Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье мы покажем, как визуализировать свечные данные, полученные с помощью функции WebRequest и API, в свечном формате. Мы будем использовать язык MQL5, чтобы считывать свечные данные из CSV-файла и отображать их на графике в виде пользовательских свечей, поскольку индикаторы не могут напрямую использовать функцию WebRequest.

В этой статье вы создадите торговый журнал в формате CSV с помощью MQL5, считывая историю счета за заданный период и записывая в файл структурированные записи. В статье объясняется, как подсчитывать сделки, получать тикеты, определять символ и тип ордера, а также с помощью динамических массивов собирать данные о входе в сделку (лот, время, цена, SL/TP) и выходе из нее (время, цена, прибыль, результат). В результате получается упорядоченный журнал, который сохраняется между запусками программы и подходит для анализа и отчетности.

Узнайте, как читать CSV-файл в MQL5 и упорядочивать содержащиеся в нем торговые данные в динамических массивах. В этой статье пошагово показано, как подсчитать элементы файла, сохранить все данные в едином массиве и разнести каждый столбец по отдельным массивам, заложив основу для более продвинутого анализа и визуализации торговой эффективности.

В этой статье вы узнаете, как создать панель управления в MetaTrader 5. Мы разберем основы добавления полей ввода, кнопок действий и меток для отображения текста. Используя проектный подход, вы увидите, как настроить панель, в которой пользователи могут вводить сообщения и в итоге отображать ответы API-сервера.

В данной статье представлен тест Чоу для выявления структурных разрывов в зависимостях между парами переменных, а также применение метода кумулятивной суммы квадратов (CUSUM) для мониторинга и раннего выявления структурных разрывов. В статье объявление о партнерстве между Nvidia и Intel и заявление правительства США о введении внешнеторговых пошлин приводятся в качестве примеров, иллюстрирующих, соответственно, инверсию наклона и сдвиг пересечения. Предоставляются скрипты на Python для всех тестов.

В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать взаимодополняющую пару индикаторов для анализа недавней 5-летней истории ETF-фонда Vanguard Information Technology Index Fund. Рассматривая два варианта алгоритмов — тау Кендалла и дистанционная корреляция, — мы стремимся выбрать не только идеальную пару индикаторов для торговли с использованием VGT, но и подходящие пары сигнальных паттернов, сочетающие эти два индикатора.

В предыдущей статье мы завершили необходимое введение в тему SQL. И то, что мы хотели показать и объяснить о SQL, на мой взгляд, мы разъяснили должным образом. Так было сделано для того, чтобы каждый, кто придет посмотреть на строящуюся систему репликации/моделирования, мог хотя бы получить представление о том, что там может происходить. Дело в том, что нет смысла программировать вещи, с которыми SQL справляется идеально.

Гамма и Дельта изначально разрабатывались как инструменты управления рисками для хеджирования опционной экспозиции, но со временем они превратились в мощные инструменты для продвинутого скальпинга, моделирования потока ордеров и торговли на основе рыночной микроструктуры. Сегодня они служат индикаторами ценовой чувствительности и поведения ликвидности в режиме реального времени, позволяя трейдерам с удивительной точностью прогнозировать краткосрочную волатильность.

В этой статье показано, как интегрировать API Google Generative AI в MetaTrader 5 с помощью языка MQL5. Вы научитесь структурировать API-запросы, обрабатывать ответы сервера, извлекать контент, сгенерированный ИИ, управлять лимитами API и сохранять результаты в текстовый файл для удобного доступа.

В сегодняшней статье мы начнём изучать использование SQL в коде MQL5. Мы также рассмотрим, как можно создать базу данных. Или, точнее, как создать файл базы данных в SQLite, используя ресурсы или процедуры, включенные в язык MQL5. Мы также увидим, как создать таблицу, а затем как установить связь между таблицами с помощью первичного и внешнего ключей. Всё это, опять же, с использованием MQL5. Мы увидим, как легко создать код, который в будущем можно будет перенести в другие реализации SQL, используя класс, помогающий скрыть созданную реализацию. И, что самое важное, мы увидим, что в разные моменты мы можем столкнуться с риском того, что при использовании SQL что-то пойдет не так. Это происходит так, потому что в коде MQL5 SQL-код всегда будет помещаться внутри строки.

В сегодняшней статье мы покажем, как можно подходить к решению проблем по структурированию разных элементов и созданию более простых и привлекательных решений. Хотя содержание ориентировано на обучение и, следовательно, не является настоящим кодом, необходимо очень хорошо усвоить концепции и знания, которые здесь будут рассмотрены. Таким образом, в будущем мы сможем следовать кодам, которые мы покажем.

Мы создали систему подавления логов в библиотеке Logify. В статье подробно рассматривается, как класс CLogifySuppression уменьшает «шум» в консоли, применяя настраиваемые правила для исключения повторяющихся или незначимых сообщений. Также мы освещаем структуру внешних конфигурационных файлов, механизмы валидации и всестороннее тестирование, обеспечивающие надежность и гибкость сбора логов при разработке ботов и индикаторов.

В этой статье демонстрируется, как кардинально упростить использование библиотеки Logify с помощью паттерна "Builder" и автоматических конфигураций по умолчанию. Рассматриваются структура специализированных Builder-классов, приемы работы с ними при помощи интеллектуальной подсказки (автодополнения), а также способы обеспечения функционального логирования даже без ручной настройки. Кроме того, статья описывает доработки для сборки MetaTrader 5 5100.

Мы изучили расширенное использование #define для метапрограммирования в MQL5, создания сущностей, представляющих таблицы и метаданные столбцов (тип, первичный ключ, автоинкремент, возможность обнуления и т.д.). Мы централизовали эти определения в TickORM.mqh, автоматизировав генерацию классов метаданных и проложив путь для эффективной работы с данными в ORM без необходимости писать SQL вручную.