Статьи с примерами программирования на языке MQL5

Эта статья рассматривает применение функций Уолша в трейдинге. Мы познакомимся с основными принципами использования этих функций для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен и принятия торговых решений. Также мы обсудим преимущества и недостатки этих функций, и перспективы их применения в трейдинге и техническом анализе.

Мы рассмотрим основы библиотек графического интерфейса, чтобы вы могли понять, как они работают, или даже начали создавать свои собственные.

В статье рассмотрим на реальных примерах процесс публикации различных типов программ для терминала в Библиотеке исходных кодов на языке MQL5.

Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.

В этой серии статей мы обсуждаем создание советников, способных автономно подстраиваться под динамичные рыночные условия. В сегодняшней статье мы попытаемся настроить глубокую нейронную сеть для синтетических рынков Deriv.

Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.

В статье рассмотрим процесс разработки модели таблицы на языке MQL5 с использованием архитектурной концепции MVC (Model-View-Controller) для разделения логики данных, представления и управления, что помогает создавать структурированный, гибкий и масштабируемый код. Рассмотрим реализацию классов для построения модели таблицы, включая использование связанных списков для хранения данных.

Алгоритм черной дыры (Black Hole Algorithm, BHA) использует принципы гравитации черных дыр для оптимизации решений. В статье мы рассмотрим, как BHA притягивает лучшие решения, избегая локальных экстремумов, и почему этот алгоритм стал мощным инструментом для решения сложных задач. Узнайте, как простые идеи могут привести к впечатляющим результатам в мире оптимизации.

На финансовых рынках законы коррекции остаются одними из самых неоспоримых факторов. Существует эмпирическое правило, что цена всегда будет возвращаться — будь то большими движениями или даже в рамках самых маленьких тиковых паттернов, которые часто выглядят как зигзаг. Однако сам паттерн ретрейсмент никогда не бывает фиксированным; он остается неопределенным и подверженным ожиданиям. Эта неопределенность объясняет, почему трейдеры полагаются на несколько уровней Фибоначчи, каждый из которых обладает определенной вероятностью влияния.

Протяженность зон ликвидности и величина диапазона пробоя являются ключевыми переменными, существенно влияющими на вероятность повторного тестирования. В этом обсуждении мы описываем полный процесс разработки индикатора, который включает в себя эти коэффициенты.

Количество стратегий, которые можно интегрировать в виде советника, практически безгранично. Однако каждая дополнительная стратегия увеличивает сложность алгоритма. Благодаря использованию нескольких стратегий советник может лучше адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, что потенциально повышает его прибыльность. Сегодня мы рассмотрим, как реализовать в MQL5 одну из выдающихся стратегий, разработанных Ричардом Дончианом, продолжая при этом совершенствовать функциональность нашего советника Trend Constraint.

Динамический советник на нескольких парах использует как корреляционные, так и обратные корреляционные стратегии для оптимизации эффективности торговли. Анализируя рыночные данные в режиме реального времени, он определяет и использует взаимосвязь между валютными парами.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.

В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.

При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.

В статье доработаем классы графической библиотеки, добавив в таблицу вертикальный заголовок, и на основе классов таблиц создадим индикатор, отображающий корреляцию символов, указанных в настройках.

В этой статье вы узнаете, как разработать индикатор Order Blocks, основанный на объеме стакана (глубине рынка) и оптимизировать его с помощью буферов для повышения точности. Этим мы завершаем текущий этап проекта и готовимся к следующим, в рамках которых будет реализован класс управления рисками и торговый бот, использующий сигналы, генерируемые индикатором.

В настоящей статье рассмотрим практические приемы торговли осциллятором Индекс относительной силы (RSI) с рыночной структурой. Наше внимание будет сосредоточено на паттернах изменения цен в канале, на том, как они обычно торгуются, и как можно использовать MQL5 для улучшения этого процесса. В итоге вы получите основанную на правилах автоматизированную систему канальной торговли и предназначенную для более точного и стабильного выявления возможностей продолжения тренда.

Эта статья знакомит новичков с созданием советника на языке MQL5, который выявляет классический паттерн технического анализа – "голову и плечи" – и торгует по нему. В статье рассматривается, как обнаружить паттерн, используя ценовое действие, нарисовать его на графике, установить уровни входа, стоп-лосса и тейк-профита, а также автоматизировать выполнение сделок на основе паттерна.

MQL5 предлагает безграничные возможности для разработки автоматизированных торговых систем, отвечающих вашим предпочтениям. Знаете ли вы, что он даже может выполнять сложные математические вычисления? В этой статье мы представим японский метод Heikin Ashi (Хейкен Аши) в виде автоматизированной торговой стратегии.

Традиционное машинное обучение учит специалистов быть бдительными и не допускать переобучения своих моделей. Однако эта идеология подвергается сомнению в связи с новыми открытиями, опубликованными исследователями из Гарварда, которые обнаружили, что то, что кажется переобучением, в некоторых обстоятельствах может быть результатом преждевременного прекращения процедур обучения. Мы покажем, как можно использовать идеи этой научной публикации для улучшения использования ИИ при прогнозировании доходности рынка.

В статье мы погрузимся в мир гибридизации алгоритмов оптимизации, рассмотрев три ключевых типа: смешивание стратегий, последовательную и параллельную гибридизации. Мы проведем серию экспериментов, сочетая и тестируя соответствующие алгоритмы оптимизации.

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.