Статьи с примерами программирования на языке MQL5

Давайте обсудим, как можно сделать наших советников разговорчивыми, используя технологию преобразования текста в речь, при совместном применении Python и MQL5. После прочтения этой статьи вы ознакомитесь с рабочим примером советника, который озвучивает динамическую рыночную информацию. Вы освоите применение TTS (преобразование текста в речь), функции WebRequest, и узнаете, как библиотеки Python интегрируются с языком MQL5 для создания по‑настоящему голосового торгового инструмента.

В данном обсуждении мы продолжаем работу над ранее разработанным мультисигнальным советником с целью изучения и применения доступных методов оптимизации. Цель состоит в том, чтобы определить, можно ли существенно улучшить торговые показатели советника путем систематической оптимизации на основе исторических данных.

В этой статье представлен механизм ротации капитала по торговым сессиям на языке MQL5, который распределяет риск по торговым сессиям вместо равномерной экспозиции в течение всего дня. Мы подробно разберем бюджеты риска по сессиям в рамках дневного лимита, динамический расчет лота на основе оставшегося риска сессии и автоматические ежедневные сбросы. При исполнении сделок используется специфичная для каждой сессии логика пробоя и торговли против ложного движения с подтверждением волатильности по ATR. В результате читатель получает практический шаблон, который позволяет направлять капитал туда, где условия конкретной сессии статистически наиболее сильны, сохраняя при этом контроль над экспозицией в течение всего дня.

В сегодняшней статье рассмотрим некоторые способы работы с библиотечными функциями FileSave и FileLoad. Хотя многие считают их малоперспективными из-за некоторых ограничений или трудностей, которые они вызывают в определенных сценариях, правильное понимание того, как работают эти две функции, может сэкономить нам много работы в определенные моменты. Кроме того, они являются отличным способом работы с лог-файлами.

Инструмент коррекции Фибоначчи – важный элемент анализа Price Action, указывающий ключевые уровни возможной рыночной реакции. Однако его эффективность часто ограничена необходимостью постоянного ручного наблюдения, из-за чего часть сетапов может быть пропущена. В этой части серии представлен инструмент, который с помощью MQL5 синхронизирует и активно отслеживает вручную построенные уровни Фибоначчи, сочетая дискреционный подход с автоматизированным контролем.

Узнайте о практическом способе выполнения сделок в MetaTrader 5 из голосовых сообщений Telegram с помощью промежуточного ПО на Python и советника MQL5, выступающего в качестве HTTP-клиента. В статье рассматриваются архитектура, опрос WebRequest, очереди в памяти, парсинг JSON с удалением нулевых символов-терминаторов и ограниченная грамматика команд с размером лота по умолчанию 0,001. Вы настроите среду и проверите задержку передачи данных, подходящую для мобильных интернет-соединений.

Мы представляем встроенную в график панель RSI, которая устраняет необходимость в отдельном окне, привязывая данные о моментуме непосредственно к текущей цене. В статье рассматриваются концепция решения и код на MQL5: получение значений RSI в реальном времени, классификация сигналов по наклону и адаптивное позиционирование. Трейдеры получают значение RSI, состояние и силу сигнала прямо в точке принятия решения, что повышает ясность анализа на разных таймфреймах.

В этой статье мы автоматизируем систему на основе индикатора свинговых экстремумов и откатов, преобразующую необработанное ценовое движение младшего таймфрейма (LTF) в структурированную карту намерений рынка и точно определяющую свинговые максимумы, свинговые минимумы и коррекционные фазы в реальном времени. Благодаря программному отслеживанию микроструктурных сдвигов система позволяет выявлять возможные развороты до их полного развития, превращая шум в практически применимую информацию.

Создадим локальный двунаправленный голосовой интерфейс для MetaTrader 5 с помощью WebRequest в MQL5 и двух сервисов Python. В статье реализовано автономное распознавание речи с помощью Vosk, обнаружение фразы активации, HTTP‑endpoint для получения команд и сервер преобразования текста в речь на локальном хосте. Вы подключите советника, который будет получать команды, открывать сделки и возвращать голосовые подтверждения для возможности работать без помощи рук.

Индикатор свинговых экстремумов и откатов (Swing Extremes and Pullbacks) основан на рыночной структуре младшего таймфрейма и затем согласовывается со старшим таймфреймом. Он выявляет свинговые экстремумы, в которых цена становится статистически уязвимой к развороту. Он визуализирует зоны перерастяжения и отката, позволяя заранее оценить поведение цены при возврате к среднему.

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.

В этой статье мы вернёмся к реализации дерева. Теперь, когда мы знакомы с основными принципами работы конструкторов и деструкторов, мы наконец сможем исправить код, представленный в прошлой статье. Приготовьтесь к настоящему приключению в программировании на MQL5.

