Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Статья рассказывает об опыте разработки гибридной торговой системы, объединяющей классический технический анализ с нейронными сетями. Автор подробно разбирает архитектуру системы — от базового анализа паттернов и структуры нейросети до механизмов принятия торговых решений, делясь реальным кодом и практическими наблюдениями.

В этой статье обсудим, как можно применить статистические причинно-следственные связи при определении прогностических переменных. Мы рассмотрим связь между причинностью и энтропией переноса, а также представим код на MQL5 для обнаружения направленных переносов информации между двумя переменными.

После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.

В этой статье мы рассмотрим третью часть нашего пути в формулировании динамического мультипарного советника (Dynamic Multi-Pair Expert Advisor), сосредоточив внимание на интеграции стратегий торговли на основе возврата к среднему и моментума. Мы разберем, как обнаруживать и действовать при отклонениях цен от среднего (Z-оценка), а также как измерять моментум по нескольким валютным парам, чтобы определить направление торговли.

Фреймворк BAT превращает хаотичный поток рыночных данных в точные прогнозы и взвешенные торговые решения. Тесты на исторических данных показывают стабильный рост капитала при контролируемых рисках. Архитектура модели проста, масштабируема и готова к дальнейшей оптимизации.

Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.

Скользящая средняя и стохастический осциллятор — очень распространенные индикаторы, которые считаются запаздывающими. В минисерии из трех статей, посвященной трем основным формам машинного обучения, мы попытаемся выяснить, оправдана ли эта предвзятость по отношению к этим индикаторам, или же они могут иметь предсказательную силу. Мы проводим анализ с помощью советников, созданных в Мастере.

В статье подробно раскрывается SCNN-архитектура и один из вариантов её реализация средствами MQL5. Мы покажем, как декомпозиция временных рядов сочетается с нейросетевыми методами и вниманием.

Настоящая статья является началом серии разработок для библиотеки под названием “Connexus”, предназначенной для облегчения выполнения HTTP-запросов с помощью MQL5. Цель настоящего проекта - предоставить конечному пользователю такую возможность и показать, как использовать эту вспомогательную библиотеку. Я намеревался сделать его как можно более простым, чтобы облегчить изучение и обеспечить возможность для будущих разработок.

В этой статье подробно описано создание адаптивного экспертного советника (MarketRegimeEA) с помощью детектора режимов из Части 1. Он автоматически переключает торговые стратегии и параметры рисков для трендового, флэтового или волатильного рынков. Сюда включены практическая оптимизация, обработка переходов и индикатор для нескольких таймфреймов.

В данной статье рассматривается создание интерфейса обмена сообщениями для MetaTrader 5, предназначенного для системных администраторов, чтобы облегчить общение с другими трейдерами непосредственно внутри платформы. Недавняя интеграция социальных платформ с MQL5 позволяет быстро транслировать сигнал по разным каналам. Представьте, что вы можете проверять отправленные сигналы одним щелчком мыши — либо "ДА", либо "НЕТ". Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Данная статья посвящена интеграции обученной модели искусственного интеллекта (например, модели обучения с подкреплением LSTM или прогностической модели на основе машинного обучения) в существующую торговую стратегию на MQL5.

Эта статья призвана стать понятным и дружелюбным введением для трейдеров в наиболее распространенные тесты на коинтеграцию, а также простым руководством по интерпретации их результатов. Тесты Энгла — Грейнджера и Йохансена позволяют выявлять статистически значимые пары или группы активов, обладающие общей долгосрочной динамикой. Тест Йохансена особенно полезен для портфелей из трех и более активов, так как он рассчитывает силу коинтеграционных векторов для всех инструментов одновременно.

В статье рассматривается проекция дневных свечей EURUSD на эллиптическую кривую secp256k1 и извлечение 96 признаков (EC+TA) для прогноза направления следующей свечи в CatBoost. Показаны маппинг цен на кривую и конвейер обучения на 2000 барах D1; полная модель достигает AUC на тесте 0,6508, вклад EC-признаков — 60,6%. Материалы пригодны для воспроизведения в Python/MetaTrader 5.

В статье мы раскрываем внутреннюю механику фреймворка RAFT — одного из самых точных и элегантных подходов к анализу динамических процессов. Мы шаг за шагом адаптируем его идею итеративного уточнения под финансовые временные ряды, создавая прочный фундамент для будущей модели. Читателя ждёт живое погружение в архитектуру, где каждый компонент имеет свой смысл и функцию.

Сегодня мы раскрываем часто упускаемую из виду статистическую основу, стоящую за торговыми стратегиями, основанными на спросе и предложении. Используя комбинацию MQL5 и Python в рамках рабочего процесса Jupyter Notebook, мы проводим структурированное, основанное на данных исследование, направленное на преобразование визуальных рыночных предположений в измеримые результаты. В данной статье описан весь исследовательский процесс, включая сбор данных, статистический анализ на основе Python, разработку алгоритма, тестирование и окончательные выводы. Для подробного ознакомления с методологией и результатами исследования, прочтите полную статью.

