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 торговой стратегии на основе псевдокорреляции Пирсона

Разработка торговой стратегии на основе псевдокорреляции Пирсона

Создание новых индикаторов на основе существующих - это мощный способ улучшить торговый анализ. Определив математическую функцию, которая интегрирует значения существующих индикаторов, трейдеры могут создавать гибридные индикаторы, объединяющие множество сигналов в единый эффективный инструмент. В данной статье представлен новый индикатор, созданный на основе трех осцилляторов с использованием модифицированной версии функции корреляции Пирсона, который мы называем Псевдокорреляцией Пирсона (PPC). Индикатор PPC предназначен для количественной оценки динамической корреляционной связи между осцилляторами и применения ее в рамках практической торговой стратегии.
preview
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 17): Ансамблевый интеллект

Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 17): Ансамблевый интеллект

Все стратегии алгоритмической торговли сложны в настройке и обслуживании, независимо от их сложности — эта проблема актуальна как для новичков, так и для экспертов. В данной статье представлен коллективный интеллект, в которой модели с учителем и человеческая интуиция взаимодействуют друг с другом, чтобы преодолеть свои общие ограничения. Совместив стратегию на основе канала скользящих средних с моделью регрессии Риджа на тех же индикаторах, мы добиваемся централизованного управления, более быстрой самокорректировки и прибыльности систем, которые в противном случае были бы убыточными.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 40): Parabolic SAR

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 40): Parabolic SAR

Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) - это индикатор точек подтверждения и окончания тренда. Поскольку он отстает в определении трендов, его основной целью было позиционирование скользящих стоп-лоссов по открытым позициям. Мы рассмотрим, можно ли его использовать в качестве сигнала советника с помощью пользовательских классов сигналов советников, собранных с помощью Мастера.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 53): Market Facilitation Index

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 53): Market Facilitation Index

Market Facilitation Index (индекс облегчения рынка) — еще один индикатор Билла Вильямса, предназначенный для измерения эффективности движения цен в сочетании с объемом. Как всегда, мы рассматриваем различные паттерны этого индикатора в рамках класса сигналов Мастера и представляем ряд отчетов по тестам и результаты анализа различных паттернов.
preview
Алгоритм эхолокации дельфинов — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)

Алгоритм эхолокации дельфинов — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)

В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм DEA — метаэвристический метод оптимизации, вдохновленный уникальной способностью дельфинов находить добычу с помощью эхолокации. От математических основ до практической реализации на MQL5, от анализа до сравнения с классическими алгоритмами — детально разберем, почему этот относительно молодой метод заслуживает места в арсенале тех, кто сталкивается с задачами оптимизации.
preview
Алгоритм Поиска Ворона — Crow Search Algorithm (CSA)

Алгоритм Поиска Ворона — Crow Search Algorithm (CSA)

Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.
preview
Нейросети в трейдинге: Модель адаптивной графовой диффузии (SAGDFN)

Нейросети в трейдинге: Модель адаптивной графовой диффузии (SAGDFN)

В статье мы раскрываем архитектуру SAGDFN — современного фреймворка, способного преобразовать подход к обработке пространственно-временных данных. Он сохраняет ключевую информацию даже в сложных графах и при этом снижает вычислительные издержки.
preview
От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (V)

От начального до среднего уровня: Шаблон и Typename (V)

В данной статье мы изучим последний простой случай использования шаблонов, а также поговорим о пользе и необходимости использования typename в коде. Хотя поначалу данная статья может показаться несколько сложной, необходимо правильно ее понять, чтобы в дальнейшем использовать шаблоны и typename.
preview
Введение в MQL5 (Часть 12): Руководство для начинающих по созданию пользовательских индикаторов

Введение в MQL5 (Часть 12): Руководство для начинающих по созданию пользовательских индикаторов

В статье мы создадим собственный индикатор на MQL5, применив проектный подход. Также мы рассмотрим индикаторные буферы, свойства и визуализацию трендов в виде понятного для новичков пошагового руководства.
preview
Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Основные компоненты)

Нейросети в трейдинге: Сквозная многомерная модель прогнозирования временных рядов (Основные компоненты)

Предлагаем познакомиться с новой реализацией ключевых компонентов Фреймворка GinAR — адаптивного алгоритма для работы с графовыми временными рядами. В статье шаг за шагом разобраны архитектура, алгоритмы прямого прохода и обратного распространения ошибки.
preview
Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (SCNN)

Нейросети в трейдинге: Распутывание структурных компонентов (SCNN)

