Рыночные секреты Ларри Уильямса (Часть 4): Автоматизация краткосрочных свинговых максимумов и минимумов в MQL5
Освойте автоматизацию краткосрочных свинговых паттернов Ларри Уильямса с помощью MQL5. В этом руководстве мы разработаем полностью настраиваемого советника (Expert Advisor, EA), использующего неслучайные рыночные структуры. Мы рассмотрим, как интегрировать надежное управление рисками и гибкую логику выхода, создав прочную основу для системной разработки и бэктестирования торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: От рыночного шума к устойчивому торговому плану (Окончание)
Продолжается адаптация MomAD к алгоритмическому трейдингу: собран класс CNeuronMomAD, объединяющий UncAD с модулями согласования и уточнения сценариев (TTM, MPI). Разобраны этапы последовательного обучения модели и тестирование на EURUSD H1 за январь–апрель 2026 года. Статья фокусируется на интеграции в общий вычислительный контур и практических выводах по управлению риском при положительном результате.
Создание профессиональной торговой системы на базе Heikin Ashi (Часть 2): Разработка советника
В этой статье объясняется, как разработать профессиональный советник (EA) на MQL5 на основе Heikin Ashi. Вы узнаете, как настроить входные параметры, перечисления, индикаторы, глобальные переменные и реализовать основную торговую логику. Вы также сможете выполнить бэктест на золоте, чтобы проверить свою работу.
Изучение Стандартной библиотеки MQL5 (часть 1): Знакомство с CTrade, CiMA и CiATR
Стандартная библиотека MQL5 — чрезвычайно полезный инструмент при разработке торговых алгоритмов для MetaTrader 5. В этой серии мы будем учиться создавать с помощью нее эффективные торговые инструменты для MetaTrader 5. Под инструментами подразумеваются собственные советники, индикаторы и другие вспомогательные средства. Сегодня мы разработаем трендового советника с использованием классов CTrade, CiMA и CiATR. Тема будет полезна всем — и начинающим, так и опытным разработчикам. Приятного чтения.
Создание профессиональной торговой системы на основе Heikin Ashi (Часть 1): Разработка пользовательского индикатора
Эта статья — первая часть серии из двух материалов, предназначенной для освоения практических навыков и лучших практик написания пользовательских индикаторов на MQL5. На практическом примере Heikin Ashi в статье рассматривается теория графиков Heikin Ashi, объясняется, как рассчитываются свечи Heikin Ashi, и показывается их применение в техническом анализе. Центральная часть материала — пошаговое руководство по разработке полнофункционального индикатора Heikin Ashi с нуля, с понятными пояснениями, которые помогают читателям разобраться, что именно писать в коде и почему. Эти базовые знания подготовят почву для второй части, где мы создадим советник, торгующий на основе логики Heikin Ashi.
Знакомство с языком MQL5 (Часть 43): Руководство для начинающих по работе с файлами в MQL5 (V)
В статье объясняется, как использовать структуры MQL5 вместе с бинарными файлами, чтобы сохранять параметры советника между запусками. В статье рассматриваются определение структур, доступ к их членам и различие между простыми и сложными структурами, а затем запись и чтение структур целиком с помощью FileWriteStruct и FileReadStruct в режиме FILE_BIN. Вы узнаете о безопасных подходах к работе с данными фиксированного размера и о том, как общее хранилище (FILE_COMMON) позволяет использовать одни и те же данные между сеансами и терминалами.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 28): Полигональная заливка кривой-бабочки в MQL5
Мы расширяем возможности холста (canvas) для отображения кривой-бабочки в MetaTrader 5, добавляя многослойную заливку крыльев, жилки крыльев, точки текстуры чешуек и изображение всего тела (брюшко, торакс, голова, глаза, усики). В этой статье реализованы полигональные заливки с вертикальными и радиальными градиентами, а также залитые круги и эллипсы, все с использованием сглаживания методом суперсэмплинга. Вы также получите многоразовые вспомогательные функции MQL5 и порядок рендеринга, который преобразует простую кривую в настраиваемую, детализированную иллюстрацию на графике.