В настоящей статье мы сосредоточимся на визуальном оформлении графического интерфейса пользователя (GUI) нашей торговой панели администратора с использованием MQL5. Мы рассмотрим различные методы и функции, доступные в MQL5, которые позволяют настраивать и оптимизировать интерфейс, обеспечивая его соответствие потребностям трейдеров при сохранении привлекательной эстетики.

Алгоритм ECO (Ecological Cycle Optimizer) представляет собой интересную метафору переноса экологического круговорота в область метаэвристической оптимизации. Идея разделения популяции на трофические уровни — продуцентов, травоядных, плотоядных, всеядных и редуцентов — создаёт иерархическую структуру поиска, где каждая группа вносит свой вклад в общий процесс оптимизации.

SARSA (State-Action-Reward-State-Action, состояние-действие-вознаграждение-состояние-действие) — еще один алгоритм, который можно использовать при реализации обучения с подкреплением. Рассмотрим, как можно реализовать этот алгоритм в качестве независимой модели (а не просто механизма обучения) в советниках, собранных в Мастере, аналогично тому, как мы это делали в случаях с Q-обучением и DQN.

В настоящей статье рассматривается алгоритм отбора признаков, представленный в статье "Выбор локальных признаков для классификации данных» ('Local Feature Selection for Data Classification') Наргеса Арманфарда и соавторов (Narges Armanfard et al.). Алгоритм реализован на Python для построения моделей бинарных классификаторов, которые могут быть интегрированы с приложениями MetaTrader 5 для логического вывода.

При работе с моделями машинного обучения крайне важно обеспечить согласованность данных, используемых для обучения, проверки и тестирования. В этой статье мы создадим собственную версию библиотеки Pandas на языке MQL5, чтобы обеспечить единый подход к обработке данных машинного обучения и гарантировать, что одни и те же данные применяются внутри и вне MQL5, где и происходит большая часть обучения.

Нейросети уже меняют подход к анализу рынков, а новые архитектуры открывают ещё больше возможностей. В статье мы завершаем работу с фреймворком SpikingBrain, который отрывает перед нами новые перспективы.

В статье подробно разбирается практическая реализация идей фреймворка EDCFlow средствами MQL5 и их проверка на реальных исторических данных. Показано, как нейросетевая модель формирует внутреннее представление рыночной среды, работает с корреляциями признаков и принимает торговые решения без ручных правил. Результаты тестирования раскрывают не только потенциал подхода, но и его слабые места, честно обозначая границы применимости и направления дальнейшего развития.

Мы расширим существующую библиотеку Dialog, включив в нее логику управления темами. Кроме того, мы интегрируем методы переключения тем в классы CDialog, CEdit и CButton, используемые в нашем проекте панели администратора.

В данной статье представлен комплексный анализ алгоритма оптимизации коралловых рифов (CRO) — метаэвристического метода, вдохновленного биологическими процессами формирования и развития коралловых рифов. Алгоритм моделирует ключевые аспекты эволюции кораллов: внешнее и внутреннее размножение, оседание личинок, бесполое размножение и конкуренцию за ограниченное пространство в рифе. Особое внимание в работе уделяется усовершенствованной версии алгоритма.

Сегодня мы изучим технику, которая может очень сильно помочь нам на разных этапах нашей профессиональной жизни в качестве программиста. Вопреки мнению многих, ограничена не сама платформа, а знания человека, который говорит об ограничениях. В данной статье будет рассказано о том, что с помощью здравого смысла и творческого подхода можно сделать платформу MetaTrader 5 гораздо более интересной и универсальной, не прибегая к созданию безумных программ или чего-то подобного, и создать простой, но безопасный и надежный код. Мы будем использовать свою изобретательность, чтобы изменить уже существующий код, не удаляя и не добавляя ни одной строки в исходный код.

В настоящей статье мы автоматизируем пробой полуночного диапазона с помощью стратегии прорыва структуры на MQL5, подробно описывая код для обнаружения пробоя и исполнения сделок. Определяем точные параметры риска для входа, стоп-ордеров и прибыли. Тестирование на истории и оптимизация включены для практической торговли.

Просто потому, что тики постоянно прибывают, это не значит, что каждый момент - это возможность торговать. Сегодня мы подробно изучаем искусство выбора времени, сосредоточившись на разработке алгоритма временной изоляции, который поможет трейдерам определять наиболее благоприятные рыночные периоды и торговать в них. Развитие этой дисциплины позволяет розничным трейдерам более точно ориентироваться в институциональных сроках, где точность и терпение часто определяют успех. Присоединяйтесь к этой дискуссии, поскольку мы исследуем науку тайминга и выборочного трейдинга с помощью аналитических возможностей MQL5.

В статье рассматривается новое измерение анализа с использованием внешних библиотек, специально разработанных для расширенной аналитики. Эти библиотеки, такие как pandas, предоставляют мощные инструменты для обработки и интерпретации сложных данных, позволяя трейдерам получать более глубокое представление о динамике рынка. Интегрируя такие технологии, мы можем сократить разрыв между необработанными данными и практическими стратегиями. Здесь мы заложим основу для этого инновационного подхода и раскроем потенциал объединения технологий с опытом трейдинга.