Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье вы научитесь получать ценовые данные с внешних платформ с помощью API и функции WebRequest на языке MQL5. Вы узнаете, как структурируются URL, как форматируются ответы API, как преобразовать серверные данные в читаемые строки, а также как находить конкретные значения в ответах JSON и получать их оттуда.

В статье описывается полный конвейер, использующий анализ данных для поиска низкочастотных торговых возможностей Lead/Lag. Пошагово строится анализатор Lead/Lag на основе кросс-корреляции, с особым вниманием к самым распространенным ошибкам, которые новички чаще всего допускают при разработке запросов для анализа межактивной диффузии информации. После скрининга десятков коинтегрированных и коррелированных пар выбирается торговая пара-кандидат, оценивается её торговая реализуемость в чистом SQL-бэктесте. После того как пара проходит отбор, стратегия тестируется в MetaTester для оптимизации параметров. Советник с соответствующими настройками бэктеста и входными параметрами оптимизации предоставляется вместе со скриптами Python и SQL.

Продолжаем разработку библиотеки Connexus. В этой главе мы исследуем концепцию заголовков в протоколе HTTP, объясняя, что это такое, для чего они предназначены и как их использовать в запросах. Мы рассмотрим основные заголовки, используемые при взаимодействии с API, а также покажем практические примеры того, как настроить их в библиотеке.

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.

В этой статье мы разрабатываем мастер первоначальной пользовательской настройки в MQL5 для советников, включающий прокручиваемое руководство с интерактивной панелью, динамическое форматирование текста и визуальные элементы управления, такие как кнопки и флажки, позволяющие пользователям эффективно перемещаться по инструкциям и настраивать торговые параметры. Пользователи программы получают представление о том, что представляет собой программа и что нужно делать при первом запуске, что больше похоже на ориентирующий сценарий.

В статье рассматривается практическая реализация архитектуры STCA с интеграцией механизмов OneTrans для совместной обработки временных рядов и контекстных признаков рынка. Описаны особенности построения модели, алгоритмы прямого прохода и накопления исторического состояния. Отдельное внимание уделено процессу обучения и результатам тестирования на реальных данных, демонстрирующим поведение модели в рыночных условиях.

В этой статье мы рассмотрим, как ранее ставшие недействительными ордер-блоки можно повторно использовать в качестве блоков смягчения последствий в рамках «Концепции умных денег» (Smart Money Concepts, SMC). Эти зоны показывают, где институциональные трейдеры повторно входят на рынок после неудачного ордер-блока, предоставляя зоны высокой вероятности продолжения торговли в рамках доминирующего тренда.

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.

В этой статье мы разрабатываем мастер первоначальной пользовательской настройки в MQL5 для советников, включающий прокручиваемое руководство с интерактивной панелью, динамическое форматирование текста и визуальные элементы управления, такие как кнопки и флажки, позволяющие пользователям эффективно перемещаться по инструкциям и настраивать торговые параметры. Пользователи программы получают представление о том, что представляет собой программа и что нужно делать при первом запуске, что больше похоже на ориентирующий сценарий.

В этой статье мы рассмотрим, как ранее ставшие недействительными ордер-блоки можно повторно использовать в качестве блоков смягчения последствий в рамках «Концепции умных денег» (Smart Money Concepts, SMC). Эти зоны показывают, где институциональные трейдеры повторно входят на рынок после неудачного ордер-блока, предоставляя зоны высокой вероятности продолжения торговли в рамках доминирующего тренда.

Случалось ли вам пропустить внезапный рыночный всплеск или оказаться застигнутым врасплох, когда такой всплеск происходил? Лучший способ заранее распознавать события в реальном времени – учиться на исторических паттернах. Если вы хотите обучить модель машинного обучения, в этой статье сначала показано, как создать скрипт для MetaTrader 5, который собирает исторические данные и отправляет их в Python для хранения, закладывая основу системы обнаружения всплесков. Читайте дальше, чтобы увидеть каждый шаг на практике.

В этой статье создаётся полный набор средств для количественного анализа рекуррентности (Recurrence Quantification Analysis, RQA) для MetaTrader 5 на чистом MQL5. Мы рассмотрим реконструкцию фазового пространства, встраивание с временной задержкой (time-delay embedding), построение матрицы расстояний и рекуррентной матрицы, извлечение метрик RQA, автоматический выбор эпсилона и расчёт в скользящем окне с помощью модульной архитектуры библиотеки. В завершение статья показывает, как применить библиотеку в практическом индикаторе, который выводит RR, DET, LAM, ENTR и TREND непосредственно на график, создавая надёжную основу для нелинейного анализа временных рядов в MQL5.

В этой статье исследуется метод выборки по уровням (slice sampling) — адаптивный алгоритм MCMC, который самостоятельно регулирует параметры сэмплирования. Его эффективность продемонстрирована на моделях байесовской линейной и логистической регрессии, а результаты сравниваются с классическими частотными методами.

В статье реализована адаптация ReGEN-TAD под MQL5: риск трактуется как согласованность двух путей анализа — трансформера (контекст) и рекуррентной сети (динамика). Введён модуль токенизации разности, который формирует токен риска в общем пространстве признаков и передаёт его в последующие решения. Практический итог — готовые блоки для интеграции оценки уверенности в советники и для последующего обучения и тестирования.

