Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Стандартная библиотека MQL5 — чрезвычайно полезный инструмент при разработке торговых алгоритмов для MetaTrader 5. В этой серии мы будем учиться создавать с помощью нее эффективные торговые инструменты для MetaTrader 5. Под инструментами подразумеваются собственные советники, индикаторы и другие вспомогательные средства. Сегодня мы разработаем трендового советника с использованием классов CTrade, CiMA и CiATR. Тема будет полезна всем — и начинающим, так и опытным разработчикам. Приятного чтения.

В статье создается прозрачный советник MQL5 для скрытых разворотов Smash Day Ларри Уильямса. Сигналы формируются только на новых барах: сначала проверяется сетап-бар, затем он подтверждается, когда следующая сессия торгуется за его экстремумом. Риск управляется через ATR или структурные стопы с заданным соотношением риска и прибыли, размер позиции может быть фиксированным или рассчитываться от баланса, а фильтры направления и правило одной позиции помогают обеспечить воспроизводимость тестов.

Давайте обсудим, как можно сделать наших советников разговорчивыми, используя технологию преобразования текста в речь, при совместном применении Python и MQL5. После прочтения этой статьи вы ознакомитесь с рабочим примером советника, который озвучивает динамическую рыночную информацию. Вы освоите применение TTS (преобразование текста в речь), функции WebRequest, и узнаете, как библиотеки Python интегрируются с языком MQL5 для создания по‑настоящему голосового торгового инструмента.

В этой статье показано, как создать индикатор на языке MQL5, который считывает торговую историю из CSV, извлекает значения из столбца Profit($) и общее число сделок, а затем рассчитывает накопительную кривую баланса. Мы строим кривую в отдельном окне индикатора, автоматически масштабируем ось Y и рисуем горизонтальную и вертикальную оси для выравнивания. Индикатор обновляется по таймеру и перерисовывается только при появлении новых сделок. Необязательные метки показывают прибыль или убыток по каждой сделке, помогая прямо на графике оценивать результаты торговли и просадки.

В этой статье показан безопасный способ экспорта данных MetaTrader в Google Таблицы. Google Таблицы — очень ценное решение, поскольку оно работает в облаке, а сохраненные там данные доступны в любое время и из любого места. Поэтому трейдеры могут получать доступ к торговым и связанным с торговлей данным, экспортированным в Google Таблицы, и выполнять дальнейший анализ для будущей торговли в любое время, где бы они ни находились.

В данном обсуждении мы продолжаем работу над ранее разработанным мультисигнальным советником с целью изучения и применения доступных методов оптимизации. Цель состоит в том, чтобы определить, можно ли существенно улучшить торговые показатели советника путем систематической оптимизации на основе исторических данных.

Алгоритм оптимизации шимпанзе (ChOA) подражает групповой охоте приматов с разделением ролей, а его бинарная ветвь BChimp переносит эту механику в задачи отбора признаков. Реализуем непрерывное ядро в C_AO, по пути находим и исправляем унаследованный дефект коэффициента — незаметный за бинаризацией, но разрушающий поиск в непрерывной области. Аннотация даёт готовую реализацию и практические выводы о качестве и устойчивости поиска.

Создайте пользовательский индикатор для MT5, который обрабатывает всю историю сделок и отрисовывает начальный баланс, текущий баланс, средства счета и плавающую прибыль/убыток в виде непрерывных кривых. Он обновляется на каждом баре, агрегирует позиции по всем символам и исключает внешние зависимости за счет локального кэширования. Используйте его для анализа расхождений между средствами счета и балансом, сопоставления реализованных и нереализованных результатов, анализа того, когда именно вы принимали на себя риск.

В этой статье мы расширяем индикатор со шкальной визуализацией в MQL5, добавляя поддержку нескольких осцилляторов и выбор отдельного или комбинированного отображения через перечисление. Мы вводим секторный и круглый стили шкал с помощью производных классов от базового класса шкалы, улучшая отрисовку корпуса шкалы дугами, линиями и полигонами для более аккуратного визуального представления.