Нейросети в трейдинге: От рыночного шума к устойчивому торговому плану (Основные компоненты)
В статье представлена практическая реализация ключевых модулей архитектуры MomAD, адаптированных для финансовых временных рядов: TTM и MPI. Рассмотрены механизмы сопоставления сценариев-кандидатов с историей решений, выбора согласованного торгового плана и его уточнения через рыночный контекст. Работа показывает, как модель может снижать реакцию на шум, сохранять преемственность решений и формировать более устойчивую торговую гипотезу.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 27): Отрисовка параметрической кривой-бабочки на холсте Canvas
В этой статье мы исследуем кривую-бабочку — математическую кривую, задаваемую параметрическим уравнением, и визуализируем ее на canvas в MQL5. Мы создаём интерактивное окно визуализации с перетаскиваемым окном canvas с изменяемым размером, рендерингом кривых с использованием технологии суперсэмплирования, градиентными фонами и легендой, сегментированной по цветам. В итоге у нас есть полнофункциональный визуальный инструмент, который отрисовывает кривую-бабочку непосредственно на графике MetaTrader 5.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 26): Интеграция частотного биннинга, энтропии и критерия хи-квадрат в визуальный анализатор
В этой статье мы разработаем инструмент частотного анализа на языке MQL5, который группирует данные о ценах в гистограммы, вычисляет энтропию для оценки информационного содержания и применяет тесты хи-квадрат для проверки соответствия распределения, а также интерактивные логи и статистические панели для более глубокого понимания рыночной структуры. Мы интегрируем режимы обновления по барам и по тикам, рендеринг с суперсэмплированием для плавной визуализации и перетаскиваемые/изменяемые по размеру объекты Canvas с автоматически прокручивающимися логами для повышения удобства использования при выполнении торгового анализа.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 25): Расширяем поддержку нескольких распределений с интерактивным переключением
В этой статье мы расширим инструмент построения графиков на MQL5 для поддержки семнадцати статистических распределений с циклическим перебором распределений с помощью значка переключения в заголовке. Мы добавим загрузку данных для каждого типа, дискретное и непрерывное вычисление гистограмм и теоретические функции распределения вероятностей/плотности для каждой модели, а также динамические заголовки, метки осей и панели параметров, которые автоматически адаптируются. Результат позволяет накладывать кривые разных распределений на данные одной и той же выборки и сравнивать качество соответствия моделей из разных семейств распределений.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 24): Улучшение восприятия глубины с помощью 3D-кривых, режима панорамирования и навигации через виджет ViewCube
В этой статье мы улучшим инструмент построения 3D-графиков биномиального распределения в MQL5, добавим сегментированную 3D-кривую для улучшения восприятия глубины функции массы вероятности. Также интегрируем режим панорамирования для смещения целевой точки камеры и реализуем интерактивный куб обзора (ViewCube) с зонами наведения курсора и анимацией для обеспечения быстрой смены ориентации. Мы добавим кликабельные подзоны на кубе обзора для граней, ребер и углов, чтобы анимировать переходы камеры к стандартным видам, сохраняя при этом переключаемые 2D/3D режимы, обновления в реальном времени и настраиваемые параметры для иммерсивного вероятностного анализа в торговле.
Нейросети в трейдинге: от рыночного шума к устойчивому торговому плану (MomAD)
В статье рассматривается адаптация идей MomAD к задачам нейросетевого трейдинга. Основное внимание уделено проблеме нестабильности торговых решений, когда модель слишком часто меняет сценарий и разрушает прибыльный план. Описаны теоретические основы Momentum-Aware Planning, расстояния Хаусдорфа и их перенос в латентное пространство рыночных состояний. В практической части реализован базовый OpenCL-механизм оценки расхождения между сценариями.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 23): Трёхмерные графики с управляемой камерой и поддержкой DirectX для анализа распределений
В этой статье мы усовершенствовали инструмент построения графиков биномиального распределения в MQL5, интегрировав DirectX для 3D-визуализации, что позволило переключаться между 2D и 3D режимами с управляемым камерой поворотом, масштабированием и автоматическим подбором положения камеры для иммерсивного анализа. Мы визуализируем столбцы гистограммы в 3D, опорные плоскости и оси наряду с кривой функции вероятностной массы, сохраняя при этом 2D-элементы, такие как панели статистики, легенда и настраиваемые темы, градиенты и метки.
