Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В этой статье мы разрабатываем информационную панель в MQL5 для мониторинга позиций по нескольким символам и показателей счета, таких как баланс, эквити и свободная маржа. Мы реализовываем сортируемую сетку с обновлениями в режиме реального времени, экспорт в формате CSV и эффект светящегося заголовка для повышения удобства использования и визуальной привлекательности.

Усовершенствовать торговые стратегии бывает непросто, поскольку мы зачастую не до конца понимаем, в чём именно заключается их недостаток. В данном разделе мы познакомимся с идентификацией линейных систем — одной из областей теории управления. Линейные системы с обратной связью способны на основе данных выявлять ошибки системы и корректировать её поведение для достижения заданных результатов. Хотя эти методы, возможно, и не дают полностью понятных объяснений, они гораздо ценнее, чем полное отсутствие системы управления. Давайте рассмотрим идентификацию линейных систем и посмотрим, как она может помочь нам, алгоритмическим трейдерам, сохранить контроль над нашими торговыми приложениями.

В этой статье мы создаем динамическую голографическую панель на MQL5 для мониторинга инструментов и таймфреймов с помощью RSI, оповещений о волатильности и параметров сортировки. Добавляем анимацию импульсов, интерактивные кнопки и голографические эффекты, чтобы сделать инструмент визуально привлекательным и отзывчивым.

Новости оказывают существенное влияние на финансовые рынки, особенно если говорить о важнейших публикациях, например по занятости в несельскохозяйственном секторе (Non-Farm Payrolls, NFPs). Мы не раз видели, как один единственный заголовок может спровоцировать резкие колебания цен. В этой статье мы рассмотрим в деталях связку новостей и возможностей искусственного интеллекта.

Факторизация — это математический процесс, используемый для получения представления о свойствах данных. Когда мы применяем факторизацию к большим наборам рыночных данных — организованных в строки и столбцы — мы можем выявлять закономерности и характеристики рынка. Факторизация является мощным инструментом, и в этой статье показано, как использовать её в терминале MetaTrader 5 через API MQL5, чтобы получить более глубокое понимание рыночных данных.

В этой статье мы оптимизируем наш экономический календарь, добавив в него умную фильтрацию событий и логи для более быстрого и наглядного тестирования стратегий в режимах live и офлайн. Мы оптимизируем обработку событий, а журнал будем вести по действительно важным операциям и событиям на панели. Попробуем улучшить визуализацию стратегии. Все эти улучшения должны помочь тестировать и улучшать новостные торговые стратегии.

В этой статье мы улучшаем экономический календарь MQL5, добавляя динамическую полосу прокрутки для интуитивно понятной навигации по новостям. События будут отображаться плавно, а информация будет обновляться при необходимости. Конечно же, проверим адаптивность полосы прокрутки и качество панели управления во время тестирования.

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов TRIX и процентного диапазона Уильямса, мы рассмотрим, как эту пару индикаторов можно расширить с помощью машинного обучения. TRIX и процентный диапазон Уильямса представляют собой взаимодополняющую пару, отражающую тренд и уровни поддержки/сопротивления. Наш подход на основе машинного обучения использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), в архитектуре которой задействуется косинусное ядро (cosine kernel) при точной настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Индикатор FrAMA и осциллятор индекса силы (Force Index) — инструменты анализа тренда и объема, которые можно использовать в паре при разработке советника. В продолжение нашей предыдущей статьи, в которой мы представили эту пару, рассмотрим применимость к ней машинного обучения. Мы используем сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая применяет ядро скалярного произведения (dot-product kernel) для построения прогнозов на основе входных данных этих индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Создайте практический мост между MetaTrader 5 и Binance: получайте 30-минутные свечи с помощью WebRequest, извлекайте из JSON значения OHLC и времени и подтверждайте бычий паттерн поглощения, используя только полностью закрытые свечи. Затем соберите строку запроса, вычислите подпись HMAC-SHA256, добавьте X-MBX-APIKEY и отправьте аутентифицированные ордера. Вы получите четкий сквозной рабочий процесс советника – от получения данных до исполнения ордера.

В этой статье работа с файлами в MQL5 рассматривается на практическом проектном примере. Вы будете использовать FileSelectDialog, чтобы выбрать или создать CSV-файл, открыть его с помощью FileOpen и записать структурированные заголовки с данными счета, такие как имя счета, баланс, логин, диапазон дат и время последнего обновления. В результате вы получите понятную основу для пригодного к повторному использованию торгового журнала и безопасной работы с файлами в MetaTrader 5.

Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

В статье представлена инженерная реализация ReGEN-TAD для онлайн-обработки: единый вычислительный конвейер с магистралью (backbone) и универсальной генеративной головой прогнозирования/уточнения/реконструкции. Разобрана организация прямого и обратного прохода с запаздывающей обратной связью и контроль согласованности представлений. Тестирование в потоковом режиме иллюстрирует поведение системы и ограничения по риску; читатель получает готовую схему интеграции в торговый конвейер.

В данной статье мы разрабатываем программу для торговли по линиям тренда, которая использует аппроксимацию методом наименьших квадратов (least squares fit) для определения линий поддержки и сопротивления, генерируя динамические сигналы на покупку и продажу при касании ценой этих линий и открывая позиции по полученным сигналам.

Модуль MetaTrader 5 для Python, предоставляет удобный способ открывать сделки в приложении MetaTrader 5 с помощью Python, но у него есть серьезная проблема: в нем нет возможностей тестера стратегий, присутствующих в приложении MetaTrader 5. В этой серии статей мы создадим фреймворк для бэктестинга ваших торговых стратегий в средах Python.

Мы начинаем новую серию статей, которая развивает наши предыдущие наработки, изложенные в серии о MQL5 Wizard, и продвигает их дальше по мере усиления нашего подхода к системной торговле и тестированию стратегий. В этой новой серии мы сосредоточимся на советниках, запрограммированных на удержание только одного типа позиций — преимущественно длинных. Сосредоточение на одном направлении торговли может упростить анализ, снизить сложность стратегии и дать важные наблюдения, особенно при работе с активами за пределами Forex. Поэтому в этой серии мы исследуем, эффективен ли такой подход для акций и других невалютных активов, где long-only-системы часто хорошо согласуются с подходом smart money и стратегиями институциональных участников.

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.