Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5
Эксперты, созданные для платформы MetaTrader, выполняют самые разнообразные функции, задуманные их разработчиками. Торговые роботы могут отслеживать множество финансовых инструментов 24 часа в сутки, копировать сделки, создавать и отсылать отчеты, анализировать новости и даже предоставлять трейдеру собственный графический интерфейс, разработанный по его заказу.
В статьях предлагаются приемы программирования, математические идеи по обработке данных, советы по созданию и заказу торговых роботов.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 94): Использование выборки из резервуара и линейной регрессии в пользовательском классе трейлинг-стопа
В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса для Мастера MQL5, посвященной трейлинг-стопам. Пользовательский класс CTrailingReservoirLinReg создается путем объединения алгоритма выборки из резервуара и сети линейной регрессии. Как и в других статьях серии, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и классами управления капиталом.
Освоение массивов премии и дисконта: Оптимизация торговли по дисбалансам в PD-массивах
В этой статье рассматривается специализированный трендовый советник, а также подробно объясняется, как формировать и использовать торговые сетапы, возникающие на основе дисбалансов, обнаруженных в PD-массивах. В этой статье будет подробно рассмотрен советник, специально разработанный для трейдеров, которые стремятся оптимизировать и использовать PD-массивы и дисбалансы в качестве критериев входа в сделки и принятия торговых решений. Кроме того, в статье будет рассмотрено, как правильно размечать и оценивать премиальные и дисконтные массивы, как подтверждать их валидность и использовать каждый из них в соответствующих рыночных условиях, чтобы по максимуму использовать возникающие в таких сценариях возможности.
Использование Экономического календаря MQL5 для фильтрации новостей (Часть 4): Точное тестирование на истории со статическими данными
В этой статье реализован статический источник новостей на основе CSV для Тестера стратегий, позволяющий предварительно загружать и запрашивать исторические экономические события при тестировании на исторических данных. Он заменяет вызовы календаря в реальном времени в режиме тестера быстрым поиском в памяти, при этом логика работы в реальной торговле остается прежней и обеспечивает детерминированные, воспроизводимые результаты с явным контролем над тем, какие события включаются. Это позволяет надежно проверять новостные фильтры, временное удаление стопов и правила блокировки новых сделок.
От простых кнопок закрытия до панели управления рисками на основе правил в MQL5
В статье рассмотрено создание основанной на правилах панели управления рисками на графике в MetaTrader 5 с использованием Standard Library MQL5. В руководстве рассматриваются GUI на основе CAppDialog, ручная маршрутизация событий и автоматизированный цикл обновления. Мы привяжем события пользовательского интерфейса к CTrade для выполнения условного закрытия позиций, отображения чистой плавающей прибыли/убытка и считывания автоматизированных целевых значений непосредственно с графика.
Использование Экономического календаря MQL5 для фильтрации новостей (Часть 2): Временное удаление и восстановление стоп-уровней во время выхода новостей
Во второй части новостной фильтр расширяется для защиты открытых позиций во время новостных событий. Вместо закрытия сделок уровни стоп-лосса и тейк-профита временно снимаются и надежно сохраняются в памяти. После окончания новостного окна стоп-уровни восстанавливаются детерминированно и при необходимости корректируются, если цена уже пересекла исходные уровни. При этом соблюдаются правила брокера о минимальной дистанции. В результате получается механизм, который сохраняет исходную логику и структуру сделки, не вмешиваясь в логику открытия сделок, и оставляет управление за советником даже в период волатильности.
Нейросети в трейдинге: Управление риском через распределение результатов (Объект верхнего уровня)
Продолжаем адаптацию AC-SRM для задач финансовых рынков и вводим нейронный слой для риск-чувствительной оценки распределения возможных результатов. CNeuronACSRM упорядочивает прогнозируемые исходы, корректно выделяет нижний хвост распределения и возвращает градиенты в исходную индексацию FQF. В статье разбираются архитектура слоя, прямой и обратный проходы, а также влияние вероятностей на итоговую спектральную оценку риска.
Использование Экономического календаря MQL5 для фильтрации новостей (Часть 3): Сохранение работы при перезапусках терминала во время новостного окна
В статье представлена устойчивая к перезапуску модель хранения состояния для удаления стопов на время новостей. Состояние приостановки и исходные значения SL/TP для каждой позиции записываются в глобальные переменные терминала, считываются и реконструируются в OnInit() и удаляются после восстановления стопов. Это позволяет советнику продолжить активное окно приостановки после перекомпиляции или перезапуска и восстановить стопы только после окончания новостного окна.