Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5
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
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 19): Необходимые корректировки
Здесь мы подготовим почву для того, чтобы при необходимости добавления новых функций в код это происходило плавно и легко. Текущий код пока не может охватывать или обрабатывать некоторые моменты, которые будут необходимы для значимого прогресса. Нам нужно, чтобы всё было построено так, чтобы усилия по реализации некоторых вещей были минимальными. Если сделаем всё правильно, мы сможем получить действительно универсальную систему, способную очень легко адаптироваться к любой ситуации, которую необходимо охватить.
Математика волатильности: Почему индикатор GRI достоин возвращения в ваш торговый терминал
Статья посвящена индикатору Gopalakrishnan Range Index (GRI/ROCI), который количественно оценивает "хаотичность" рынка через логарифм диапазона цен закрытия за заданный период. Показано, как реализовать GRI в MetaTrader 5, устранить проблему отрицательных значений с помощью сдвинутого логарифма и привести шкалу к удобным "пунктам" через нормировку на Point. Далее рассматриваются практические сценарии применения GRI как фильтра волатильности и рыночных фаз.
Связь торговых роботов MetaTrader 5 с внешними брокерами через API и Python
В настоящей статье мы обсудим реализацию MQL5 в партнерстве с Python для выполнения связанных с брокером операций. Представьте, что у вас есть постоянно работающий советник (EA), размещенный на VPS и совершающий сделки от вашего имени. В какой-то момент способность советника управлять средствами становится первостепенной. Она включает в себя такие операции, как пополнение вашего торгового счета и инициирование вывода средств. В данном обсуждении мы прольем свет на преимущества и практическую реализацию этих функций, обеспечивающих плавную интеграцию управления средствами в вашу торговую стратегию. Следите за обновлениями!
Единый мультитаймфреймовый Ренко: Синтез временных измерений рынка
Статья представляет инновационную концепцию мультитаймфреймового Ренко-графика, который объединяет сигналы с четырёх временных масштабов (M5, M15, H1, H4) в единый синтетический инструмент. Система создаёт виртуальный символ в MetaTrader 5, используя EMA каждого таймфрейма для формирования композитного сигнала через три метода: простое среднее, взвешенное среднее и консенсус. Реализация включает адаптивный размер кирпича на основе ATR, работу в реальном времени и полную интеграцию с MetaTrader 5.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 12): Полином Ньютона
Полином Ньютона, который создает квадратные уравнения из набора нескольких точек, представляет собой архаичный, но интересный подход к рассмотрению временных рядов. В этой статье мы попытаемся изучить, какие аспекты этого подхода могут быть полезны трейдерам, а также устранить его ограничения.
Алгоритм оптимизации на основе искусственной экосистемы — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO)
В статье рассматривается метаэвристический алгоритм AEO, который моделирует взаимодействия между компонентами экосистемы, создавая начальную популяцию решений и применяя адаптивные стратегии обновления, и подробно описываются этапы работы AEO, включая фазы потребления и разложения, а также различные стратегии поведения агентов. Статья знакомит с особенностями и преимуществами данного алгоритма.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 4): Настройка стиля отображения для каждой трендовой волны
В статье показаны возможности мощного языка MQL5 для отрисовки различных стилей индикаторов в MetaTrader 5. Мы также рассмотрим скрипты и их использование в нашей модели.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 16): Новая система классов
Нам нужно лучше организовать свою работу. Код растёт, и если этого не сделать сейчас, потом это станет невозможным. Давайте разделять и властвовать. То, что MQL5 позволяет нам использовать классы, поможет нам в этой задаче, но для этого нам нужно иметь некоторые знания о некоторых моментах, связанных с классами. Наверное, новичков больше всего смущает наследование. В этой статье мы рассмотрим практичным и простым способом, как использовать данные механизмы.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 11): Числовые стены
Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы 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.
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.
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.
Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок
Статья является частью серии о реализации графов средствами теории категорий в MQL5 и посвящена отношению порядка (Order Theory). Мы рассмотрим два основных типа упорядочения и исследуем, как концепции отношения порядка могут поддерживать моноидные множества при принятии торговых решений.
Создание советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout)
В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 на основе стратегии Прорыва дневного диапазона (Daily Range Breakout). Мы рассмотрим ключевые концепции стратегии, разработаем схему советника и реализуем логику прорыва на MQL5. В конце мы изучаем методы бэк-тестирования и оптимизации советника, чтобы максимально повысить его эффективность.
Реализация механизма безубыточности в MQL5 (Часть 1): Базовый класс и режим безубытка по фиксированным пунктам
В данной статье рассматривается применение механизма безубыточности (breakeven) в автоматизированных стратегиях на языке MQL5. Начнем с простого объяснения, что такое режим безубытка, как он реализуется и каковы его возможные вариации. Далее эта функциональность интегрируется в советника Order Blocks, созданного нами в последней статье об управлении рисками. Для оценки эффективности проведем два бэктеста при определенных условиях: один с применением механизма безубыточности и другой — без.
Знакомство с языком MQL5 (Часть 18): Введение в паттерн "Волны Вульфа"
В этой статье подробно объясняется паттерн волн Вульфа – как медвежьи, так и бычьи его вариации. В статье также проводится пошаговый разбор логики, используемой для выявления действительных сетапов на покупку и продажу на основе этого продвинутого графического паттерна.