В этой статье мы рассмотрим, как лучше контролировать код при работе с объектно-ориентированным программированием. Хотя мы только начинаем изучать объектно-ориентированное программирование, то, что мы здесь рассмотрим, поможет вам понять различные аспекты. Это также поможет развеять сомнения, которые могут возникнуть позже.

В статье создаётся автономный советник на MQL5, реализующий полный цикл Вайкоффа: он распознаёт накопление и распределение с помощью конечного автомата, входит в рынок в точке LPS/LPSY — последней точке поддержки или последней точке предложения — и рассчитывает цели выхода по графику «крестики-нолики» в соответствии с законом причины и следствия Вайкоффа. Подробно рассматриваются размер клетки на основе ATR диапазона, разворот на одну клетку, проверка корректности целевой цены и резервная цель 2R. Читатель получает рабочий код, который можно запускать без внешних зависимостей.

В данной статье представлен структурированный подход к управлению данными SQLite в MQL5 с помощью ORM-слоя для MetaTrader 5. В нем представлены базовые классы для моделирования сущностей и доступа к базе данных, fluent API для CRUD, хуки рефлексии для OnGet/OnSet, а также макросы для быстрого определения моделей. В практических примерах кода показано создание таблиц, привязка полей, вставка, обновление, выборка и удаление записей. Разработчики получают готовые к повторному использованию типобезопасные компоненты, которые сводят к минимуму однотипный SQL-код.

В этой статье мы рассмотрим классы модуля File Operations стандартной библиотеки MQL5 для создания надежного модуля отчетности, который автоматически генерирует CSV-файлы, готовые для использования в Excel. В процессе работы мы четко разграничим сделки, выполненные вручную, и ордера, выполненные алгоритмом, закладывая основу для надежной и поддающейся аудиту отчетности по сделкам.

Мониторинг построенных вручную трендовых линий требует постоянного наблюдения за графиком, поэтому легко пропустить важные взаимодействия цены с ними. В этой статье разрабатывается советник для мониторинга трендовых линий, который синхронизирует построенные вручную трендовые линии с логикой автоматического мониторинга на MQL5 и генерирует алерты, когда цена приближается к отслеживаемой линии, касается ее или пробивает ее.

Эта статья призвана быть как можно более дидактичной, поскольку тема, которую мы будем рассматривать, сама по себе нередко вызывает немалую путаницу. Поэтому, уважаемый читатель, постарайтесь применить на практике то, что здесь объясняется. Если у вас возникнут какие-либо вопросы, обязательно оставляйте комментарии, ведь понять деструкторы — задача не из самых простых.

В статье представлен унифицированный фреймворк обеспечения дисциплины на MQL5, которая объединяет модули белого списка символов, торговых часов и новостных фильтров, а также ежедневных лимитов сделок в рамках файла CDisciplineEngine.mqh. Объясняется централизованная проверка сделок и синхронизация состояний, выполняемые совместно дашбордом графиков и советником-принудителем. Читатели узнают, как авторизовывать ордера через единый шлюз, отслеживать разрешения в реальном времени и автоматически обеспечивать соблюдение правил на уровне всего терминала.

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.

Поначалу эта статья может показаться довольно запутанной из-за материала, который я собираюсь в ней изложить. Тем не менее я постарался изложить всё как можно проще и доступнее. Надеюсь, вы поймёте то, что я здесь покажу, и это когда-нибудь вам пригодится.

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.

В статье реализован CMultiTimeframeMatrix, переиспользуемый дашборд, который сопоставляет символы с таймфреймами и отображает числовой показатель с цветовой кодировкой. Показатель объединяет тренд и импульс с вычетом волатильности, обновляется по таймеру и учитывает ограничения производительности. Вы узнаете, как создавать пользовательский интерфейс с помощью CAppDialog/CLabel, вычислять метрики с помощью CMatrixDouble и встраивать компонент в простой советник для получения целостной картины рынка в реальном времени.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать алгоритм балансировки дерева. Здесь я представлю свой вариант реализации этого алгоритма. Существует множество других алгоритмов с той же целью. Тем не менее, у каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Вам, мой дорогой читатель, предстоит изучить их и найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

Мы представляем полный рабочий процесс для адаптивной фильтрации в MQL5 с использованием решателя CNlEq, подобного алгоритму Левенберга — Марквардта. Советник подбирает параметры модели VAMAC — две экспоненциальные скользящие средние (EWMA) с масштабированием на основе ATR — путем передачи остатков и Якобиана через цикл механизма обратного обмена с решателем CNlEq, с возможностью использования численных или аналитических производных. Код, инструкции по настройке и тесты по паре GBPUSD на таймфрейме H1 показывают, как заменить статические пороги динамической переоценкой на закрытии каждого бара.