Осваиваем графики Kagi в MQL5 (Часть I): Создание движка графика Kagi
Узнайте, как создать полноценный движок графиков Kagi в MQL5: строить ценовые развороты, формировать динамические отрезки линий и обновлять структуру Kagi в реальном времени. В первой части показано, как отображать графики Kagi непосредственно в MetaTrader 5, давая трейдерам ясное представление о смене тренда и силе рынка и одновременно закладывая основу для автоматизированной торговой логики на базе Kagi во второй части.
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 47): Торговая система Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) с поддержкой хеджирования
В этой статье мы разрабатываем торговую систему Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) на языке MQL5, которая использует сигналы разворота на основе канала и позволяет открывать позиции по тренду с поддержкой хеджирования для покупок и продаж. Мы добавим функции управления рисками: автоматический расчет лота на основе средств счета или баланса, фиксированные или динамические уровни стоп-лосса и тейк-профита с использованием множителей ATR, а также ограничения по числу позиций.
Советник для размещения ордеров на основе риска с графическим интерфейсом на графике (Часть 2): Добавление интерактивности и логики
Узнайте, как создать интерактивный советник MQL5 с панелью управления на графике. Вы научитесь рассчитывать размер лота на основе риска и отправлять ордера прямо с графика.
Советник для размещения сделок на основе риска с графическим интерфейсом на графике (Часть 1): Проектирование пользовательского интерфейса
Узнайте, как создать аккуратную и профессиональную панель управления на графике в MQL5 для советника, размещающего сделки на основе риска. В этом пошаговом руководстве объясняется, как спроектировать функциональный графический интерфейс, позволяющий трейдерам вводить параметры сделки, рассчитывать размер лота и готовиться к автоматическому размещению ордеров.
Повышение эффективности торговли с использованием Smart Money Concepts (SMC): OB, BOS и FVG
Повысьте эффективность торговли с помощью Smart Money Concepts (SMC), объединив ордер-блоки (Order Blocks, OB), пробой структуры (Break of Structure, BOS) и разрывы справедливой стоимости (Fair Value Gaps, FVG) в одном мощном советнике. Выбирайте автоматическое исполнение или работайте с отдельной концепцией SMC для более гибкой и точной торговли.
Торговые инструменты MQL5 (Часть 22): Построение гистограммы и функции вероятностной массы (PMF) биномиального распределения
В этой статье разрабатывается интерактивный график на MQL5 для биномиального распределения, объединяющий гистограмму смоделированных исходов с теоретической функцией массы вероятности. Он реализует расчеты среднего значения, стандартного отклонения, коэффициента асимметрии, коэффициента эксцесса, процентилей и доверительных интервалов, а также настраиваемые темы и метки, поддерживает перетаскивание, изменение размера и изменение параметров в реальном времени. Используйте его для оценки ожидаемых выигрышных сделок, вероятных просадок и доверительных диапазонов при проверке торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: Принятие торговых решений с учётом неопределённости (Окончание)
В статье мы доводим адаптацию фреймворка UncAD до цельной торговой архитектуры. Ранее реализованные блоки плотности рыночных состояний, оценки неопределённости, прогнозирования и планирования объединяются в модуль CNeuronUncAD. Затем система обучается на исторических данных EURUSD H1 и проходит проверку в MetaTrader 5. Итоги показывают практический потенциал подхода, но честно указывают на главный вызов — контроль просадки и усиление риск-менеджмента.
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 58): Модуль анализа сжатия диапазона и классификации зрелости
В продолжение предыдущей статьи, где был представлен модуль классификации состояния рынка, в этой части мы сосредоточимся на реализации основной логики выявления и оценки зон сжатия. В статье представлена система обнаружения сжатия диапазона и оценки зрелости на языке MQL5, которая анализирует зоны рыночной консолидации, опираясь только на динамику цены.
Нейросети в трейдинге: Принятие торговых решений с учётом неопределённости (Модули прогнозирования и планирования)
Статья продолжает адаптацию фреймворка UncAD к алгоритмическому трейдингу и фокусируется на модулях прогнозирования и планирования. Унитарные рыночные ряды заменяют участников сцены, а состояние счёта играет роль ego-агента. Реализованы CNeuronUncADUGP и CNeuronUncADUGPL, которые связывают прогноз, карту рыночных состояний и неопределённость с торговым контекстом, чтобы формировать согласованные сценарии и подготавливать решения по входу, удержанию и снижению риска.
