Статьи с примерами программирования на языке MQL5

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

В данной статье мы попытаемся разобраться в том, почему структуры были созданы на таких языках программирования, как MQL5, а также почему в некоторых случаях структуры являются идеальным способом передачи значений между функциями и процедурами, а в других случаях они могут быть не самым лучшим способом сделать это.

Продолжим разработку проекта Simple Candles и Adwizard, описывая нюансы использования системы контроля версий и хранилища MQL5 Algo Forge.

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 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.

Успешное применение алгоритмической торговли требует непрерывного междисциплинарного обучения. Однако бесконечный спектр возможностей может потребовать многолетних усилий, не принося ощутимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем структуру, которая постепенно усложняется, позволяя трейдерам постепенно совершенствовать свои стратегии, а не тратить неопределенное время на неопределенные результаты.

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.

Торговля на новостях часто требует управления несколькими позициями и символами в течение очень короткого времени из-за повышенной волатильности. В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим проблемы торговли несколькими символами, интегрировав эту функцию в наш советник «Заголовки новостей». Присоединяйтесь к нам, и мы узнаем, как алгоритмическая торговля с помощью MQL5 делает торговлю несколькими символами более эффективной и действенной.

Узнайте, как создать EX5-модуль экспортируемых функций, который легко запрашивает и сохраняет данные последнего исполненного отложенного ордера. В этом пошаговом руководстве мы улучшим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав специализированные и обособленные функции для извлечения основных свойств последнего исполненного отложенного ордера. К этим свойствам относятся тип ордера, время установки, время исполнения, тип исполнения и другие важные данные, необходимые для эффективного управления и анализа истории торговли отложенными ордерами.

В то время как алгоритмические торговые системы управляют автоматизированными операциями, многие новостные трейдеры и скальперы предпочитают активный контроль во время важных новостных событий и быстро меняющихся рыночных условий, требующих быстрого исполнения ордеров и управления ими. Это подчеркивает необходимость в интуитивно понятных интерфейсных инструментах, которые объединяют новостные ленты в режиме реального времени, данные экономического календаря, аналитические данные по индикаторам, аналитику на основе ИИ и адаптивное управление торговлей.

Брокерские конторы часто предоставляют отчеты по торговым счетам через регулярные промежутки, основанные на заранее определенном графике. Эти фирмы, используя свои технологии API, имеют доступ к активности на вашем аккаунте и торговой истории, что позволяет им создавать отчеты о результатах работы от вашего имени. Аналогичным образом, терминал MetaTrader 5 хранит подробные записи о вашей торговой активности, которые можно использовать с помощью MQL5 для создания полностью настраиваемых отчетов и определения персонализированных способов доставки.

В течение первой минуты после выхода важных экономических новостей риск просчета чрезвычайно высок. В течение этого короткого промежутка времени движение цены может быть неустойчивым и волатильным, что часто приводит к срабатыванию отложенных ордеров с обеих сторон. Вскоре после публикации — обычно в течение минуты — рынок, как правило, стабилизируется, возобновляя или корректируя преобладающий тренд с более типичной волатильностью. В этом разделе мы рассмотрим альтернативный подход к торговле на новостях, чтобы оценить его эффективность как ценного дополнения к инструментарию трейдера. Продолжайте читать, чтобы получить больше информации и подробностей из этого обсуждения.

Финансовые рынки обычно классифицируются как находящиеся во флэте (боковом движении) либо в тренде. Такой статичный взгляд на рынок может облегчить нам торговлю в краткосрочной перспективе. Однако он оторван от реалий рынка. В этой статье мы попытаемся лучше понять, как именно финансовые рынки перемещаются между этими двумя возможными режимами и как мы можем использовать наше новое понимание поведения рынка, чтобы обрести уверенность в наших алгоритмических торговых стратегиях.

В этом обсуждении мы рассмотрим дополнительные усовершенствования, поскольку интегрируем усовершенствованную логику оповещения о событиях в экономическом календаре, отображаемых советником «Заголовки новостей». Это усовершенствование имеет решающее значение — оно гарантирует, что пользователи будут получать своевременные уведомления за короткое время до ключевых предстоящих событий. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.

В этой статье мы начнем создание основного класса управления рисками, который будет ключевым для контроля рисков в системе. Мы сосредоточимся на построении основ, определении основных структур, переменных и функций. Кроме того, мы внедрим необходимые методы для присвоения значений максимальной прибыли и убытков, тем самым заложив основу для управления рисками.

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим, как самостоятельно размещать модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом и использовать их для получения информации о рынке. Это является частью наших постоянных усилий по расширению советника «Заголовки новостей» путем внедрения раздела «Анализ искусственного интеллекта» (AI Insights), который превращает советник в мультиинтеграционный вспомогательный инструмент. Обновленный советник предназначен для информирования трейдеров о событиях календаря, последних финансовых новостях, технических индикаторах, а теперь и о перспективах рынка, генерируемых искусственным интеллектом, тем самым, предлагая своевременную, разнообразную и интеллектуальную поддержку при принятии торговых решений. Присоединяйтесь к разговору, в ходе которого мы рассмотрим практические стратегии интеграции и то, как MQL5 может взаимодействовать с внешними ресурсами для создания мощного и интеллектуального торгового рабочего терминала.

