Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

icon

Изучайте язык программирования торговых стратегий MQL5 по опубликованным здесь статьям, большая часть которых написана вами - членами сообщества. Все статьи разделены на категории для быстрого поиска ответа по тому или иному аспекту программирования: "Интеграция", "Тестер", "Торговые стратегии" и многое другое.

Следите за новыми публикациями и участвуйте в их обсуждении на форуме!

Новая статья
последние | лучшие
preview
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD

Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD

Статья представляет собой первую попытку разработать нативный MQTT-клиент для MQL5. MQTT - это протокол обмена данными по принципу "издатель - подписчик". Он легкий, открытый, простой и разработан так, чтобы его было легко внедрить. Это позволяет применять его во многих ситуациях.
preview
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 2): Сигналы индикатора - мультитаймфреймовый Parabolic SAR

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 2): Сигналы индикатора - мультитаймфреймовый Parabolic SAR

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно Parabolic SAR или iSAR на нескольких таймфреймах, начиная с PERIOD_M15 и заканчивая PERIOD_D1.
preview
DoEasy. Сервисные функции (Часть 3): Паттерн "Внешний бар"

DoEasy. Сервисные функции (Часть 3): Паттерн "Внешний бар"

В статье разработаем паттерн Price Action "Внешний Бар" в библиотеке DoEasy и оптимизируем методы доступа к управлению ценовыми паттернами. Кроме того, проведём работу по исправлению ошибок и недоработок, выявленных при тестировании библиотеки.
preview
Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий

Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий

В данной статье мы расширяем спектр задач нашего агента. В процесс обучения будут включены некоторые аспекты мани- и риск-менеджмента, которые являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 31): Применение моделей CatBoost в трейдинге

Машинное обучение и Data Science (Часть 31): Применение моделей CatBoost в трейдинге

Модели искусственного интеллекта CatBoost приобрели огромную популярность в сообществе машинного обучения благодаря их точности прогнозирования, эффективности и устойчивости к разрозненным и сложным наборам данных. В этой статье речь будет идти о том, как использовать эти модели применительно к рынку Форекс.
preview
Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)

Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)

В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.
preview
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть V): Основные операторы перенаправления потока команд

Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть V): Основные операторы перенаправления потока команд

В этой статье разбираются основные операторы для изменения потока выполнения: условия, циклы, переключатель. Использование этих операторов добавит создаваемым нами функциям возможность действовать "интеллектуально".
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)

Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 5): Переменный размер позиций

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 5): Переменный размер позиций

В предыдущих частях разрабатываемый советник имел возможность использовать только фиксированный размер позиций для торговли. Это допустимо для тестирования, но нежелательно при торговле на реальном счёте. Давайте обеспечим возможность торговли с переменным размером позиций.
preview
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен

Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен

В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)

Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
preview
Шаблоны проектирования в MQL5 (Часть I): Порождающие шаблоны (Creational Patterns)

Шаблоны проектирования в MQL5 (Часть I): Порождающие шаблоны (Creational Patterns)

Существуют методы, которые можно использовать для решения типовых задач. Поняв один раз, как использовать эти методы, можно затем эффективно писать программы и применять концепцию DRY ("Не повторяйся"). В этом контексте очень полезными оказываются шаблоны проектирования, которые могут давать решения хорошо описанных и повторяющихся проблем.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 11): Начало автоматизации процесса оптимизации

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 11): Начало автоматизации процесса оптимизации

Для получения хорошего советника нам надо подобрать для него множество хороших наборов параметров экземпляров торговых стратегий. Это можно делать вручную, запуская оптимизацию на разных символах, и затем отбирая лучшие результаты. Но лучше поручить эту работу программе и заняться более продуктивной деятельностью.
preview
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 4): Треугольная скользящая средняя — Сигналы индикатора

Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 4): Треугольная скользящая средняя — Сигналы индикатора

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно треугольную скользящую среднюю на одном или нескольких таймфреймах.
preview
Как интегрировать концепцию Smart Money (OB) в сочетании с индикатором Фибоначчи для оптимального входа в сделку

