Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В предыдущей статье мы завершили рассмотрение сочетания осцилляторов Gator и накопления/распределения при их обычном использовании на основе генерируемых ими необработанных сигналов. Эти индикаторы дополняют друг друга: Gator служит индикатором тренда, а осциллятор накопления/распределения – индикатором объема. Теперь мы продолжим эту тему и рассмотрим, как обучение с учителем может улучшить некоторые из ранее изученных сигнальных паттернов. В нашем подходе к обучению с учителем используется сверточная нейронная сеть (CNN), в которой ядерная регрессия и сходство по скалярному произведению применяются для выбора размеров ядер и количества каналов. Как всегда, мы реализуем это в пользовательском файле класса сигнала, который взаимодействует с Мастером MQL5 при сборке советника.

В статье реализован и разобран Dynastic Optimization Algorithm в рамках фреймворка C_AO на MQL5. Мы воспроизводим каноническую модель, закрываем неописанные в первоисточниках места и тестируем алгоритм на стенде с фиксированным бюджетом и ростом размерности. Показана причина деградации каноники и предложена модификация оператора с разреженной мутацией. Читатель получит рабочий класс и рекомендации по настройке для задач с дискретными параметрами.

Автоматизированные торговые системы часто уделяют большое внимание генерации сигналов, пренебрегая механизмами, необходимыми для защиты капитала в периоды стресса. В данной статье представлен фреймворк управления эквити в MQL5, который отслеживает условия просадки, оценивает нагрузку на эквити и динамически управляет торговой активностью с помощью модели управления рисками, основанной на состояниях. Объединяя анализ просадки, логику охлаждения, авторизацию сделок и ограничения на исполнение, эта структура демонстрирует, как торговая дисциплина может быть непосредственно встроена в код с использованием модульной и расширяемой архитектуры.

В статье реализована кооперативная метаэвристика COBRA во фреймворке C_AO: шесть популяционных методов (PSO, WPS, FFA, CSA, BA, FSS) работают в одной популяции при фиксированном бюджете обращений к целевой функции и экспериментально выясняем, на чём на самом деле держится кооперация. В комплекте — расширяемый класс для сборки собственных кооперативных портфелей из любых алгоритмов серии.

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.

Эта статья продолжает часть 80, в которой мы рассмотрели сочетание индикаторов Ишимоку и ADX в рамках обучения с подкреплением. Теперь перейдем к обучению на основе инференса. Как уже отмечалось, Ишимоку и ADX дополняют друг друга. Однако мы вновь обратимся к выводам предыдущей статьи об использовании пайплайнов. Для обучения на основе инференса применяем β-вариант вариационного автокодировщика (Variational Auto Encoder, VAE). Также используем пользовательский класс сигнала, предназначенный для интеграции с Мастером MQL5.

В данной статье мы начнем изучать небольшую серию концепций, имеющих огромное значение для тех, кто действительно хочет научиться программировать правильно. Поскольку вначале это может показаться очень сложным, несмотря на то что в основе лежат простые элементы, мы будем разбирать материал постепенно. Итак, давайте начнём разбираться, что такое очереди данных.

MetaTrader 5 предоставляет обширные данные о результатах, но ограниченные возможности структурного анализа. В статье показано, как экспортировать результаты из MQL5 в CSV и построить пять визуализаций на Python, раскрывающих согласованность параметров между активами, компромисс между задержкой и шумом, деградацию результатов при walk-forward-валидации, распределение глубины и длительности просадок, а также внутридневные кластеры по часам и дням недели. Единый модуль автоматизации запускает полный пайплайн для каждого нового файла экспорта и обеспечивает воспроизводимую диагностику.

В этой статье вы научитесь создавать визуальный сигнал на своей торговой платформе, чтобы прямо на графике определять, является ли позиция длинной или короткой, без необходимости обращаться к терминалу. Кроме того, в тексте рассматривается реализация функциональности, которая улучшает отображение при перемещении линий тейк-профита и стоп-лосса, скрывая горизонтальную линию, следующую за курсором мыши, во время перемещения этих линий во избежание путаницы. Чтение предлагает практические знания для настройки систем моделирования рынка.

