Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В предыдущей статье мы сделали так, чтобы индикатор отображал финансовый результат. Однако не всем нравится использовать этот режим отображения. Причины могут различаться от трейдера к трейдеру, хотя в некоторых случаях они кажутся мне вполне разумными и оправданными. Адаптировать код, чтобы предоставить такую возможность, — отнюдь не одна из самых сложных задач. На самом деле это довольно просто. В этой статье мы рассмотрим, как это сделать.

От ChatGPT до Gemini и множества других инструментов на базе искусственного интеллекта для генерации текста, изображений и видео – трансформеры произвели фурор в мире искусственного интеллекта. Но применимы ли они в финансовой сфере, в частности в трейдинге? Постараемся разобраться.

Статья продолжает практическую реализацию фреймворка OMPB для адаптации прогнозных моделей к смене рыночного режима. Рассматриваем вычислительную декомпозицию фреймворка и реализуем недостающие OpenCL-примитивы: ограниченный Disagreement, распространение градиента Mismatch и поэлементный расчёт KL-дивергенции для байесовского слоя. Полученные компоненты образуют параллельную GPU-основу без переноса больших промежуточных тензоров на CPU и подготавливают сборку полноценного OMPB-слоя в библиотеке нейронных сетей MQL5.

В этой статье мы рассмотрим, как изменить код, чтобы реализовать решение, совершенно отличающееся от того, что многие считают возможным в MQL5. Важное замечание: чтобы правильно понять данный материал, необходимо хорошо усвоить понятия, рассмотренные в предыдущих статьях.

В этой статье показано, как создать многоразовый модуль оценки проп-фирм для советников MQL5 и экспортировать результаты на HTML-дашборд. Модуль отслеживает баланс и капитал во время тестирования стратегий на исторических данных, имитирует одиночные или скользящие серии испытаний, проверяет целевую прибыль, дневную и общую просадку, а также минимальное количество торговых дней, после чего выводит как итоговый отчет, так и отчет в HTML-формате, который можно открыть в браузере.

В следующем исследовании идей, тестируемых с помощью Мастера MQL5, рассмотрим, могут ли списки с пропусками и сеть Хопфилда сформировать стратегию трейлинга, направленную на защиту прибыли. Как уже отмечалось, управлению трейлинг-стопом в торговых системах часто уделяется меньше внимания, чем сигналам входа или управлению капиталом. Трейлинг-стопы могут сыграть решающую роль, например на трендовых рынках, поэтому данный подход тестируется на GBPJPY.

В этой статье представлен пользовательский класс сигнала на языке MQL5 CSignalBitwisePerceptron для сверхлегкой логики входа. Он упаковывает 64 бара в одно значение uint64 с помощью побитовой векторизации и оценивает их перцептроном, который суммирует соответствующие веса лишь для битов, равных 1. Двухуровневая схема – алгоритмическая битовая карта и нейронный порог – сводит к минимуму перебор массивов и сложные вычисления. Читатели получают практический шаблон для сокращения задержек и повышения точности подтверждения входа.

В этой статье я показал, в максимально доступной форме, как можно модифицировать и доработать код, способный решать определённые задачи, при этом минимально изменяя уже существующий код. Мы добавим индикатор объема и одновременно не позволим пользователю или трейдеру удалять объекты, создаваемые индикатором позиции.

Представлен объект верхнего уровня CNeuronOMPBOCL для адаптации рыночного представления внутри энкодера. Он объединяет байесовскую остаточную поправку, групповой затвор, раздельные истории Source и Target, оценку Mismatch и KL-ограничение. Разобраны инициализация, режимы работы, числовые проверки, прямой и обратный проходы в MQL5/OpenCL. Реализация разделяет прогноз и последующее обновление параметров и даёт готовый слой для дальнейшей интеграции в модель.

Научитесь проектировать индикатор в MQL5, который преобразует тренд, импульс и волатильность в единый сырой показатель, используя matrix.mqh (ALGLIB). В статье рассматривается осциллятор с отдельным окном для проверки основной математики, а затем индикатор для основного графика, который отображает стрелки сигналов на покупку и продажу без перерисовки, когда показатель пересекает заданные пользователем пороговые значения. Дополнительный фильтр на основе долгосрочной EMA, минимальный интервал в барах между сигналами и встроенные оповещения делают инструмент практичным для торговли в реальном времени.

Мы подходим к финишной прямой. Разработка системы репликации/моделирования почти завершена. Конечно, нам ещё предстоит доделать кое-что, но по сравнению со всем, что мы уже сделали, реализовать оставшееся будет несложно. Однако всё, что будет показано в этой статье, необходимо как следует усвоить и понять. Поэтому я желаю вам приятного чтения и, прежде всего, получить удовольствие от этого последнего этапа пути.

До сих пор приложение, разрабатываемое в рамках этой серии статей, было сосредоточено исключительно на моделировании графической части. Однако, чтобы получить более полную систему, в которой мы сможем протестировать советник в рамках сервиса репликации/моделирования, нам также необходимо смоделировать торговый сервер. Вы заметите, что это моделирование будет включать только самые необходимые элементы. Тем не менее вы, уважаемый читатель, сможете дополнить недостающие части. Поскольку эти дополнительные компоненты не влияют на то, что я хочу показать, у нас уже более чем достаточно для реализации задуманного.

В статье разбирается фреймворк OMPB для онлайн-калибровки прогнозов при сдвиге распределения временных рядов. Рассматриваются архитектура, PAC-Bayes сертификат с учётом временной зависимости и измерение расхождения Mismatch между исходной и целевой областями. На практике начинается адаптация под MQL5: реализован байесовский линейный слой, который станет основой корректирующего модуля и позволит настраивать модель без полного переобучения.

Мы продолжаем рассматривать возможности использования MetaTrader за пределами «зоны комфорта» форекс-трейдинга, обратив внимание на ещё один торгуемый актив — ETF FXI. В отличие от предыдущей статьи, где мы попытались охватить «слишком много», углубившись не только в выбор индикаторов, но и в рассмотрение комбинаций индикаторных паттернов, в этой статье мы сделаем небольшой шаг назад и сосредоточимся в большей степени на выборе индикаторов. Наш конечный продукт в данном случае задуман как своего рода пайплайн, который может помочь рекомендовать индикаторы для различных активов при наличии достаточного объема их ценовой истории.

Развиваем скилл MQL-TUTOR для генерации артефактов MQL5: добавляем логирование, файл проекта, единый стиль и аккуратный режим Edit. Подключаем опциональный поиск документации через MCP, вводим проверку «здоровья» скилла и поддержку служебных скриптов. В итоге получаем воспроизводимый процесс создания и редактирования скриптов с контролем ошибок, прозрачной историей изменений и меньшими трудозатратами.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать перегрузку как логических операторов, так и операторов сравнения. Для этого требуется определённая осторожность и немалая доля внимания. Даже небольшая оплошность при реализации перегрузки этих операторов может привести к тому, что весь код окажется совершенно непригодным для использования. Если в перегрузке возникнут какие-либо проблемы, всю базу данных, созданную на основе результатов, сгенерированных кодом, придётся либо полностью отбросить, либо, как минимум, целиком перепроверить.