Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Понимание тонких механизмов, стоящих за движением цены, может дать вам серьезное преимущество. Одно из таких явлений – снятие ликвидности, то есть целенаправленный прием, который крупные трейдеры, особенно институциональные участники, используют, чтобы провести цену через ключевые уровни поддержки или сопротивления. Эти уровни часто совпадают со скоплениями стоп-лоссов розничных трейдеров, создавая зоны ликвидности, которые крупные игроки могут использовать для входа в крупные позиции или выхода из них с минимальным проскальзыванием.

Модуль schedule в Python предоставляет простой способ планирования повторяющихся задач. Хотя в MQL5 отсутствует встроенный аналог, в этой статье мы реализуем аналогичную библиотеку, чтобы упростить настройку событий по расписанию в MetaTrader 5.

В статье представлен промежуточный этап реализации фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Основное внимание уделено построению и интеграции CDC-модуля, включающего Self-Corrector, механизм Self-Attention для скорректированного потока и взвешенное объединение сигналов через маску доверия. Рассмотрены принципы архитектуры, порядок прямого и обратного проходов, а также особенности работы с локальными и глобальными признаками движения.

Статья знакомит с фреймворком STFlow, который способен формировать устойчивое совместное представление текущего состояния рынка и динамики последних событий, обеспечивая высокую чувствительность к микроимпульсам при сохранении стабильности обработки. Реализован базовый модуль ICE, который аккумулирует потоки цены и событий, создавая надёжный фундамент для дальнейшей агрегации и анализа.

В этой статье рассматривается, как использовать функцию WebRequest() и API в языке MQL5 для взаимодействия с внешними платформами. Вы узнаете, как создать Telegram-бота, получать идентификаторы чатов и групп, а также отправлять, редактировать и удалять сообщения непосредственно из MetaTrader 5, и тем самым заложите прочный фундамент для интеграции API в ваши будущие проекты на языке MQL5.

Мы завершаем рассмотрение чувствительности темпа обучения к производительности советников изучением адаптируемых темпов обучения. Темпы должны быть настроены для каждого параметра в слое в процессе обучения, поэтому нам необходимо оценить потенциальные преимущества по сравнению с ожидаемыми потерями производительности.

В данной теме представлены Еженедельные репортажи Чемпионата 2006 года. Эти материалы являются моментальными снимками, которые интересно читать не только в ходе самих соревнований, но и спустя годы.

Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы продолжаем тему, начатую в предыдущей статье, рассмотрением того, как обучение и обновление разработанной нами модели в процессе эксплуатации могут осуществляться благодаря обучению с подкреплением. Мы используем алгоритм, который еще не рассматривали в этой серии, известный как оптимизация политики доверенных регионов (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Как всегда, сборка советника с помощью Мастера MQL5 позволяет нам гораздо быстрее настраивать наши модели для тестирования таким образом, чтобы их можно было распространять и тестировать с различными типами сигналов.

Статья показывает, как формализовать интуитивно замеченные ценовые паттерны и превратить их в статистически проверенные торговые сигналы. Советник кодирует последовательности баров в бинарные строки U/D и для каждого паттерна вычисляет пять независимых метрик: поддержку, уверенность, лифт, хи-квадрат и байесовскую вероятность. Позиция открывается только тогда, когда текущий паттерн совпадает с историческим правилом и все фильтры пройдены — динамический лот масштабируется по силе сигнала, стоп и тейк рассчитываются через дневной ATR.