Описан перенос идей фреймворка VLADriver-RAG в торговые задачи: добавляется внешняя память завершённых эпизодов поверх нейросетевой политики. Формируется ячейка памяти с эмбеддингом рыночной сцены, нормированным действием и результатом, а близкие случаи группируются в центроиды сценария и действия. Реализованы ядра для косинусного скоринга и поиска ближайшей пары, позволяющие искать и уплотнять опыт.

Постройте уровень виртуальной защиты, устойчивый к перезапускам, поверх механизма персистентности SQLite из Части 1. Советник восстанавливает скрытые стоп-лосс и тейк-профит после перезапуска, сверяет текущую цену с восстановленными уровнями выхода и в зависимости от результата либо закрывает позиции, либо продолжает ими управлять. В результате формируется согласованный сценарий восстановления, который обнаруживает управляемые позиции и обеспечивает безопасное управление во время выполнения.

В этой статье я покажу вам, уважаемый читатель, как можновыбирать объекты, которые мы создаём на графике модифицировать индикатор позиции, чтобы он мог выполнять гораздо больше функций, чем это было предусмотрено изначально. Мы рассмотрим, как реализовать возможность перемещения цен и создания ценовых линий непосредственно на графике. Многим это покажется сложным для решения. Однако вы увидите, что мы сделаем это с минимальными усилиями. Вам нужно всего лишь немного подумать.

Стохастический осциллятор и фрактальная адаптивная скользящая средняя образуют еще одну пару взаимодополняющих индикаторов, которую можно использовать в советнике MQL5. Стохастический осциллятор позволяет точно выявлять изменения моментума, а FrAMA подтверждает преобладающие тренды. Как и прежде, для изучения этой пары индикаторов используем Мастер MQL5, чтобы создать советник и проверить ее потенциал.

В предыдущей статье мы рассмотрели сочетание Ишимоку и ADX в рамках обучения на основе инференса. В этой статье мы вновь обращаемся к обучению с подкреплением применительно к паре индикаторов, которую уже рассматривали в части 68: TRIX и Williams Percent Range. В этой статье используем алгоритм алгоритм DQN с квантильной регрессией. Как обычно, представляем его в виде пользовательского класса сигнала, предназначенного для использования с Мастером MQL5.

В этой статье мы разработаем слой пользовательского интерфейса системы аудита счёта в MQL5 с использованием классов CChartObject. Создадим размещаемую на графике информационную панель, отображающую основные показатели: начальный и конечный баланс, чистую прибыль, общее количество сделок, число прибыльных и убыточных сделок, процент прибыльных сделок, выведенные средства и оценку эффективности в виде звёзд. Кнопка меню позволяет отображать и скрывать панель и восстанавливает торговлю в один клик. В результате получается удобная основа для дальнейшего развития системы аудита счёта.

Статья продолжает адаптацию фреймворка VLADriver-RAG к задачам алгоритмической торговли и описывает переход от отдельной сценарной ячейки к ограниченной двухуровневой памяти. Рассматриваются добавление и консолидация завершённого опыта, многоэтапный GPU-поиск глобального Top-K и формирование RAG-токенов с параметрами действия, релевантностью и средним результатом. Память сохраняет опыт вне весов сети и возвращает Актёру компактный исторический контекст при предсказуемом времени чтения.

Сегодня мы используем стандартную библиотеку MQL5 для создания пользовательских классов сигналов и позволяем мастеру MQL5 собрать для нас профессиональный советник. Такой подход упрощает разработку, позволяя даже начинающим программистам создавать надежные советники без глубоких знаний в области программирования, сосредоточившись на настройке параметров и оптимизации стратегии. Давайте шаг за шагом разберем этот процесс.

Стохастический осциллятор и фрактальная адаптивная скользящая средняя образуют пару взаимодополняющих индикаторов, которую можно использовать в советнике MQL5. Эту пару индикаторов мы представили в предыдущей статье, а теперь завершим ее рассмотрение, разобрав оставшиеся пять сигнальных паттернов. Как и прежде, для создания советника и проверки потенциала этой пары индикаторов используем Мастер MQL5.

