Статьи с примерами программирования на языке MQL5

Сегодня мы разработаем систему просмотра нескольких диаграмм с использованием объектов диаграмм. Цель состоит в том, чтобы улучшить торговлю на новостях за счет применения алгоритмов на MQL5, которые помогают сократить время реакции трейдера в периоды высокой волатильности, такие как выход крупных новостей. В этом случае мы предоставляем трейдерам интегрированный способ мониторинга нескольких основных инструментов в рамках единого инструмента для торговли на новостях. Наша работа постоянно продвигается с появлением советника News Headline EA («Заголовки новостей»), который теперь обладает растущим набором функций, которые привносят действительное значение как для трейдеров, использующих полностью автоматизированные системы, так и для тех, кто предпочитает ручную торговлю с помощью алгоритмов. Ознакомьтесь с новыми знаниями, информацией и практическими идеями, перейдя по ссылке и присоединившись к настоящему обсуждению.

Используем возможности MQL5 для работы с внешними ресурсами, в данном случае с изображениями в формате BMP, чтобы создать уникальный по стилю интерфейс главной страницы панели администратора торговых операций. В особенности рассмотрим упаковку множества файлов, включая изображения, звуки и многое другое, для упрощения дальнейшего их распространения. Реализуем функции для создания современного и визуально привлекательного интерфейса для нашей панели администратора, которую мы создаем с помощью советника New_Admin_Panel.

В статье мы рассмотрим, как использовать ИИ для оптимизации размера позиции и количества ордеров, чтобы максимизировать доходность портфеля. Мы покажем, как алгоритмически определить оптимальный портфель и адаптировать его к вашим ожиданиям по доходности или уровню устойчивости к риску. Мы используем библиотеку SciPy и язык MQL5 для создания оптимального и диверсифицированного портфеля, используя все имеющиеся у нас данные.

Сегодня мы делаем еще один шаг вперед, интегрируя внешний новостной API в качестве источника заголовков для нашего советника «Заголовки новостей». На этом этапе мы изучим различные источники новостей — как существующие, так и новые — и узнаем, как эффективно использовать их API. Мы также рассмотрим методы парсинга полученных данных в формат, оптимизированный для отображения в нашем экспертном советнике. Присоединяйтесь к обсуждению, пока мы обсуждаем преимущества использования заголовков новостей и экономического календаря непосредственно на графике. И все это в компактном, ненавязчивом интерфейсе.

В данной статье мы начнем создание класса C_Orders, чтобы иметь возможность отправлять ордера на торговый сервер. Мы будем делать это понемногу, поскольку наша цель состоит в том, чтобы подробно объяснить, как это будет происходить с помощью системы обмена сообщениями.

В этой статье представлен инструмент Multi-Timeframe Visual Analyzer на языке MQL5, который воссоздает и накладывает свечи старших таймфреймов прямо на активный график. В статье рассматриваются реализация, ключевые входные параметры и практические результаты; материал дополнен анимированной демонстрацией и примерами графиков, показывающими мгновенное переключение, подтверждение на нескольких таймфреймах и настраиваемые алерты. Читайте дальше, чтобы узнать, как этот инструмент делает анализ графиков быстрее, нагляднее и эффективнее.

В этой статье мы узнаем, как создавать экспортируемые EX5-функции для эффективного запроса и сохранения исторических данных о позициях. В этом пошаговом руководстве мы расширим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав модули, которые извлекают ключевые свойства последней закрытой позиции. К ним относятся чистая прибыль, продолжительность сделки, стоп-лосс и тейк-профит в пипсах, значения прибыли и другие важные данные.

В этой статье мы рассмотрим, как можно сделать нечто очень похожее на то, что реализовано в таких языках, как C, C++ и Java. Речь идет о передаче практически бесконечного числа параметров внутрь функции или процедуры. Хоть может показаться, что это довольно продвинутая тема, на мой взгляд, то, что здесь будет показано, сможет легко реализовать любой, кто понял предыдущие концепции. При условии, что они действительно были усвоены.

В данной статье мы изучим создание и применение программ форматирования для библиотек логов. Мы рассмотрим все этапы, от базовой структуры программы форматирования до примеров реализации таких программ на практике. К концу статьи вы получите все необходимые знания для форматирования логов в рамках библиотеки и поймете, как все работает за кулисами.

Мы попробуем внедрить дополнительные улучшения в нашу стратегию по пересечению скользящих средних, чтобы постараться снизить задержку и повысить надежность за счет дополнительного анализа данных. Как мы знаем, проецирование данных в многомерное пространство иногда может улучшить производительность моделей машинного обучения. Давайте посмотрим, что это на практике означает для нас, трейдеров. Также увидим, как можно использовать этот эффективный принцип в терминале MetaTrader 5.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать то, что было показано в предыдущей статье, в сервисе репликации/моделирования. Но, как и во многих других случаях, в жизни обязательно возникают проблемы. И данный случай не стал исключением. Дальше вы узнаете тему следующей статьи из этой серии. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Многие программисты могут предположить, что нам следует отказаться от использования Excel и перейти непосредственно на Python, используя некоторые пакеты, позволяющие Python создавать Excel-файл, чтобы потом проанализировать результаты. Но, как уже говорилось в предыдущей статье, хотя это решение и является наиболее простым для многих программистов, оно не будет воспринято некоторыми пользователями. И в данном вопросе пользователь всегда прав. Мы, как программисты, должны найти способ заставить всё работать.

Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.

