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
Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (Окончание)

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка DUET, который предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 24): Вспомогательный WinForms-объект "Подсказка"

DoEasy. Элементы управления (Часть 24): Вспомогательный WinForms-объект "Подсказка"

В статье переработаем логику указания базового и главного объекта для всех WinForms-объектов библиотеки, разработаем новый базовый объект "Подсказка" и несколько его производных классов для указания возможного направления перемещения разделительной линии.
preview
Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)

Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)

Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.
preview
Объединяем 3D-бары, квантовые вычисления и машинное обучение в единую торговую систему

Объединяем 3D-бары, квантовые вычисления и машинное обучение в единую торговую систему

Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки, квантовый энкодер на 8 кубитах и градиентный бустинг CatBoost с 52+ признаками. Система реализована на Python с использованием MetaTrader 5, Qiskit, CatBoost и опциональной интеграцией LLM Llama 3.2 для интерпретации прогнозов.
preview
Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)

Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)

В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.
preview
Шаблоны проектирования в MQL5 (Часть 2): Структурные шаблоны

Шаблоны проектирования в MQL5 (Часть 2): Структурные шаблоны

В этой статье мы продолжим изучать шаблоны проектирования, которые позволяют разработчикам создавать расширяемые и надежные приложений не только на MQL5, но и на других языках программирования. В этот раз мы поговорим о другом типе — о структурных шаблонах. Будем учиться проектировать системы, используя имеющиеся классы для формирования более крупных структур.
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 5): Отправка команд из Telegram в MQL5 и получение ответов в реальном времени

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 5): Отправка команд из Telegram в MQL5 и получение ответов в реальном времени

В этой статье мы создадим несколько классов для облегчения взаимодействия в реальном времени между MQL5 и Telegram. Мы займемся извлечением команд из Telegram, их декодированием и интерпретацией, а также отправкой соответствующих ответов. Под конец мы протестируем эти взаимодействия и убедимся в их правильной работе в торговой среде.
preview
Алгоритм черной дыры — Black Hole Algorithm (BHA)

Алгоритм черной дыры — Black Hole Algorithm (BHA)

Алгоритм черной дыры (Black Hole Algorithm, BHA) использует принципы гравитации черных дыр для оптимизации решений. В статье мы рассмотрим, как BHA притягивает лучшие решения, избегая локальных экстремумов, и почему этот алгоритм стал мощным инструментом для решения сложных задач. Узнайте, как простые идеи могут привести к впечатляющим результатам в мире оптимизации.
preview
От новичка до эксперта: Периоды на рынке Форекс

От новичка до эксперта: Периоды на рынке Форекс

Каждый рыночный период имеет начало и конец, при каждом закрытии цена определяет его настроение — так же, как и при любой свечной сессии. Понимание этих ориентиров позволяет нам оценить преобладающее настроение рынка, определяя, какие силы контролируют ситуацию - бычьи или медвежьи. В настоящем обсуждении мы делаем важный шаг вперед, разрабатывая новую функцию в Market Periods Synchronizer, которая визуализирует сессии рынка Форекс для помощи в принятии более обоснованных торговых решений. Этот инструмент может быть особенно эффективным для определения в режиме реального времени, какая сторона — быки или медведи — доминирует на сессии. Давайте исследуем эту концепцию и раскроем те идеи, которые она дает.
preview
Нейронная сеть на практике: Секущая прямая

Нейронная сеть на практике: Секущая прямая

Как уже объяснялось в теоретической части, при работе с нейронными сетями нам необходимо использовать линейные регрессии и производные. Но почему? Причина заключается в том, что линейная регрессия - одна из самых простых существующих формул. По сути, линейная регрессия - это просто аффинная функция. Однако, когда мы говорим о нейронных сетях, нас не интересуют эффекты прямой линейной регрессии. Нас интересует уравнение, которое порождает данную прямую. Созданная прямая не имеет большого значения. Но знаете ли вы, какое главное уравнение мы должны понять? Если нет, то я вам рекомендую прочесть эту статью, чтобы начать разбираться в этом.
preview
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов

Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов

Контрастный Transformer паттернов осуществляет анализ рыночных ситуаций, как на уровне отдельных свечей, так и целых паттернов. Что способствует повышению качества моделирования рыночных тенденций. А применение контрастного обучения для согласования представлений свечей и паттернов ведет к саморегуляции и повышению точности прогнозов.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс

DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс

Настала пора заняться оживлением графического интерфейса — делать функционал для взаимодействия объектов с пользователем и другими объектами. И для того, чтобы более сложные объекты могли правильно работать, нам уже необходим функционал взаимодействия объектов друг с другом и с пользователем.
preview
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5

Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5

В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.
preview
Разработка системы репликации (Часть 57): Анализируем тестовый сервис

Разработка системы репликации (Часть 57): Анализируем тестовый сервис

И заключительный момент: хотя он и не включен в эту статью, я объясню код сервиса, который будет использоваться в следующей, поскольку мы будем использовать этот же код в качестве трамплина для того, что мы на самом деле разрабатываем. Так что, наберитесь терпения и ждите следующей статьи, ведь с каждым днем все становится еще интереснее.
preview
Подробная информация о торговле на основе объема: Подтверждение тренда

Подробная информация о торговле на основе объема: Подтверждение тренда

Усовершенствованный метод подтверждения тренда сочетает в себе ценовое движение, анализ объема и машинное обучение для выявления подлинных изменений на рынке. Для подтверждения сделки требуются как ценовые пробои, так и скачки объема (на 50% выше среднего), а для дополнительного подтверждения используется нейронная сеть LSTM. Система использует определение размера позиции на основе ATR и динамическое управление рисками, что позволяет ей адаптироваться к различным рыночным условиям и одновременно отфильтровывать ложные сигналы.
preview
Как опубликовать код в CodeBase: Практическое руководство

Как опубликовать код в CodeBase: Практическое руководство

В статье рассмотрим на реальных примерах процесс публикации различных типов программ для терминала в Библиотеке исходных кодов на языке MQL5.
preview
Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике

Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике

Можем ли мы извлечь выгоду из сезонности при создании моделей для глубокого обучения с помощью Python? Помогает ли фильтрация данных в моделях ONNX получить лучшие результаты? Какой период времени использовать? Обо всем этом расскажем в этой статье.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 6): Поиск ордер-блоков для торговли по концепции Smart Money

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 6): Поиск ордер-блоков для торговли по концепции Smart Money

В настоящей статье мы автоматизируем обнаружение ордер-блоков на MQL5, используя чистый анализ движения цены. Мы определяем ордер-блоки , реализуем их обнаружение и интегрируем автоматическое исполнение сделок. Наконец, для оценки эффективности стратегии, мы проведём её бэк-тестирование.
preview
Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов

Применение Grey-модели в техническом анализе финансовых временных рядов

Данная статья посвящена изучению grey-модели — перспективного инструмента, способного расширить возможности трейдера. Мы рассмотрим некоторые варианты применения этой модели для технического анализа и построения торговых стратегий.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum

В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 42): Прогнозирование временных рядов на форексе с ARIMA и Python

Машинное обучение и Data Science (Часть 42): Прогнозирование временных рядов на форексе с ARIMA и Python

ARIMA (сокращение от Auto Regressive Integrated Moving Average, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) — это традиционная модель прогнозирования временных рядов. Благодаря способности обнаруживать всплески и колебания в данных временного ряда, эта модель может делать точные прогнозы относительно следующих значений. В этой статье мы разберемся, что это такое, как это работает, можно ли это использовать для точного прогнозирования будущих цен на рынке и многое другое.
preview
Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих

Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих

В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.
preview
Создание самооптимизирующихся советников на языках MQL5 и Python

Создание самооптимизирующихся советников на языках MQL5 и Python

В этой статье обсудим, как можно создать советник, способный самостоятельно выбирать и менять торговые стратегии в зависимости от преобладающих на рынке условий. Познакомимся с цепями Маркова и с их возможностями с точки зрения пользы для нас, алготрейдеров.
preview
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 12):  Стратегия пробоев на паре EURUSD

Переосмысливаем классические стратегии (Часть 12): Стратегия пробоев на паре EURUSD