Точный расчет ключевых торговых показателей — неотъемлемая часть рабочего процесса каждого трейдера. В этой статье мы рассмотрим интеграцию мощного инструмента — форекс-калькулятора — в панель управления торговлей, что еще больше расширит функциональность нашей многопанельной системы администратора трейдера. Эффективное определение риска, размера позиции и потенциальной прибыли имеет важное значение при совершении сделок, и эта новая функция призвана сделать этот процесс более быстрым и интуитивно понятным прямо в панели. Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить практическое применение MQL5 при создании продвинутых торговых панелей.

В этой статье мы рассматриваем векторные методы для рисования скругленных прямоугольников и треугольников в MQL5 с использованием canvas и суперсэмплирования для сглаживания изображения. Мы реализуем заливку методом сканирования строк, геометрические предварительные вычисления для дуг и касательных, а также рисование границ для создания плавных, настраиваемых фигур. Такой подход закладывает основу для современных элементов пользовательского интерфейса в будущих торговых инструментах, поддерживающего входные параметры для установки размеров, радиусов, рамок и прозрачности.

В статье продолжается перенос подходов фреймворка MDL в область решения задач финансовых рынков. Рассмотрены модули унифицированной токенизации разнородных данных, доменно-ориентированного внимание и Feature Self-Iteration, позволяющий эффективнее работать с историей признаков. Особое внимание уделено архитектурным решениям, снижающим вычислительную нагрузку и сохраняющим рыночный контекст в процессе анализа.

Статья предлагает перенос принципов риск-ориентированного фреймворка UncAD в алгоритмический трейдинг и обосновывает сходство задач навигации и управления капиталом при неполной информации. Мы строим на MQL5/OpenCL карту плотности рыночных состояний, которая компактно кодирует историческую структуру. Это позволяет выявлять зоны поддержки/сопротивления и области низкой плотности для более устойчивого выбора действий.

Разбираем алгоритм цветовой гармонии (CHA) — метаэвристику оптимизации, опирающуюся на теорию цветовой гармонии Манселла. Показываем устройство круга тонов, шаблоны гармонии, чередование фаз концентрации и рассеивания, а также роль памяти решений. От теоретического каркаса до рабочей реализации на MQL5 и честного тестирования на стандартном бенчмарке.

В начале каждой торговой сессии направление рынка часто становится понятным только после того, как цена выходит за пределы диапазона открытия. В этой статье мы разберем, как создать советник на MQL5, который автоматически обнаруживает и анализирует пробои диапазона открытия, предоставляя своевременные сигналы на основе данных для более уверенных внутридневных входов.

В статье продолжается перенос подходов фреймворка MDL в область решения задач финансовых рынков. Рассмотрены модули унифицированной токенизации разнородных данных, доменно-ориентированного внимание и Feature Self-Iteration, позволяющий эффективнее работать с историей признаков. Особое внимание уделено архитектурным решениям, снижающим вычислительную нагрузку и сохраняющим рыночный контекст в процессе анализа.

Разбираем алгоритм цветовой гармонии (CHA) — метаэвристику оптимизации, опирающуюся на теорию цветовой гармонии Манселла. Показываем устройство круга тонов, шаблоны гармонии, чередование фаз концентрации и рассеивания, а также роль памяти решений. От теоретического каркаса до рабочей реализации на MQL5 и честного тестирования на стандартном бенчмарке.

В начале каждой торговой сессии направление рынка часто становится понятным только после того, как цена выходит за пределы диапазона открытия. В этой статье мы разберем, как создать советник на MQL5, который автоматически обнаруживает и анализирует пробои диапазона открытия, предоставляя своевременные сигналы на основе данных для более уверенных внутридневных входов.

Устали смотреть на индикаторы выполнения вместо того, чтобы тестировать торговые стратегии? Традиционное кэширование не подходит для финансового машинного обучения, что приводит к потере результатов вычислений и вынуждает вас к повторному запуску, что вызывает раздражение. Мы разработали сложную архитектуру кэширования, учитывающую специфику финансовых данных — временные зависимости, сложные структуры данных и постоянную угрозу смещения look-ahead. Наша трёхслойная система обеспечивает значительное повышение скорости, автоматически отбрасывая устаревшие результаты и предотвращая утечку ценных данных. Хватит ждать результатов расчетов — начинайте действовать в темпе, которого требуют рынки.

Осциллятор Демарка (DeMarker Oscillator) и конверты (Envelopes) — это инструменты, определяющие импульс и уровни поддержки/сопротивления, которые можно использовать в паре при разработке советника. В предыдущей статье были представлены эти два индикатора. Здесь же мы добавим к ним машинное обучение. Мы используем рекуррентную нейронную сеть, которая применяет ядро белого шума (white-noise kernel) для обработки векторизованных сигналов от этих двух индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Устали смотреть на индикаторы выполнения вместо того, чтобы тестировать торговые стратегии? Традиционное кэширование не подходит для финансового машинного обучения, что приводит к потере результатов вычислений и вынуждает вас к повторному запуску, что вызывает раздражение. Мы разработали сложную архитектуру кэширования, учитывающую специфику финансовых данных — временные зависимости, сложные структуры данных и постоянную угрозу смещения look-ahead. Наша трёхслойная система обеспечивает значительное повышение скорости, автоматически отбрасывая устаревшие результаты и предотвращая утечку ценных данных. Хватит ждать результатов расчетов — начинайте действовать в темпе, которого требуют рынки.