Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Узнайте, как организованно отображать логи прямо на графике MetaTrader, используя рамки, заголовки и автоматическую прокрутку. В этой статье мы показываем, как создать визуальную систему логирования с помощью MQL5, идеально подходящую для отслеживания действий вашего робота в реальном времени.

Узнайте, как реализовать мощный пользовательский фреймворк для логирования в MQL5, который выходит за рамки простых операторов Print() за счет поддержки уровней серьезности, множества обработчиков вывода и автоматической ротации файлов — и все это с возможностью настройки «на лету». Интегрируйте синглтон CLogger с ConsoleLogHandler и FileLogHandler для захвата контекстных журналов с метками времени как на вкладке «Эксперты», так и в постоянных файлах. Оптимизируйте отладку и трассировку производительности в ваших советниках с помощью понятных, настраиваемых форматов журналов и централизованного управления.

В данной статье предлагается процесс отбора активов для стратегии торговли на основе статистического арбитража с использованием коинтегрированных акций. Система начинается с обычной фильтрации по экономическим факторам, таким как сектор активов и отрасль, и заканчивается составлением перечня критериев для системы оценки. Для каждого статистического теста, использованного в скрининге, был разработан соответствующий класс на языке Python: Коэффициент корреляции Пирсона, коинтеграция Энгл-Грейнджера, коинтеграция Йохансена и стационарность по ADF/KPSS. Эти классы Python сопровождаются личным комментарием автора об использовании ИИ-помощников в разработке программного обеспечения.

Предварительная обработка — это мощный, но часто упускаемый из виду параметр настройки. Он находится в тени своих более крупных собратьев: оптимизаторов и блестящих архитектур моделей. Даже незначительное улучшение показателей в данном случае может иметь непропорционально значительный и кумулятивный эффект на прибыльность и риски. Слишком часто эта в значительной степени неизученная наука сводится к простой рутине, рассматриваемой лишь как средство для достижения цели, тогда как на самом деле именно здесь сигнал может быть непосредственно усилен или с такой же легкостью уничтожен.

Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.

Статья описывает двухуровневый индикатор MarkovMLPOscillator: трехсостоянная марковская цепь на истории строит матрицу переходов и формирует 15 вероятностных признаков для каждого бара, а MLP обучается на них и прогнозирует направление через заданный горизонт. Рассмотрены генерация признаков, схема валидации на отложенной выборке и настройки параметров. Результат — интерпретируемый осциллятор с цветовой гистограммой, сглаженным сигналом и отображением текущей матрицы переходов.

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

В этой восьмой части серии «Искусство работы с логами» мы исследуем реализацию многоязычных сообщений об ошибках в Logify — мощной библиотеке логирования для MQL5. Вы узнаете, как структурировать ошибки с контекстом, переводить сообщения на несколько языков и динамически форматировать логи по уровням логирования. И всё это — с чистым, расширяемым и готовым к продакшену дизайном.

В статье представлена инженерная реализация ReGEN-TAD для онлайн-обработки: единый вычислительный конвейер с магистралью (backbone) и универсальной генеративной головой прогнозирования/уточнения/реконструкции. Разобрана организация прямого и обратного прохода с запаздывающей обратной связью и контроль согласованности представлений. Тестирование в потоковом режиме иллюстрирует поведение системы и ограничения по риску; читатель получает готовую схему интеграции в торговый конвейер.

В данной статье мы разрабатываем программу для торговли по линиям тренда, которая использует аппроксимацию методом наименьших квадратов (least squares fit) для определения линий поддержки и сопротивления, генерируя динамические сигналы на покупку и продажу при касании ценой этих линий и открывая позиции по полученным сигналам.

В этой статье рассматривается уникальный профиль каждой валютной пары через призму исторической динамики ее цены. Вдохновляясь концепцией генетической ДНК, которая задает уникальный генетический код каждого живого существа, мы применяем аналогичный подход к рынкам, рассматривая динамику цены как "ДНК" каждой валютной пары. Анализируя такие структурные характеристики, как волатильность, свинги, откаты, всплески и особенности сессий, инструмент выявляет базовый профиль, который отличает одну пару от другой. Этот подход дает более глубокое понимание поведения рынка и помогает трейдерам системно соотносить стратегии с естественными склонностями каждого инструмента.

Модуль MetaTrader 5 для Python, предоставляет удобный способ открывать сделки в приложении MetaTrader 5 с помощью Python, но у него есть серьезная проблема: в нем нет возможностей тестера стратегий, присутствующих в приложении MetaTrader 5. В этой серии статей мы создадим фреймворк для бэктестинга ваших торговых стратегий в средах Python.

В этой статье представлена Fractal Reaction System – компактная система на MQL5, которая преобразует фрактальные опорные точки в сигналы рыночной структуры, пригодные для практического применения. Используя логику закрытых баров, чтобы избежать перерисовки, советник предупреждает о смене характера (ChOCh) и подтверждает пробои структуры (BOS), рисует сохраняемые графические объекты, а также ведет журнал и выдает алерты по каждому подтвержденному событию (на десктопных и мобильных устройствах, в том числе со звуком). Ниже разберем проектирование алгоритма, примечания по реализации, результаты тестирования и полный код советника, чтобы вы могли самостоятельно скомпилировать, протестировать и запустить данный инструмент.

Мы начинаем новую серию статей, которая развивает наши предыдущие наработки, изложенные в серии о MQL5 Wizard, и продвигает их дальше по мере усиления нашего подхода к системной торговле и тестированию стратегий. В этой новой серии мы сосредоточимся на советниках, запрограммированных на удержание только одного типа позиций — преимущественно длинных. Сосредоточение на одном направлении торговли может упростить анализ, снизить сложность стратегии и дать важные наблюдения, особенно при работе с активами за пределами Forex. Поэтому в этой серии мы исследуем, эффективен ли такой подход для акций и других невалютных активов, где long-only-системы часто хорошо согласуются с подходом smart money и стратегиями институциональных участников.

Узнайте, как исправить критический изъян в финансовом машинном обучении, который приводит к переобученным моделям и плохой работе в реальной торговле, — одновременность меток. При использовании метода тройного барьера (triple-barrier) обучающие метки перекрываются во времени, нарушая базовое предположение IID большинства ML-алгоритмов (алгоритмов машинного обучения). В статье показано практическое решение через взвешивание наблюдений: как измерять временное перекрытие торговых сигналов, рассчитывать взвешивание наблюдений с учётом уникальной информации и применять эти веса в scikit-learn для построения более устойчивых классификаторов. Освоение этих техник поможет сделать торговые модели более устойчивыми, надёжными и прибыльными.

Это первая часть серии статей, посвящённых реализации двумерных копул в MQL5. В статье представлен код, реализующий гауссову копулу и t-копулу Стьюдента. Также рассматриваются основы статистических копул и связанные с ними темы. Код основан на Python-пакете ArbitrageLab от Hudson and Thames.