Интеграция скрытых марковских моделей в MetaTrader 5
В этой статье мы продемонстрируем, как скрытые марковские модели, обученные с использованием Python, могут быть интегрированы в приложения MetaTrader 5. Скрытые марковские модели — это мощный статистический инструмент, используемый для моделирования временных рядов данных, где моделируемая система характеризуется ненаблюдаемыми (скрытыми) состояниями. Фундаментальная предпосылка HMM заключается в том, что вероятность нахождения в заданном состоянии в определенный момент времени зависит от состояния процесса в предыдущем временном интервале.
Установка MetaTrader 5 и других приложений от MetaQuotes на HarmonyOS NEXT
Приложения от MetaQuotes, включая платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4, можно установить на устройства с операционной системой HarmonyOS NEXT с помощью компонента DroiTong. В статье представлено пошаговое руководство для установки программ на телефон или ноутбук.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 10): Только реальные данные для репликации
Здесь мы рассмотрим, как более надежные данные (торгуемые тики) можно использовать в системе репликации, не беспокоясь о том, скорректированы они или нет.
Разработка системы репликации (Часть 50): Все усложняется (II)
Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть II)
В статье подробно рассматривается интеграция уведомлений индикаторов MetaTrader 5 в Telegram с использованием возможностей MQL5, Python и API Telegram Bot. Вы сможете применить полученную информацию в своих проектах.
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов
Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)
Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 4): Декомпозиция интерпретируемости с использованием разметки данных
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Алгоритм искусственного кооперативного поиска (Artificial Cooperative Search, ACS)
Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.
Реализация торговой стратегии Rapid-Fire с использованием индикаторов Parabolic SAR и простой скользящей средней (SMA) на MQL5
В настоящей статье мы разрабатываем торговый советник Rapid-Fire на MQL5, используя индикаторы Parabolic SAR и простую скользящую среднюю (SMA) для создания гибкой торговой стратегии. Мы подробно описываем реализацию стратегии, включая использование индикаторов, генерацию сигналов, а также процесс тестирования и оптимизации.
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Окончание)
Фреймворк Mantis превращает сложные временные ряды в информативные токены и служит надёжным фундаментом для интеллектуального торгового Агента, готового работать в реальном времени.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)
Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.
Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)
В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 26): Скользящие средние и показатель Херста
Показатель Херста — это мера того, насколько сильно временной ряд автокоррелирует в долгосрочной перспективе. Предполагается, что он отражает долгосрочные свойства временного ряда и поэтому имеет определенный вес в анализе временных рядов даже за пределами экономических/финансовых временных рядов. Однако мы сосредоточимся на его потенциальной пользе для трейдеров, изучив, как этот показатель можно объединить со скользящими средними для формирования потенциально надежного сигнала.
DoEasy. Элементы управления (Часть 22): SplitContainer. Изменение свойств созданного объекта
В статье реализуем возможность изменять свойства и внешний вид элемента управления SplitContainer после его создания.
Алгорим оптимизации химическими реакциями — Chemical reaction optimisation, CRO (Часть II): Сборка и результаты
Во второй части статьи мы соберем химические операторы в единый алгоритм и представим подробный анализ результатов его работы. Узнаем, как метод оптимизации химическими реакциями (CRO) справился с вызовом в решении сложных задач на тестовых функциях.
Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы
В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (I)
В статье рассматриваются возможности включения нескольких стратегий в советник с использованием MQL5. Советники предоставляют более широкие возможности, чем индикаторы и скрипты, позволяя применять более сложные подходы к торговле, которые можно адаптировать к изменяющимся рыночным условиям.
Разработка системы репликации (Часть 38): Прокладываем путь (II)
Многие люди, которые считают себя программистами на MQL5, не обладают базовыми знаниями, которые мы изложим в этой статье. Многие считают MQL5 ограниченным инструментом, однако всё дело в недостатке знаний. Так что если вы чего-то не знаете, не стыдитесь этого. Лучше пусть вам будет стыдно за то, что вы не спросили. Простое принуждение MetaTrader 5 к запрету дублирования индикатора никоим образом не обеспечивает двустороннюю связь между индикатором и советником. Мы еще очень далеки от этого, но тот факт, что индикатор не дублируется на графике, дает нам некоторое утешение.
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Разработка продвинутых торговых систем ICT: Реализация сигналов в индикаторе Order Blocks
В этой статье вы узнаете, как разработать индикатор Order Blocks, основанный на объеме стакана (глубине рынка) и оптимизировать его с помощью буферов для повышения точности. Этим мы завершаем текущий этап проекта и готовимся к следующим, в рамках которых будет реализован класс управления рисками и торговый бот, использующий сигналы, генерируемые индикатором.
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 21): ФОРЕКС (II)
Мы продолжим строить систему для работы на рынке ФОРЕКС. Поэтому для того, чтобы решить эту проблему необходимо сначала объявить загрузку тиков до загрузки предыдущих баров. Это решает проблему, но в то же время заставляет пользователя следовать некой структуре в конфигурационном файле, которая, лично для меня, не имеет особого смысла. Причина в том, что, разработав программу, которая отвечает за анализ и выполнение того, что находится в конфигурационном файле, мы можем позволить пользователю объявлять нужные ему элементы в любом порядке.
Гибридизация популяционных алгоритмов. Последовательная и параллельная схема
В статье мы погрузимся в мир гибридизации алгоритмов оптимизации, рассмотрев три ключевых типа: смешивание стратегий, последовательную и параллельную гибридизации. Мы проведем серию экспериментов, сочетая и тестируя соответствующие алгоритмы оптимизации.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов
В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.