Узнайте, как в MQL5 создать полноценный торговый советник на основе графиков Kagi: от построения сигналов и исполнения ордеров до визуальных маркеров и трехэтапного трейлинг-стопа. Статья содержит полный исходный код, результаты тестирования и доступный для скачивания файл .set.

В этой статье представлен механизм ротации капитала по торговым сессиям на языке MQL5, который распределяет риск по торговым сессиям вместо равномерной экспозиции в течение всего дня. Мы подробно разберем бюджеты риска по сессиям в рамках дневного лимита, динамический расчет лота на основе оставшегося риска сессии и автоматические ежедневные сбросы. При исполнении сделок используется специфичная для каждой сессии логика пробоя и торговли против ложного движения с подтверждением волатильности по ATR. В результате читатель получает практический шаблон, который позволяет направлять капитал туда, где условия конкретной сессии статистически наиболее сильны, сохраняя при этом контроль над экспозицией в течение всего дня.

В сегодняшней статье рассмотрим некоторые способы работы с библиотечными функциями FileSave и FileLoad. Хотя многие считают их малоперспективными из-за некоторых ограничений или трудностей, которые они вызывают в определенных сценариях, правильное понимание того, как работают эти две функции, может сэкономить нам много работы в определенные моменты. Кроме того, они являются отличным способом работы с лог-файлами.

Статья посвящена ARD-регрессии как байесовскому методу отбора признаков и применению случайных признаков Фурье (Random Fourier Features) для учета нелинейностей в рамках линейной модели. К статье прилагаются классы ARDRegression и CRBFSampler. Проводится сравнительный анализ точности и производительности реализации на MQL5 с эталонным классом из библиотеки scikit-learn.

Инструмент коррекции Фибоначчи – важный элемент анализа Price Action, указывающий ключевые уровни возможной рыночной реакции. Однако его эффективность часто ограничена необходимостью постоянного ручного наблюдения, из-за чего часть сетапов может быть пропущена. В этой части серии представлен инструмент, который с помощью MQL5 синхронизирует и активно отслеживает вручную построенные уровни Фибоначчи, сочетая дискреционный подход с автоматизированным контролем.

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов Awesome Oscillator и каналов конвертов (Envelope Channels), мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью обучения с учителем. Awesome Oscillator и канал конвертов — это взаимодополняющее сочетание инструментов, позволяющих выявлять тренды и создавать уровни поддержки/сопротивления. Наш подход к обучению с учителем представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN), которая использует ядро скалярного произведения (Dot Product Kernel) с механизмом внимания во времени (Cross-Time-Attention) для определения размеров своих ядер и каналов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для сборки советника.

Статья вводит промежуточный слой между Forecast и торговой политикой. CNeuronScenarioCrossAttention по отдельности анализирует сценарии, не смешивая их траектории, включает оценку неопределённости и применяет априорные вероятности только после содержательной интерпретации. Для Актёра используется исторический контекст, Критик работает без памяти. На выходе — компактные контексты для принятия решения.

Нам необходим способ обработки создаваемых графических объектов. Предложение, представленное в предыдущей статье, отлично подходит для некоторых сценариев. В данном случае нам потребуется нечто более сложное, учитывая специфику рассматриваемой проблемы. Поэтому мы не будем пытаться заменить существующие в MetaTrader 5 механизмы управления ZOrder и, конечно же, проверять, какой объект находится на переднем плане или скрыт другим объектом. Мы сделаем нечто совершенно другое. Здесь я покажу, какие изменения необходимо внести в код, чтобы задействовать часть того, что MetaTrader 5 уже делает за нас.

