компонентами: она использует несколько технических индикаторов (RSI, CCI, EMA и Coral) и динамический механизм определения размера позиции по типу мартингейла (LotExponent) с интервалом между ордерами на основе волатильности (динамический PipStep). Расширенные функции управления рисками, включая трейлинг-стопы, выходы на основе времени и защиту от просадки капитала, интегрированы для повышения надежности системы. Мы оцениваем PicoDyna с помощью годовых исторических бэктестов на двух различных инструментах (EUR/USD и XAU/USD) на таймфрейме H1. Результаты демонстрируют стабильную производительность с высоким процентом выигрышей и профит-фактором >1,8 на обоих инструментах, а также эффективным контролем просадки (макс. <17%). Советник демонстрирует адаптивность к различным рыночным условиям, обеспечивая последовательный прирост на трендовых рынках, ограничивая потери в периоды бокового движения или волатильности. Это исследование вносит вклад в развитие модульной архитектуры советников, способной адаптироваться к волатильности рынка, и создаёт основу для дальнейших исследований в области применения искусственного интеллекта и машинного обучения в автоматизированной торговле.
In the rapidly evolving Fintech domain, automated trading systems play an increasing role in optimizing investments and risk management in financial markets, especially in foreign exchange (Forex). This paper presents the design, implementation, and evaluation of a novel Expert Advisor (EA) named PicoDyna on the MetaTrader 4 platform using MQL4. PicoDyna is built upon a trend-following strategy combined with adaptive components: it leverages multiple technical indicators (RSI, CCI, EMA, and Coral) and a dynamic martingale-like position sizing mechanism (LotExponent) with a volatility-based order spacing (dynamic PipStep). Advanced risk management features, including trailing stops, time-based exits, and equity drawdown protection, are integrated to enhance the system’s robustness. We evaluate PicoDyna with one-year historical backtests on two distinct instruments (EUR/USD and XAU/USD) on H1 timeframe. The results demonstrate stable performance, with a high win rate and profit factor >1.8 on both instruments, and effective drawdown control (max <17%). The EA exhibits adaptability to different market conditions, yielding consistent gains in trending markets while limiting losses during sideways or volatile periods. This study contributes a modular EA framework that can adapt to market volatility and provides a basis for further research in applying AI and machine learning to automated trading.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.