Разработка динамического мультивалютного советника (Часть 7): Карта межпарных корреляций для фильтрации сделок в реальном времени
В этой части мы встроим в мультисимвольный советник матрицу корреляций в реальном времени, чтобы избежать избыточных сделок и накопления риска. За счет динамического измерения межпарных связей советник будет отфильтровывать входы, конфликтующие с текущей экспозицией, тем самым улучшая баланс портфеля, снижая системный риск и повышая общее качество сделок.
Разработка динамического мультивалютного советника (Часть 6): Адаптивная чувствительность к спреду при высокочастотном переключении символов
В этой части мы сосредоточимся на разработке слоя интеллектуального управления исполнением, который непрерывно отслеживает и оценивает спреды в реальном времени по нескольким символам. Советник динамически адаптирует выбор символов, включая или отключая торговлю по отдельным символам в зависимости от эффективности спреда, а не по фиксированным правилам. Этот подход позволяет высокочастотным мультивалютным системам отдавать приоритет символам с наименьшими торговыми издержками.
Сеточный советник на дивергенции RSI с риск-менеджером в MQL5
Простая сеточная стратегия превращается в выживающую систему за счёт трёх компонентов: фильтра входа на основе дивергенции RSI, жёсткого ограничения числа уровней в сетке и независимого риск-менеджера, который ежетиково контролирует equity и блокирует торговлю при достижении дневного лимита или максимальной просадки. В статье разобрана математика классической мартингейл-ловушки, реализация поиска pivot-точек и дивергенций RSI на MQL5, полный код класса CRiskManager с защитой от плавающих убытков, а также архитектура самой сетки с TP от средневзвешенной цены входа.
Архитектура машинного обучения для MetaTrader 5 (Часть 14): Моделирование транзакционных издержек для разметки методом тройного барьера в MQL5
В статье заданные вручную предположения об издержках в разметке методом тройного барьера заменяются измеренными данными. Скрипт MQL5 собирает у брокера распределение спреда, ставки свопа и свойства символа, а модель Python преобразует эти данные в min_ret, откалиброванный с учётом условий брокера, который можно передать в get_events(). После этого метки учитывают фактические издержки полного цикла сделки для выбранного инструмента и периода удержания позиции.
Нейросети в трейдинге: Принятие торговых решений с учётом неопределённости (Оценка неопределённости)
В статье продолжена адаптация фреймворка UncAD для задач алгоритмического трейдинга. Реализованы объект распределения рыночных состояний и энкодер неопределённости, формирующий совместное представление состояния рынка и степени доверия к нему. Предложенная архитектура позволяет модели учитывать не только структуру рыночного режима, но и устойчивость собственной интерпретации, что особенно важно в условиях нестационарности финансовых рынков.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 16): Стратегия пробоя двойных полос Боллинджера
Эта статья знакомит читателя с переосмысленной версией классической стратегии пробоев полос Боллинджера. В ней определены ключевые недостатки первоначального подхода, такие как его хорошо известная подверженность ложным пробоям. Цель статьи - представить возможное решение: торговую стратегию двойных полос Боллинджера (Double Bollinger Band). Этот относительно малоизвестный подход устраняет слабые места классической версии и предлагает более динамичный взгляд на финансовые рынки. Он помогает преодолеть старые ограничения, определенные первоначальными правилами, предлагая трейдерам более устойчивую и адаптивную систему.
Автоматизация торговых стратегий в MQL5 (Часть 31): Создание системы распознавания гармонического паттерна "3 Drives" с использованием Price Action
В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "3 Drives" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "3 Drives" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, открывая сделки с пользовательскими уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита в соответствии с вариантами, выбранными пользователем. Мы также повысим наглядность и информативность системы для трейдера с помощью графических объектов на графике.
Автоматизация торговых стратегий в MQL5 (Часть 30): Создание гармонического паттерна AB=CD на основе Price Action с визуализацией
В этой статье мы разрабатываем советник распознавания паттернов AB=CD на языке MQL5, который определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны AB=CD с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, открывая сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы также улучшим визуальное представление паттерна с помощью графических объектов.
