Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье реализуется дерево Фенвика, или двоичное индексное дерево, для управления капиталом с учетом объема в советнике, собранном Мастером MQL5. Накопленный объем структурируется со сложностью O(log n), после чего применяются четыре режима масштабирования: линейный, консервативный, агрессивный и возврат к среднему. При необходимости эти режимы дополнительно фильтруются легковесной одномерной CNN. Практические тесты сравнивают алгоритм без фильтра и подход с фильтрацией CNN, демонстрируя адаптивное определение размера лота и контроль риска при различной топологии объема.

Разбираем FDO — алгоритм, вдохновлённый роением пчёл, но интересный не пчёлами. Формулы просты, но направление шага фиксирует агента на луче к глобально лучшему, сводя поиск к одной степени свободы. Мы воспроизводим канонику, сопоставляем результат с равномерным случайным перебором на том же бюджете вычислений и устраняем дефект минимальной правкой. Прилагаются готовая реализация на MQL5, полный протокол тестов и методика нуль‑модели для оценки пользы итераций.

В этой статье представлен пользовательский класс CSignalUKFCapsNet, написанный на MQL5. Этот класс используется с Мастером MQL5 при сборке советника. После выбора в Мастере он определяет сигналы входа советника. При создании этого пользовательского класса были объединены сигма-точечный фильтр Калмана и капсульная нейронная сеть. Алгоритм представлен в четырех режимах работы, а его реализация в виде пользовательского класса для Мастера MQL5 позволяет тестировать различные методы трейлинг-стопа и системы управления капиталом.

В этой статье тестируются три распространенных фильтра для стандартного пересечения MACD на US_TECH100 H1 с использованием нативных данных брокера за пять лет. Фильтры добавляются поэтапно: фильтр рыночного режима, согласование со старшим таймфреймом (HTF) и время американской сессии. Это позволяет изолировать добавочный эффект каждого фильтра. Результаты показывают, что выбор часов торговли дает гораздо больший эффект, чем доработки индикатора, тогда как рыночный режим и HTF сами по себе дают мало. Статья включает воспроизводимый классификатор рыночного режима на MQL5.

Один из вопросов, который доставлял мне наибольший дискомфорт, заключается в том, что класс C_ElementsTrade содержит код для обращения к позициям. Не воспринимайте это как ошибку, потому что на самом деле это не так. Однако из-за этого некоторые задачи, которые нам предстоит выполнить позже, становятся более рискованными с точки зрения ошибок. Вся работа по реализации индикатора позиции велась с расчетом на его использование в сервисе репликации/моделирования. Однако при запуске в этой среде у нас не будет никакого доступа к реальной позиции. Следовательно, любой вызов библиотеки MQL5, предназначенный для получения данных о позиции, не окажет никакого влияния на код.

В статье представлена полная интеграция Python и MQL5 для многоагентной торговли: получение данных из MT5, расчет индикаторов, решения отдельных агентов и взвешенный консенсус, формирующий единое торговое решение. Сигналы сохраняются в JSON-файле, отдаются через Flask и используются советником MQL5 для исполнения сделок с расчетом объема позиции и уровней SL/TP на основе ATR. Маршруты Flask обеспечивают безопасное управление жизненным циклом и мониторинг состояния.

В этой статье представлен пользовательский класс управления капиталом на языке MQL5, который адаптирует размер позиции к волатильности в реальном времени. Для поиска экстремумов в скользящем окне со сложностью O(N) используется монотонная очередь. Класс применяет обратное масштабирование по волатильности и при необходимости проверяет риск с помощью RBF-сети. Рассмотрим детали реализации метода Optimize и сравним результаты со встроенным классом Size-Optimized, чтобы оценить задержку и преимущества контроля риска.