Как интегрировать концепцию Smart Money (OB) в сочетании с индикатором Фибоначчи для оптимального входа в сделку

SMC (Order Block) — это ключевые области, где институциональные трейдеры совершают значительные покупки или продажи. После значительного движения цены уровни Фибоначчи помогают определить потенциальный откат от недавнего максимума колебания (swing high) к минимуму колебания (swing low) для определения оптимальной точки входа в сделку.
preview
Распознавание паттернов с использованием динамической трансформации временной шкалы в MQL5

Распознавание паттернов с использованием динамической трансформации временной шкалы в MQL5

В этой статье мы обсудим концепцию динамической трансформации временной шкалы (dynamic time warping) как средства выявления прогностических закономерностей в финансовых временных рядах. Мы рассмотрим, как она работает, а также представим ее реализацию на чистом MQL5.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 13): Автоматизация второго этапа — отбор в группы

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 13): Автоматизация второго этапа — отбор в группы

Первый этап автоматизированного процесса оптимизации у нас уже реализован. Для разных символов и таймфреймов мы проводим оптимизацию по нескольким критериям и сохраняем информацию о результатах каждого прохода в базе данных. Теперь займёмся отбором лучших групп наборов параметров из найденных на первом этапе.
preview
Разработка торгового советника с нуля (Часть 28): Навстречу будущему (III)

Разработка торгового советника с нуля (Часть 28): Навстречу будущему (III)

Наша система ордеров по-прежнему не справляется с одной задачей, но мы, НАКОНЕЦ, разберемся с этим. На платформе MetaTrader 5 есть система тикетов, которая позволяет нам создавать или корректировать значения ордеров. Кстати, идея состоит в том, чтобы иметь советника, который поможет нам сделать ту же систему тикетов быстрее и эффективнее.
preview
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)

Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)

Предлагаю Вам познакомиться с ещё одним направлением в области обучения с подкреплением. Оно называется обучением с подкреплением, направленное на достижение целей (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). В этом подходе агент обучается достигать различных целей в определенных сценариях.
preview
Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью

Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью

Подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека, позволяют обрабатывать сложные финансовые данные и адаптироваться к новым сигналам, что способствует повышению эффективности инвестиционных решений в условиях динамичных рынков.
preview
Разработка системы репликации — моделирование рынка (Часть 01): Первые эксперименты (I)

Разработка системы репликации — моделирование рынка (Часть 01): Первые эксперименты (I)

Что вы думаете: создавать системы для изучения рынка, когда он закрыт, или создать систему, которая позволит моделировать рыночные ситуации? Здесь мы начнем новую серию статей, посвященных этому вопросу.
preview
Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer

Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer

При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.
preview
Теория хаоса в трейдинге (Часть 2): Продолжаем погружение

Теория хаоса в трейдинге (Часть 2): Продолжаем погружение

Продолжаем погружение в теорию хаоса на финансовых рынках, и рассмотрим ее применимость к анализу валют и иных активов.
preview
Торговый инструментарий MQL5 (Часть 1): Разработка EX5-библиотеки для управления позициями

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 1): Разработка EX5-библиотеки для управления позициями

Мы рассмотрим создание инструментария разработчика для управления позициями с помощью MQL5. В этой статье я покажу, как создать библиотеку функций (ex5), которая будет выполнять как простые, так и сложные операции по управлению позициями, включая автоматическую обработку и сообщение о различных ошибках, возникающих при управлении позициями с помощью MQL5.
preview
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики

Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики

В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
preview
Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей

Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей

Разрабатываем модульную торговую систему, объединяющую Python для анализа данных с MQL5 для исполнения сделок. Четыре независимых модуля параллельно следят за разными аспектами рынка: объемами, арбитражем, экономикой и рисками, а для анализа используют RandomForest с 400 деревьями. Особый упор сделан на риск-менеджмент, ведь без грамотного управления рисками даже самые продвинутые торговые алгоритмы бесполезны.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм эволюции разума (Mind Evolutionary Computation, MEC)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм эволюции разума (Mind Evolutionary Computation, MEC)