В статье представлен фреймворк нормализации CSV-данных от нескольких брокеров. Подключаемый файл MQL5 дополняет экспорт брокерскими метаданными. Модуль Python устраняет расхождения схем — различия в разрядности котирования, соглашениях о пунктах, именовании символов, смещениях часовых поясов, моделях учёта комиссии и валютах номинирования счёта и прибыли — и формирует единый канонический набор данных. Сравнительные визуализации распределений проскальзывания и результатов после учёта издержек позволяют надёжно сопоставлять результаты стратегии между разными брокерскими средами без незаметного искажения данных.

Представляем CPyramidBridge, тонкий слой на MQL5, который сопоставляет результаты определения размера ставки с CPyramidEngine. Этот мост применяет вероятностный подход к расчету начального объема позиции, обеспечивает входной контроль с учетом доступных лимитов, активирует добавления к позиции на основе динамической дивергенции, адаптирует трейлинг-стоп к оценкам резерва и синхронизирует сигналы на закрытии пирамиды, что позволяет советнику преобразовывать уверенность модели и текущую параллельную активность сигналов в структурированную пирамиду с уменьшающимся риском.

Подробно разбираем механику FDA и демонстрируем, как центровые и диагональные эффекты первоисточника завышают показатели. Честная реализация фиксирует уровень порядка 39.7% на стенде серии. Модификация FDAm с тяжелохвостым распределением зондов и покоординатным шагом повышает итог до 54.7% и доступна как готовый компонент C_AO для настройки параметров советников.

В статье мы создаём автоматическую программу MQL5, которая обнаруживает разворотный паттерн Квазимодо по зигзагу подтверждённых свинговых точек. Рассмотрим поиск свингов, активацию сетапа, вход на возврате к линии QM, структурный Stop Loss и расчёт объёма по риску. Также добавим перенос в безубыток, трейлинг-стоп и частичная фиксация прибыли для сопровождения открытых позиций.

В этой статье мы рассмотрим, как без особых усилий реализовать индикатор, который показывает, приносит ли позиция убытки или прибыль. Процедура проста и эффективна. Даже без глубоких знаний этот индикатор позволит вам легко распознавать, когда следует закрывать позицию. Так вы избежите неожиданных результатов, поскольку расчёт отражает фактический результат, который дало бы закрытие позиции.

В статье создаётся автоматическая программа MQL5 для торговли по стратегии Turtle Soup против ложных пробоев N-барных максимумов и минимумов. Реализуются обнаружение снятия ликвидности, подтверждающие закрытия обратно внутрь уровня, фильтры глубины и возраста экстремума, необязательная проверка тела разворотной свечи, динамические и статические стоп-лоссы, два режима тейк-профита, трейлинг по пунктам и наглядная разметка графика.

В статье показано, как двухуровневая RAG-память включается в процесс выбора торгового действия через объект CNeuronVLADriverRAGMPI. Механизм сопоставляет текущие предпочтения Актёра с историческими действиями и их результативностью, ограничивает влияние слабых аналогий с помощью Null Scenario и формирует остаточную контекстную поправку. Такой подход позволяет учитывать положительный и отрицательный опыт, сохраняя приоритет текущего состояния рынка.

Теперь мы реализуем это решение, поскольку MQL5 следует тому же принципу, что и событийно-ориентированное программирование. Разработчики часто используют эту модель при создании DLL. Я знаю, что поначалу событийно-ориентированная модель работы покажется запутанной и лишённой логики. Но в этой статье я изложу принципы событийно-ориентированного программирования более понятно, чтобы вы, если только начинаете, правильно поняли, как оно работает. Понимание того, что я начну объяснять в этой статье, поможет вам в вашей жизни как программиста.

В статье показано, как использовать концепцию Скиллов в MetaTrader 5 для генерации MQL5‑скриптов с помощью встроенного AI Assistant и Model Context Protocol. Разбираем структуру файла Скилла SKILL.md, условие активации по тегу Artifact, проверку ТЗ, входных параметров и выбор шаблона. Результат — воспроизводимый процесс и единый стиль артефактов при меньших трудозатратах.