Мы разработаем новостной фильтр на основе календаря на языке MQL5 без веб-запросов и внешних DLL. В части 1 рассматриваются загрузка и кэширование событий, сопоставление символов с валютами, фильтрация по уровню важности, определение окон до и после новостей, блокировка открытия новых сделок во время активного новостного периода и опциональное закрытие позиций перед новостью. В результате получается настраиваемый защитный механизм, совместимый с требованиями проп-фирм, который сокращает число ошибочных пауз в торговле и защищает входы в сделки в периоды волатильности.

В этой статье представлен советник, автоматизирующий ранее представленную методику рыночной энтропии. Он рассчитывает быструю и медленную энтропию, моментум и состояния сжатия, подтверждает сигналы и исполняет ордера с уровнями SL/TP и опциональным разворотом позиции. В результате получается практичный настраиваемый инструмент, применяющий сигналы на основе теории информации без ручной интерпретации.

Большинство алгоритмических трейдеров оптимизируют советники по отдельности, но никогда не оценивают, как они работают вместе на одном счете. Коррелированные стратегии усиливают просадки, а не снижают их, пробелы в покрытии создают в портфеле слепые зоны на целые торговые сессии. В этой статье мы создадим полноценный оценщик портфеля на MQL5. Он считывает дневные P&L из CSV-файлов бэктестов, вычисляет полную матрицу корреляции Пирсона, строит карту торговой активности по часам и дням недели, оценивает диверсификацию по классам активов и выдает сводную оценку от A+ до F. Весь исходный код прилагается, внешние библиотеки не требуются.

В этой статье рассматривается пользовательский класс Мастера MQL5 для управления капиталом. Пользовательский класс CMoneyWaveletLSTM создается объединением алгоритма вейвлетного порогового преобразования и сети LSTM. Как и в других статьях серии, разработанную модель можно тестировать с советниками, собранными в Мастере MQL5 и настраиваемыми с использованием различных классов трейлинг-стопов и входных сигналов. Как и в предыдущих статьях, в качестве сигнала входа используются встроенный класс Envelopes и класс RSI.

В этой статье рассматривается пользовательский класс Мастера MQL5 для трейлинг-стопов. Пользовательский класс CTrailingConvexHullGRU создается путем объединения алгоритма выпуклой оболочки и GRU-сети. Как и в других статьях серии, разрабатывается модель, которую можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5, и настраивать с помощью различных классов управления капиталом и сигналов входа. В тестировании используются классы сигналов Envelopes и RSI.

В этой статье представлен очередной пользовательский класс сигнала MQL5 – CSignalBTreeBayesian. Здесь алгоритм сбалансированного дерева объединяется с нейронной сетью, построенной на байесовских принципах, для создания еще одного пользовательского сигнала. Благодаря Мастеру MQL5 его можно тестировать отдельно или вместе с другими сигналами.

В статье представлена реализация алгоритма AutoARIMA на языке MQL5, позволяющего строить модели ARIMA без ручной настройки. Метод оценивает d с помощью эвристики на основе дисперсии, подгоняет модель ARMA(p,q) посредством градиентной оптимизации с Adam и выбирает p и q по AICc. Код возвращает одношаговый прогноз цены, полученный путем дифференцирования, оценки модели и восстановления ряда до уровня цены, и может быть сразу вызван для ряда Close.

В статье объясняется, почему стандартный метод пошагового тестирования (walk-forward) и k-блочная кросс-валидация завышают результаты на финансовых данных, а затем показано, как это исправить. Валидация внутри валидации (V-in-V) обеспечивает строгое разбиение данных и пошаговое тестирование с фиксированным началом (anchored) между окнами. Комбинаторно очищенная кросс-валидация (CPCV) устраняет утечки данных с помощью очистки и эмбарго, одновременно агрегируя результативность на уровне траекторий бэктеста. Комбинаторно симметричная кросс-валидация (CSCV) измеряет вероятность переобучения бэктеста (PBO). Практикующие специалисты получают целостную систему для оценки устойчивости к рыночным режимам и надежности отбора кандидатов.