В данной статье мы рассмотрим, как создавать так называемый структурный код, в котором весь контекст и способы манипулирования переменными и информацией помещаются в структуру, чтобы создать подходящий контекст для реализации любого кода. Итак, мы рассмотрим необходимость использования приватной (private) части кода, чтобы отделить то, что является общедоступным, от того, что не является таковым, соблюдая тем самым правило инкапсуляции и сохраняя контекст, для которого была создана структура данных.

В этой статье мы рассмотрим, что такое структурированный код. Многие люди путают структурированный код с организованным кодом, однако между этими двумя понятиями есть разница. Об этом и будет рассказано в этой статье. Несмотря на кажущуюся сложность, которую вы почувствуете при первом знакомстве с этим типом написания кода, я постарался подойти к этому вопросу как можно проще. Но данная статья - лишь первый шаг к чему-то большему.

Как вам идея создать что-то практичное с помощью сокетов? В сегодняшней статье мы начнем создавать мини-чат. Давайте рассмотрим вместе, как это делается, - это будет очень интересно. Помните, что приведенный здесь код предназначен исключительно для образовательных целей. Не стоит использовать его в коммерческих целях или в готовых приложениях, так как он не обеспечивает безопасности передачи данных и можно увидеть содержимое, передаваемое по сокету.

В этой статье мы продолжим знакомство с директивой #define, но на этот раз мы сосредоточимся на второй форме ее использования, то есть на создании макросов. Поскольку данная тема может быть немного сложной, мы решили использовать приложение, которое мы изучаем уже некоторое время. Надеюсь, вам понравится сегодняшняя статья.

В настоящей статье мы обсудим и продемонстрируем, как преобразовать номинальные предикторы в числовые форматы, подходящие для алгоритмов машинного обучения, используя как Python, так и MQL5.

Мы уже давно работаем только над индикаторами, но теперь пришло время снова заставить сервис работать, и мы видим, как строится график на основе предоставленных данных. Однако, поскольку не всё так просто, придется быть внимательным, чтобы понять то, что ждет нас впереди.

Эта статья предназначена для алгоритмических трейдеров, количественных аналитиков и разработчиков MQL5, которые хотят глубже разобраться в распознавании свечных паттернов на практике. В ней подробно рассматривается советник CandlePatternSearch.mq5 – полноценная система для обнаружения, визуализации и отслеживания классических свечных формаций в MetaTrader 5. Помимо детального разбора кода, в статье рассматриваются архитектура решения, логика обнаружения паттернов, интеграция графического интерфейса и механизмы алертов, а также показано, как можно эффективно автоматизировать традиционный анализ Price Action.

Учитывая всё, что было показано до настоящего момента, я думаю, что теперь мы можем начать реализовывать некое приложение для запуска какого-либо символа непосредственно на графике. Однако сначала нам нужно поговорить о довольно запутанном понятии для новичков, а именно о том, что приложения, разработанные на MQL5 и предназначенные для отображения на графике, создаются не так, как мы видели до сих пор. В этой статье мы начнем разбираться в этом немного лучше.

В данной статье мы рассмотрим, как правильно и эффективно использовать функцию CustomBookAdd. Несмотря на кажущуюся простоту, она имеет множество нюансов. Например, позволяет сообщить указателю мыши, находится ли пользовательский символ на аукционе, торгуется ли он или рынок закрыт. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В этой статье рассматривается уникальный профиль каждой валютной пары через призму исторической динамики ее цены. Вдохновляясь концепцией генетической ДНК, которая задает уникальный генетический код каждого живого существа, мы применяем аналогичный подход к рынкам, рассматривая динамику цены как "ДНК" каждой валютной пары. Анализируя такие структурные характеристики, как волатильность, свинги, откаты, всплески и особенности сессий, инструмент выявляет базовый профиль, который отличает одну пару от другой. Этот подход дает более глубокое понимание поведения рынка и помогает трейдерам системно соотносить стратегии с естественными склонностями каждого инструмента.

В данной статье мы рассмотрим, как исправить две ошибки в коде. Однако я постараюсь объяснить их так, чтобы вы, начинающие программисты, поняли, что не всегда всё происходит так, как вы предполагали. Но это не повод отчаиваться, это возможность учиться. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого иные, кроме изучения представленных концепций.

В этой статье я расскажу вам об основных операциях с файлами и о том, как настроить гибкий обработчик для индивидуальной настройки. Мы обновим класс CLogifyHandlerFile, чтобы записывать логи непосредственно в файл. Мы выполним тест производительности, смоделировав торговлю по EURUSD в течение недели, при этом на каждом тике будут генерироваться логи, а весь процесс займет 5 минут и 11 секунд. Результат будет сравнен в следующей статье, где мы реализуем систему кэширования для улучшения производительности.

В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В статье эвристический алгоритм A* применяется к структуре рынка путем моделирования подтвержденных максимумов и минимумов свингов в качестве узлов графа, где веса ребер рассчитываются с учетом нормализованного по ATR расстояния, спреда и штрафов за шум. Модуль ищет наиболее эффективный маршрут для определения направления сделки и целевых уровней, а затем фильтрует сигналы по коэффициенту направленности, общей стоимости пути и противоположным свингам. TP привязывается к конечному узлу, а SL — к предыдущей структуре, с визуализацией на графике и настраиваемыми входными данными.

Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Сегодня нас ждет очень забавная и довольно интересная статья, причем в нескольких аспектах. В ней мы рассмотрим объединение, чтобы решить проблему, о которой говорилось ранее. Кроме того, мы изучим некоторые необычные ситуации, которые могут возникнуть при использовании объединения в приложениях. Представленные здесь материалы предназначены исключительно для образовательных целей. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.