В настоящей статье продолжим рассказ о советнике «Заголовки новостей», представив специальную полосу «Анализ индикаторов» (indicator insights) — компактное отображение на графике ключевых технических сигналов, генерируемых популярными индикаторами, такими как RSI, MACD, Stochastic и CCI. Такой подход устраняет необходимость в нескольких подокнах индикаторов в терминале MetaTrader 5, сохраняя ваше рабочее пространство чистым и эффективным. Используя MQL5 API для доступа к данным индикаторов в фоновом режиме, мы можем обрабатывать и визуализировать рыночную информацию в режиме реального времени с помощью пользовательской логики.

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.

Пересечения скользящих средних широко известны трейдерам, и тем не менее суть стратегии мало изменилась с момента ее создания. В этой статье мы представим небольшую корректировку первоначальной стратегии, направленную на минимизацию задержки. Все поклонники оригинальной стратегии могут рассмотреть возможность ее пересмотра в соответствии с рассмотренными здесь идеями. Используя две скользящие средние с одинаковым периодом, мы значительно сокращаем задержку торговой стратегии, не нарушая при этом ее основополагающих принципов.

Доступность новостей является критическим фактором при торговле в терминале MetaTrader 5. Несмотря на наличие множества новостных API, многие трейдеры сталкиваются с трудностями доступа к ним и их эффективной интеграции в свою торговую среду. В ходе настоящего обсуждения нашей целью является разработать оптимизированное решение, которое выводило бы новости непосредственно на график — там, где они больше всего нужны. Мы добьемся этого, создав советника «Заголовки новостей», который отслеживает и отображает обновления новостей в режиме реального времени из источников API.

Ларри Коннорс — известный трейдер и автор книг, наиболее известный своими работами в области количественной (алгоритмизированной) торговли и таких стратегий, как 2-периодный индекс относительной силы RSI (RSI2), помогающих определять краткосрочные состояния перекупленности и перепроданности рынка. В этой статье объясним сначала актуальность нашего исследования, затем воссоздадим три самые известные стратегии Коннорса на языке MQL5 и применим их к внутридневной торговле на индексе CFD S&P 500.

Геометрические паттерны предлагают трейдерам лаконичный способ интерпретации ценового движения. Многие аналитики рисуют линии тренда, прямоугольники и другие фигуры вручную, а затем основывают торговые решения на тех формациях, которые они видят. В настоящей статье мы рассмотрим автоматизированную альтернативу: использование MQL5 для обнаружения и анализа наиболее популярных геометрических паттернов. Мы разберем методологию, обсудим детали реализации и расскажем о том, как автоматическое распознавание паттернов может улучшить понимание рынка трейдером.

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 настоящей статье сделаем первый шаг в программировании на MQL5, даже для совсем новичков. Мы покажем вам, как преобразовать знакомые свечные паттерны в полнофункциональный пользовательский индикатор. Свечные паттерны ценны тем, что они отражают реальное движение цены и сигнализируют о сдвигах на рынке. Вместо ручного сканирования графиков — подхода, чреватого ошибками и неэффективностью, — мы обсудим, как автоматизировать этот процесс с помощью индикатора, идентифицирующего и помечающего паттерны для вас. Попутно рассмотрим такие ключевые понятия, как индексация, временные ряды, средний истинный диапазон (для обеспечения точности при различной волатильности рынка), а также разработку пользовательской библиотеки свечных паттернов для многократного использования в будущих проектах.

В статье создадим первую версию элемента управления TableControl (TableView). Это будет простая статичная таблица, создаваемая на основе входных данных, определяемых двумя массивами — массивом данных и массивом заголовков столбцов.

В этой статье рассмотрим и реализуем методы оценки качества модели, которые используют один и тот же набор данных как для обучения, так и для проверки.

Сегодня мы начнем изучать структуры более простым, практичным и комфортным способом. Структуры являются одной из основ программирования, независимо от того, структурированы они или нет. Я знаю, что по мнению многих, структуры - это просто коллекции данных, но уверяю вас, что это гораздо больше, чем просто структуры. И здесь мы начнем исследовать эту новую вселенную наиболее дидактическим способом.

В этой статье мы очень внимательно рассмотрим, как решить проблему, поставленную в конце предыдущей статьи. Там была предпринята попытка создать шаблон такого типа, чтобы иметь возможность создавать шаблон для объединения данных.

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.

В этой статье мы рассмотрим первую часть темы, которая не так проста для понимания новичками. Чтобы не запутаться еще больше и правильно объяснить данную тему, мы разделим объяснение на этапы. Эту статью мы посвятим первому этапу. Однако, хотя в конце статьи может показаться, что мы зашли в тупик, на самом деле мы сделаем шаг к другой ситуации, которая будет лучше понятна в следующей статье.