Предлагаем познакомиться с инновационным фреймворком SCNN, который выводит анализ временных рядов на новый уровень за счёт чёткого разделения данных на долгосрочные, сезонные, краткосрочные и остаточные компоненты. Такой подход значительно повышает точность прогнозирования, позволяя модели адаптироваться к сложной и меняющейся рыночной динамике.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 71): Использование паттернов MACD и OBV

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 71): Использование паттернов MACD и OBV

Осциллятор схождения-расхождения скользящих средних (Moving-Average-Convergence-Divergence, MACD) и индикатор балансового объема (On-Balance-Volume, OBV) - еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Как это принято в данной серии статей, данная комбинация индикаторов дополняет друг друга: MACD подтверждает тренды, а OBV проверяет объем. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.
preview
Разработка системы репликации (Часть 45): Проект Chart Trade (IV)

Разработка системы репликации (Часть 45): Проект Chart Trade (IV)

Главное в этой статье — представление и объяснение класса C_ChartFloatingRAD. У нас есть индикатор Chart Trade, который работает довольно интересным образом. Как вы могли заметить, у нас на графике все еще достаточно небольшое количество объектов, и тем не менее, мы получили ожидаемое функционирование. Значения, присутствующие в индикаторе, можно редактировать. Вопрос в том, как это возможно? В этой статье все начнет проясняться.
preview
От начального до среднего уровня: Передача по значению или по ссылке

От начального до среднего уровня: Передача по значению или по ссылке

В этой статье мы на практике поймем разницу между передачей по значению или передачей по ссылке. Хотя это кажется чем-то простым и обычным и не вызывающим проблем, многие опытные программисты часто сталкиваются с настоящими неудачами в работе над кодом именно из-за этой маленькой детали. Знание того, когда, как и зачем использовать передачу по значению или по ссылке, существенно изменит нашу жизнь как программистов. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не стоит рассматривать его как окончательное приложение, или использовать приложение с иной целью, кроме изучения представленных здесь концепций
preview
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 3): Улучшенная визуализация данных

Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 3): Улучшенная визуализация данных

В этой статье мы рассмотрим расширенную визуализацию данных, включая такие функции, как интерактивность, многослойные данные и динамические элементы, позволяющие трейдерам более эффективно изучать тренды, закономерности и корреляции.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 9): Создаем советник для стратегии прорыва азиатской сессии

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 9): Создаем советник для стратегии прорыва азиатской сессии

В данной статье мы создаем советник на MQL5 для стратегии прорыва азиатской сессии, вычисляя максимумы и минимумы сессии и применяя фильтрацию трендов с помощью скользящей средней. Реализуем динамический дизайн объектов, определяемые пользователем входные временные параметры и надежное управление рисками. Наконец, продемонстрируем методы тестирования на истории и оптимизации для доработки программы.
preview
Алгоритм конкурентного обучения — Competitive Learning Algorithm (CLA)

Алгоритм конкурентного обучения — Competitive Learning Algorithm (CLA)

В статье представлен алгоритм конкурентного обучения (Competitive Learning Algorithm, CLA) — новый метаэвристический метод оптимизации, основанный на моделировании образовательного процесса. Алгоритм организует популяцию решений в виде классов со студентами и учителями, где агенты обучаются через три механизма: следование за лучшим в классе, использование личного опыта и обмен знаниями между классами.
preview
Разрабатываем менеджер терминалов (Часть 2): Запуск нескольких экземпляров

Разрабатываем менеджер терминалов (Часть 2): Запуск нескольких экземпляров

Переходим к использованию сразу нескольких экземпляров терминала на сервере, организовав простую панель управления запуском и остановкой. Теперь пришло время расширять функциональность и переходить к следующим этапам — реализации более сложных возможностей, таких как управление несколькими экземплярами, хранение состояния, интеграция с MetaTrader5 API и веб-интерфейс с полной информацией о терминалах.
preview
MetaTrader 5: конструируйте рынок под стратегию — Renko/Range/Volume, синтетика и стресс-тесты на пользовательских символах

MetaTrader 5: конструируйте рынок под стратегию — Renko/Range/Volume, синтетика и стресс-тесты на пользовательских символах

Показываем, как с помощью API пользовательских символов MetaTrader 5 превратить терминал в конструктор данных: генерировать вне‑временные графики Renko, Range и Equal‑Volume и собирать синтетические инструменты. Разбираем агрегацию тиков и модификацию истории для стресс‑тестов (расширение спреда, изменение стоп‑уровней) с учетом ограничений платформы. Даем практику работы с CiCustomSymbol и маршрутизацией приказов на реальный символ через обертку CustomOrder, с готовыми фрагментами кода.
preview
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть III): Угол наклона цены (2) Полярные координаты

Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть III): Угол наклона цены (2) Полярные координаты

В этой статье мы предпринимаем вторую попытку преобразовать изменения уровня цен на любом рынке в соответствующее изменение угла наклона. На этот раз мы выбрали более математически сложный подход, чем в первой попытке, и полученные нами результаты позволяют предположить, что изменение подхода, возможно, было правильным решением. Мы рассмотрим, как можно использовать полярные координаты для осмысленного расчета угла, образованного изменениями уровней цен, независимо от того, какой рынок вы анализируете.
preview
Оптимизация и форвард-анализ стратегий (Часть 1): Метод Пардо — базовая модель

Оптимизация и форвард-анализ стратегий (Часть 1): Метод Пардо — базовая модель

Статья показывает, как выстроить воспроизводимый процесс разработки и проверки торговых систем в MetaTrader 5: от формализации правил входа/выхода и риск‑менеджмента до пост‑оптимизационной валидации. В основу положен "Метод Пардо": разбиение истории на in‑sample/out‑of‑sample, форвард‑тестирование, мульти‑рынки/таймфреймы и выбор устойчивых "плато" параметров вместо единичных пиков. На примерах PardoSystem и советников PardoEA / Breakout_Bounce показан практический тест‑план для тестера стратегий MetaTrader 5.
preview
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (S3CE-Net)

Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (S3CE-Net)

Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.
preview
От начального до среднего уровня: Оператор SWITCH

От начального до среднего уровня: Оператор SWITCH

В данной статье мы узнаем, как использовать оператор SWITCH в ее самой простой и базовой форме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 46): Ишимоку

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 46): Ишимоку

Ichimuko Kinko Hyo — известный японский индикатор, представляющий собой систему определения тренда. Как и в предыдущих статьях, мы рассмотрим этот индикатор с использованием паттернов и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании, применив классы библиотеки Мастера MQL5.
preview
Разработка торговой стратегии: Метод Triple Sine для возврата к среднему

Разработка торговой стратегии: Метод Triple Sine для возврата к среднему

В этой статье представлен метод Triple Sine (тройного синуса) для возврата к среднему — торговая стратегия, опирающаяся на новый математический индикатор Triple Sine Oscillator (TSO). Индикатор TSO выводится из функции куба синуса, которая колеблется между –1 и +1, что делает его подходящим для выявления условий перекупленности и перепроданности на рынке. В целом, данное исследование демонстрирует, как математические функции можно преобразовать в практические инструменты для торговли.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 36): Работа с несбалансированными финансовыми рынками

Машинное обучение и Data Science (Часть 36): Работа с несбалансированными финансовыми рынками

Финансовые рынки не находятся в идеальном равновесии. Некоторые рынки демонстрируют бычий тренд, другие — медвежий, а третьи — флэт. Эта несбалансированная информация, используемая для обучения моделей машинного обучения, может вводить в заблуждение, поскольку рынки часто меняют направление. В этой статье мы обсудим несколько способов решения этой проблемы.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (E-STMFlow)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (E-STMFlow)

Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.
Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года
Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года

Материалы Automated Trading Championship: Интервью с Участниками 2006 года

Интервью с Участниками Automated Trading Championship 2006 показали разнообразие взглядов на автотрейдинг и торговлю в целом. Вы можете сами оценить, какие идеи оказались более работоспособными в ходе Чемипоната, а какие из них не смогли пройти критическую проверку трехмесячным тест-драйвом на конкурсном счете.
preview
Управление рисками (Часть 5): Интегрируем систему управления рисками в советник

Управление рисками (Часть 5): Интегрируем систему управления рисками в советник

В этой статье мы реализуем систему управления рисками, разработанную в предыдущих публикациях, и добавим индикатор Order Blocks, представленный в других статьях. Кроме того, будет проведено тестирование на исторических данных (backtest), чтобы можно было сравнить результаты с применением системы управления рисками и оценить влияние динамического риска.
preview
Реализация частичного закрытия позиций в MQL5

Реализация частичного закрытия позиций в MQL5

В статье разрабатывается класс для управления частичным закрытием позиций в MQL5 с последующей интеграцией в советника Order Blocks. Кроме того, представлены результаты тестирования, сравнивающие стратегию с использованием частичных закрытий и без них, а также анализ того, при каких условиях их использование может обеспечивать и максимизировать прибыль. В заключение делается вывод, что в торговых стратегиях, особенно ориентированных на более широкие ценовые движения, использование частичных закрытий может быть довольно выгодным.
preview
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Основные компоненты)

Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики (Основные компоненты)

В данной статье представлен практический подход к адаптации современного фреймворка для анализа финансовых потоков средствами MQL5. Рассмотрены ключевые компоненты модели — Depth-Wise свёртки с остаточными связями, конусные Super Kernel Block и модуль глобальной агрегации движения (GMA).
preview
Нейросети в трейдинге: От единственного прогноза к пространству рыночных сценариев (ORION)

Нейросети в трейдинге: От единственного прогноза к пространству рыночных сценариев (ORION)

В статье начинается адаптация фреймворка ORION к анализу финансовых рынков. Вместо единственной прогнозной траектории модель формирует несколько сценариев будущего движения, оценивает их вероятность и неопределённость. Практическая часть посвящена OpenCL-кернелам для генерации сценариев, расчёта ответственности и подготовки обучающих сигналов для роутера, генератора и блока неопределённости.
preview
Разработка системы репликации (Часть 26): Проект советника — Класс C_Terminal

Разработка системы репликации (Часть 26): Проект советника — Класс C_Terminal

Мы уже можем начать создавать советника для использования в репликации/моделировании. Однако нам нужно нечто усовершенствованное, а не какое-то случайное решение. Несмотря на это, нас не должна пугать первоначальная сложность. Очень важно начать с чего-то, иначе в конечном итоге мы придем к тому, что размышляем о сложности задачи, даже не пытаясь ее преодолеть. Суть программирования именно в этом: преодолеть препятствия посредством изучения, тестирования и обширных исследований.
preview
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 6): Совершаем сделки (III)

Упрощаем торговлю на новостях (Часть 6): Совершаем сделки (III)

В этой статье будет реализована сортировка новостей для отдельных новостных событий на основе их идентификаторов. Кроме того, предыдущие запросы SQL будут улучшены для предоставления дополнительной информации или сокращения времени выполнения запроса. Код, созданный в предыдущих статьях, станет работоспособным.
preview
От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (IX) — Управление несколькими символами на одном графике для торговли на новостях

От новичка до эксперта: Создание анимированного советника для новостей в MQL5 (IX) — Управление несколькими символами на одном графике для торговли на новостях

Торговля на новостях часто требует управления несколькими позициями и символами в течение очень короткого времени из-за повышенной волатильности. В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим проблемы торговли несколькими символами, интегрировав эту функцию в наш советник «Заголовки новостей». Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как алгоритмическая торговля с помощью MQL5 делает торговлю несколькими символами более эффективной и действенной.
preview
Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Обучение глубоких спайкинговых моделей (Окончание)

В данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 35): Регрессия опорных векторов

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 35): Регрессия опорных векторов

Регрессия опорных векторов — это идеалистический способ поиска функции или "гиперплоскости" (hyper-plane), который наилучшим образом описывает взаимосвязь между двумя наборами данных. Мы попытаемся использовать его при прогнозировании временных рядов в пользовательских классах Мастера MQL5.
preview
Нейросети в трейдинге: Единый взгляд на пространство и время (Extralonger)

Нейросети в трейдинге: Единый взгляд на пространство и время (Extralonger)

Фреймворк Extralonger демонстрирует подход к интеграции пространственных и временных факторов в единую модель, что позволяет одновременно учитывать локальные закономерности и долгосрочные циклы. Такая архитектура делает прогнозирование временных рядов более устойчивым к рыночному шуму и открывает возможность анализа данных на разных горизонтах. В статье подробно рассматривается, как эти идеи воплощаются на практике средствами OpenCL и MQL5.
preview
Оптимизация сообществом ученых — Community of Scientist Optimization (CoSO): Практика

Оптимизация сообществом ученых — Community of Scientist Optimization (CoSO): Практика

Продолжение темы оптимизации научным сообществом. CoSO следует рассматривать не как готовое решение, а как перспективную исследовательскую платформу. При должной доработке, CoSO может найти свою нишу в задачах, где важна адаптивность и устойчивость к изменениям, а время вычислений не критично.
preview
Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (Энкодер)

Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (Энкодер)

В статье представлена адаптация фреймворка SDformerFlow, обеспечивающая высокую адаптивность за счёт интеграции спайкового внимания с многооконной свёрткой и взвешенным суммированием элементов Query. Архитектура позволяет каждой голове внимания обучать собственные параметры, что повышает точность и чувствительность модели к структуре анализируемых данных.