В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.
preview
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 1): Создаем базу данных

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 1): Создаем базу данных

Торговля на новостях может быть сложной и утомительной. В этой статье мы рассмотрим шаги по получению новостных данных. Кроме того, мы узнаем об экономическом календаре MQL5 и о том, что он может предложить.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 27): Продолжаем работу над WinForms-объектом "ProgressBar"

DoEasy. Элементы управления (Часть 27): Продолжаем работу над WinForms-объектом "ProgressBar"

В статье продолжим разработку элемента управления ProgressBar. Создадим функционал для управления полосой прогресса и визуальными эффектами.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I

Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I

В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
preview
Тесты на перестановку Монте-Карло в MetaTrader 5

Тесты на перестановку Монте-Карло в MetaTrader 5

В статье рассматриваются тесты на перестановку на основе перетасованных тиковых данных на любом советнике исключительно силами MetaTrader 5.
preview
Индикаторы на основе класса CCanvas: Заполнение каналов прозрачностью

Индикаторы на основе класса CCanvas: Заполнение каналов прозрачностью

В этой статье мы рассмотрим методы создания пользовательских индикаторов, которые отрисовываются с помощью класса CCanvas Стандартной библиотеки, а также рассмотрим свойства графиков для преобразования координат. Особое внимание будет уделено индикаторам, заполняющим область между двумя линиями с помощью прозрачности.
preview
Введение в MQL5 (Часть 4): Структуры, классы и функции времени

Введение в MQL5 (Часть 4): Структуры, классы и функции времени

В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 5): Базовый WinForms-объект, элемент управления "Панель", параметр AutoSize

DoEasy. Элементы управления (Часть 5): Базовый WinForms-объект, элемент управления "Панель", параметр AutoSize

В статье создадим базовый объект всех WinForms-объектов библиотеки и приступим к реализации свойства AutoSize WinForms-объекта "Панель" — автоизменение размера под его внутреннее содержимое.
preview
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)

Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)

Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
preview
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 2): Управляем рисками

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 2): Управляем рисками

В этой статье мы добавим наследование в предыдущий и новый код. Для обеспечения эффективности будет внедрена новая структура базы данных. Кроме того, мы создадим класс по управлению рисками для расчета объемов.
preview
Статистический арбитраж посредством возврата к среднему значению в парной торговле: Обыграем рынок с помощью математики

Статистический арбитраж посредством возврата к среднему значению в парной торговле: Обыграем рынок с помощью математики

Эта статья описывает фундаментальные основы статистического арбитража на уровне портфеля. Ее цель — облегчить понимание принципов статистического арбитража читателям, не обладающим глубокими математическими познаниями, и предложить отправную концептуальную конструкцию. Статья включает в себя работающего экспертного советника, некоторые заметки о его тестировании на исторических данных в пределах одного года, а также соответствующие настройки конфигурации тестирования на исторических данных (файл .ini) для воспроизведения эксперимента.
preview
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)

Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)

В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.
preview
Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть II): Файнтьюн на реальных данных, бэктест и онлайн-торговля модели

Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть II): Файнтьюн на реальных данных, бэктест и онлайн-торговля модели

Статья описывает процесс файнтьюна языковой модели для трейдинга на основе реальных исторических данных из MetaTrader 5. Базовая модель, знающая лишь теоретический технический анализ, обучается на тысяче примеров реального поведения валютных пар (EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDCAD) за 180 дней. После обучения через Ollama модель начинает понимать специфику каждого инструмента.
preview
Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием

Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием

Самоконтролируемое обучение может оказаться эффективным способом анализа больших объемов неразмеченных данных. Основным фактором успеха является адаптация моделей под особенности финансовых рынков, что способствует улучшению результативности традиционных методов. Эта статья познакомит вас с альтернативным механизмом внимания, который позволяет учитывать относительные зависимости и взаимосвязи между исходными данными.