Сквозные аспекты, такие как логирование, измерение времени и пороговая фильтрация, не должны находиться внутри классов индикаторов. В данной статье показано, как применить шаблон проектирования "Декоратор" в MQL5 с общим интерфейсом IIndicator, базовым декоратором-владельцем CBaseDecorator и конкретными слоями-декораторами CLoggingDecorator, CTimingDecorator и CThresholdFilterDecorator. Для каждого советника можно комбинировать поведение декораторов, оставлять вычислительный код закрытым для изменений и обеспечивать детерминированную очистку удалением только внешнего декоратора.

В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса для Мастера MQL5, посвященной трейлинг-стопам. Пользовательский класс CTrailingReservoirLinReg создается путем объединения алгоритма выборки из резервуара и сети линейной регрессии. Как и в других статьях серии, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и классами управления капиталом.

Здесь мы реализуем удаление с помощью перегрузки операторов. Без сомнения, эту статью многим придётся изучать довольно долго, чтобы усвоить всё, что здесь будет показано. Хочу напомнить тебе, что то, что мы увидим, — лишь малая и незначительная часть всего того, что мы называем программированием.

В этой статье реализован статический источник новостей на основе CSV для Тестера стратегий, позволяющий предварительно загружать и запрашивать исторические экономические события при тестировании на исторических данных. Он заменяет вызовы календаря в реальном времени в режиме тестера быстрым поиском в памяти, при этом логика работы в реальной торговле остается прежней и обеспечивает детерминированные, воспроизводимые результаты с явным контролем над тем, какие события включаются. Это позволяет надежно проверять новостные фильтры, временное удаление стопов и правила блокировки новых сделок.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы использования технических индикаторов, встроенных в MetaTrader 5 и поддерживаемых этой платформой. Знание и понимание подобных индикаторов может значительно упростить, ускорить и сделать более эффективной реализацию решения, поскольку вам не придется беспокоиться о необходимых вычислениях. Платформа сама выполняет их за нас.

В статье рассмотрено создание основанной на правилах панели управления рисками на графике в MetaTrader 5 с использованием Standard Library MQL5. В руководстве рассматриваются GUI на основе CAppDialog, ручная маршрутизация событий и автоматизированный цикл обновления. Мы привяжем события пользовательского интерфейса к CTrade для выполнения условного закрытия позиций, отображения чистой плавающей прибыли/убытка и считывания автоматизированных целевых значений непосредственно с графика.

Во второй части новостной фильтр расширяется для защиты открытых позиций во время новостных событий. Вместо закрытия сделок уровни стоп-лосса и тейк-профита временно снимаются и надежно сохраняются в памяти. После окончания новостного окна стоп-уровни восстанавливаются детерминированно и при необходимости корректируются, если цена уже пересекла исходные уровни. При этом соблюдаются правила брокера о минимальной дистанции. В результате получается механизм, который сохраняет исходную логику и структуру сделки, не вмешиваясь в логику открытия сделок, и оставляет управление за советником даже в период волатильности.

В статье представлена устойчивая к перезапуску модель хранения состояния для удаления стопов на время новостей. Состояние приостановки и исходные значения SL/TP для каждой позиции записываются в глобальные переменные терминала, считываются и реконструируются в OnInit() и удаляются после восстановления стопов. Это позволяет советнику продолжить активное окно приостановки после перекомпиляции или перезапуска и восстановить стопы только после окончания новостного окна.

В этой статье мы покажем, как создать индикатор на MQL5, который рисует несколько скользящих средних на одном графике, сокращая объём дублирующегося кода. Используются iMA, буферы индикатора, CopyBuffer, PlotIndexSetInteger/String и постоянная структура, объединяющая периоды, методы и цвета. Размеры indicatorbuffers и indicatorplots определяются на основе Averange.Size(). Такой подход упрощает сопровождение и позволяет добавлять или удалять скользящие средние, изменяя только один список.