Присоединяйтесь к нам сегодня, поскольку мы ставим перед собой задачу разработать прибыльную торговую стратегию пробоев на MQL5. Мы выбрали пару EURUSD и попытались торговать на ценовых пробоях на часовом таймфрейме. Нашей системе было трудно отличить ложные пробои от начала истинных трендов. Мы снабдили нашу систему фильтрами, предназначенными для минимизации потерь и увеличения прибыли. В конце концов, мы успешно сделали нашу систему прибыльной и менее подверженной ложным пробоям.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 19): Прокрутка вкладок в элементе TabControl, события WinForms-объектов

DoEasy. Элементы управления (Часть 19): Прокрутка вкладок в элементе TabControl, события WinForms-объектов

В статье создадим функционал для прокрутки заголовков вкладок в элементе управления TabControl при помощи кнопок управления прокруткой. Функционал будет работать для расположения заголовков вкладок в одну строку с любой из сторон элемента управления.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 32): Как поддерживать актуальность AI-моделей с онлайн-обучением

Машинное обучение и Data Science (Часть 32): Как поддерживать актуальность AI-моделей с онлайн-обучением

В постоянно меняющемся мире трейдинга адаптация к изменениям на рынке — это просто необходимость. Каждый день появляются новые закономерности и тенденции, из-за чего даже самым продвинутым моделям машинного обучения становится сложно оставаться эффективными в меняющихся условиях. В этой статье мы поговорим о том, как поддерживать актуальность моделей и их способность реагировать на новые рыночные данные с помощью автоматического дообучения.
preview
От новичка до эксперта: Торговля по RSI с учетом структуры рынка

От новичка до эксперта: Торговля по RSI с учетом структуры рынка

В настоящей статье рассмотрим практические приемы торговли осциллятором Индекс относительной силы (RSI) с рыночной структурой. Наше внимание будет сосредоточено на паттернах изменения цен в канале, на том, как они обычно торгуются, и как можно использовать MQL5 для улучшения этого процесса. В итоге вы получите основанную на правилах автоматизированную систему канальной торговли и предназначенную для более точного и стабильного выявления возможностей продолжения тренда.
DoEasy. Элементы управления (Часть 32):  горизонтальный "ScrollBar", прокрутка колесиком мышки
DoEasy. Элементы управления (Часть 32):  горизонтальный "ScrollBar", прокрутка колесиком мышки

DoEasy. Элементы управления (Часть 32): горизонтальный "ScrollBar", прокрутка колесиком мышки

В статье завершим разработку функционала объекта-горизонтальной полосы прокрутки. Сделаем возможность прокрутки содержимого контейнера перемещением ползунка полосы прокрутки и вращением колёсика мышки. Также внесём дополнения в библиотеку с учётом появившейся в терминале новой политики исполнения ордеров и новых кодов ошибок времени выполнения в MQL5.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера

DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера

В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
preview
Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть III): Реализация алгоритма Boom 1000

Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть III): Реализация алгоритма Boom 1000

В этой серии статей мы обсуждаем создание советников, способных автономно подстраиваться под динамичные рыночные условия. В сегодняшней статье мы попытаемся настроить глубокую нейронную сеть для синтетических рынков Deriv.
preview
Решение проблем интеграции ONNX

Решение проблем интеграции ONNX

ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.
preview
Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer

Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer

Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.
preview
Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.
preview
DoEasy. Элементы управления (Часть 12): Базовый объект-список, WinForms-объекты ListBox и ButtonListBox

DoEasy. Элементы управления (Часть 12): Базовый объект-список, WinForms-объекты ListBox и ButtonListBox

В статье создадим базовый объект списков WinForms-объектов и два новых объекта: ListBox и ButtonListBox.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)

В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.
preview
Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5

Реализация обобщенного показателя Херста и теста коэффициента дисперсии в MQL5

В этой статье мы рассмторим, как можно использовать обобщенный показатель Херста (Generalized Hurst Exponent) и тест коэффициента дисперсии (Variance Ratio) для анализа поведения ценовых рядов в MQL5.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)

Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.
preview
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5

Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5

В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
preview
Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost

Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.