В этой статье представлено пошаговое руководство по освоению CRUD-операций (Create, Read, Update, Delete — создание, чтение, обновление и удаление) в Firebase с акцентом на Realtime Database и Firestore. Вы узнаете, как использовать методы Firebase SDK для эффективного управления данными в веб- и мобильных приложениях: от добавления новых записей до запросов, изменения и удаления элементов. Также рассмотрены практические примеры кода и лучшие подходы к структурированию и обработке данных в реальном времени, что помогает разработчикам создавать динамические и масштабируемые приложения на гибкой NoSQL-архитектуре Firebase.

В статье представлен полноценный торговый советник, построенный на методе стадийного анализа Стэна Вайнштейна. Советник классифицирует рынок по одной из четырёх стадий, анализируя наклон и положение 30-недельной скользящей средней, а также характер движения цены и динамику объёма. Затем он открывает длинные позиции только при прорывах в Стадию 2, а короткие — при пробоях вниз в Стадию 4. В статье объясняется каждая стадия, способы её программного определения и то, почему преимущество метода создаёт именно дисциплина — торговля только на подходящей стадии.

Я знаю, что многие, возможно, думали, что я опубликую ещё несколько статей, чтобы объяснить другие аспекты этой системы. Недостающие элементы легко реализовать. Тем не менее, её разработка позволит вам проверить, насколько вы действительно готовы.

При многоядерной оптимизации в MetaTrader 5 результаты могут незаметно теряться, когда параллельные агенты одновременно обращаются к одному CSV-файлу. Повторно используемый механизм экспорта MQL5 применяет итерационную спин-блокировку, чтобы надёжно открыть файл и добавлять строки без потерь. Он сохраняет пользовательские метрики, включая коэффициент Сортино, среднюю продолжительность сделки и показатели качества сигналов — запаздывание и частота ложных разворотов (whipsaws) — в сводном CSV-файле для последующей аналитической обработки.

В этой статье мы улучшим программу с интеграцией ChatGPT на MQL5: устраним ограничения многострочного ввода благодаря улучшенной отрисовке текста, добавим боковую панель для навигации по истории сохраненных чатов с шифрованием AES256 и ZIP-сжатием, а также сформируем начальные торговые сигналы за счет интеграции данных графика.

В этой статье мы исследуем кривую-бабочку — математическую кривую, задаваемую параметрическим уравнением, и визуализируем ее на canvas в MQL5. Мы создаём интерактивное окно визуализации с перетаскиваемым окном canvas с изменяемым размером, рендерингом кривых с использованием технологии суперсэмплирования, градиентными фонами и легендой, сегментированной по цветам. В итоге у нас есть полнофункциональный визуальный инструмент, который отрисовывает кривую-бабочку непосредственно на графике MetaTrader 5.

Статья описывает воспроизводимый графовый арбитражный сканер для MetaTrader 5 и Python. Шесть M1‑потоков по EURGBP, EURUSD и GBPUSD объединяются во временной мультиграф, где прямые конвертации считаются по Bid, обратные — по 1/Ask, а параллельные источники конкурируют на каждой ноге. Проверяются пять фиксированных циклов, цены синхронизируются по минуте без forward fill, после издержек выбирается один лучший маршрут на минуту для однозначного исторического результата.

Представляем MQL5-реализацию Coyote Optimization Algorithm: стаи с локальными альфами, медианная тенденция и встроенный кроссовер обеспечивают параллельное исследование областей пространства и контроль преждевременной сходимости. Алгоритм встроен в C_AO и проверен на стандартном стенде и композитном античит-тесте. В статье — код, псевдокод и разбор операторов, позволяющие применить COA для оптимизации параметров торговой системы.

CSBO — алгоритм, вдохновлённый кровеносной системой, рассматривается как разностно-ориентированный метод: венозное движение, систематический круг с кроссовером и лёгочная мутация. Приведена реализация в виде класса C_AO_CSBO для MQL5 с переводом в максимизацию, нормировкой шагов и двухфазными эпохами. Представлены итоги, исходники и практические настройки.