Нейросети в трейдинге: Принятие торговых решений с учётом неопределенности (UncAD)
Статья предлагает перенос принципов риск-ориентированного фреймворка UncAD в алгоритмический трейдинг и обосновывает сходство задач навигации и управления капиталом при неполной информации. Мы строим на MQL5/OpenCL карту плотности рыночных состояний, которая компактно кодирует историческую структуру. Это позволяет выявлять зоны поддержки/сопротивления и области низкой плотности для более устойчивого выбора действий.
Автоматизация торговых стратегий в MQL5 (Часть 29): Создание системы торговли по гармоническому паттерну "Гартли" на основе Price Action
В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "Гартли" (Gartley) на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Гартли" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, запуская сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы также улучшим визуальное представление паттерна с помощью графических объектов — треугольников, линий тренда и меток, которые чётко отображают структуру паттерна XABCD.
Нейросети в трейдинге: Внимание, память и рыночные паттерны в GDformer (Окончание)
В статье завершается адаптация фреймворка GDformer для прикладных задач трейдинга. Реализована архитектура анализа рыночного состояния, объединяющая механизмы глобального сопоставления паттернов GDformer и контекстный анализ ReGEN-TAD. Рассмотрены организация вычислительных магистралей, распределение градиентов в многопоточной модели и интеграция компонентов в единую систему. Практическое тестирование на данных EURUSD показало устойчивую работу модели, положительную доходность и способность учитывать контекст формирования рыночных сигналов.
Автоматизация торговых стратегий в MQL5 (Часть 28): Создание гармонического паттерна "Летучая мышь" на основе Price Action с визуальной обратной связью
В этой статье мы разработаем систему распознавания гармонических паттернов "Летучая мышь" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Летучая мышь" с использованием пивотных точек и коэффициентов Фибоначчи, запускает сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Система также визуализирует паттерны с помощью графических объектов.
Автоматизация торговых стратегий в MQL5 (Часть 27): Выявление и визуализация гармонического паттерна "Краб" на основе Price Action
В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "Краб" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Краб" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, запуская сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы добавляем визуальное представление с помощью графических объектов, таких как треугольники и линии тренда, для отображения структуры паттерна XABCD и торговых уровней.
Нейросети в трейдинге: Внимание, память и рыночные паттерны в GDformer (Global Dictionary)
Представлена реализация основного модуля GDformer — Global Dictionary-based Cross-Attention — для анализа финансовых временных рядов в среде MQL5/OpenCL. Описаны глобальный словарь паттернов, многоголовое кросс-внимание, ветка сходства с обучаемыми прототипами и разреженный SoftMax без повторной нормализации. Показано, как получать устойчивое контекстное представление рыночного состояния для последующего использования в торговой инфраструктуре.
Автоматизация торговых стратегий в MQL5 (Часть 26): Создание системы усреднения на основе пин-баров для многопозиционной торговли
В данной статье мы разрабатываем систему усреднения на основе пин-баров на языке MQL5, которая обнаруживает паттерны пин-баров для открытия сделок и использует стратегию усреднения для управления несколькими позициями, дополненную трейлинг-стопами и переводом в безубыток. Мы объединяем настраиваемые параметры с дашбордом для мониторинга позиций и прибыли в реальном времени.
От матриц к модели: Как запустить ML-пайплайн в MQL5 и довести его до ONNX
Показано, как организовать согласованный ML-конвейер в MetaTrader 5 с разделением ролей: Python обучает и экспортирует модель в ONNX, MQL5 воспроизводит нормализацию и PCA через matrix/vector и выполняет инференс. Такой подход делает входы модели стабильными и проверяемыми, а тестер стратегий MetaTrader 5 даёт метрики для анализа поведения системы.
Нейросети в трейдинге: Внимание, память и рыночные паттерны в GDformer
Статья разбирает архитектуру GDformer применительно к алгоритмическому трейдингу. Показано, как обучаемая память, Dictionary-based Cross-Attention и Similarity Branch помогают сопоставлять текущее состояние рынка с выученными режимами и оценивать степень надёжности интерпретации. Дана реализация прямого прохода механизма внимания в OpenCL с использование разреженных коэффициентов без повторного перенормирования, что повышает устойчивость модели и эффективность на длинных последовательностях.