Статьи об интеграции MetaTrader 5 с помощью языка MQL5

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 этой статье мы рассмотрим, как интегрировать MetaTrader 5 и сервер Discord, чтобы получать торговые уведомления в реальном времени из любой точки мира. Мы узнаем, как настроить платформу и Discord, чтобы обеспечить отправку оповещений в Discord, а также поговорим о проблемах безопасности, возникающих в связи с использованием WebRequest и вебхуков для таких способов оповещения.

Что если бы ваши торговые стратегии могли учиться друг у друга, как настоящие бойцы? Duelist Algorithm — новый метод оптимизации, где параметры торговых систем буквально сражаются в дуэлях за право называться лучшими.

В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.

Добро пожаловать в третью часть серии статьей о трендах! Сегодня мы углубимся в использование дивергенции как стратегии определения оптимальных точек входа в рамках преобладающего дневного тренда. Мы также представим специальный механизм фиксации прибыли, аналогичный скользящему стоп-лоссу, но с уникальными усовершенствованиями. Кроме того, мы обновим советник Trend Constraint до более продвинутой версии, включив в него новое условие исполнения сделки в дополнение к существующим. Также мы продолжим изучать практическое применение MQL5 в разработке алгоритмов.

Продолжение темы оптимизации научным сообществом. CoSO следует рассматривать не как готовое решение, а как перспективную исследовательскую платформу. При должной доработке, CoSO может найти свою нишу в задачах, где важна адаптивность и устойчивость к изменениям, а время вычислений не критично.

Фреймворк MQL5, предоставляющий розничным трейдерам алгоритмы исполнения институционального уровня (TWAP, VWAP, Iceberg) с помощью унифицированного менеджера исполнения и анализатора эффективности для более плавного и точного разделения ордеров и аналитики.

Секреты эффективной оптимизации торговых стратегий в метаэвристических подходах. Community of Scientist Optimization — новый популяционный алгоритм, вдохновленный механизмами функционирования научного сообщества. В отличие от традиционных природных метафор, CoSO моделирует уникальные аспекты человеческой научной деятельности: публикацию результатов в журналах, конкуренцию за гранты и формирование исследовательских групп.

В этой статье мы углубимся в добавление полезных торговых показателей в специализированное окно, интегрированное в панель администратора советника. Основное внимание уделено внедрению MQL5 для разработки аналитической панели. Подчеркивается ценность данных, которые она предоставляет администраторам. Панель в основном играет образовательную роль, позволяя извлекать из процесса разработки ценные уроки, приносящие пользу как начинающим, так и опытным разработчикам. В статье демонстрируются безграничные возможности, которые предлагает данная серия в плане предоставления передовых программных инструментов. Кроме того, мы рассмотрим реализацию классов PieChart и ChartCanvas в рамках продолжающегося расширения возможностей панели администратора.

Узнайте, как извлекать, обрабатывать, классифицировать, сортировать, анализировать и управлять закрытыми позициями, ордерами и историями сделок с помощью MQL5, создав обширную EX5-библиотеку управления историей с помощью подробного пошагового подхода.

Мы выходим за рамки простого просмотра проанализированных показателей на графиках и переходим к более широкой перспективе, которая включает интеграцию с Telegram. Это позволит отправлять важные результаты непосредственно на мобильное устройство через Telegram.

В данной статье подробно описывается разработка пользовательской динамически подключаемой библиотеки, предназначенной для упрощения асинхронных клиентских соединений по протоколу WebSocket для программ MetaTrader.

В настоящей статье мы создаем индикатор канал Кельтнера с помощью пользовательской графики Canvas на MQL5. Мы подробно описываем интеграцию скользящих средних, расчеты ATR, а также улучшенную визуализацию графиков. Мы также расскажем о тестировании на истории, чтобы оценить эффективность индикатора и получить практическую информацию о трейдинге.

Долгая кратковременная память (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенной для моделирования последовательных данных путем эффективного учета долгосрочных зависимостей и решения проблемы исчезающего градиента. В настоящей статье мы рассмотрим, как использовать LSTM для прогнозирования будущих тенденций, повышая эффективность стратегий следования за трендами. В статье будет рассказано о внедрении ключевых концепций и стоящей за разработкой мотивации, извлечении данных из MetaTrader 5, использовании этих данных для обучения модели на Python, интеграции модели машинного обучения в MQL5, а также о результатах и перспективах на будущее на основании статистического бэк-тестирования.

Подсказки безопасности, например те, которые появляются каждый раз при обновлении графика, добавлении новой пары в чат с панелью администратора советника или перезапуске терминала, могут стать утомительными. В этом обсуждении мы рассмотрим и реализуем функцию, которая отслеживает количество попыток входа в систему для идентификации доверенного пользователя. После определенного количества неудачных попыток приложение перейдет к расширенной процедуре входа в систему, которая также облегчает восстановление пароля для пользователей, которые могли его забыть. Кроме того, мы рассмотрим, как можно эффективно интегрировать криптографию в панель администратора для повышения безопасности.

При параллельной работе многих стратегий может возникнуть желание время от времени закрывать все открытые позиции и начинать работу стратегий заново. Уже написанный код позволяет реализовать такое поведение только вместе с ручными манипуляциями. Попробуем автоматизировать эту часть.

В этой статье мы улучшим панель управления торговлей нашей многофункциональной панели администратора. Мы представим мощную вспомогательную функцию, которая упрощает код, улучшая его читаемость, удобство обслуживания и эффективность. Мы также продемонстрируем, как легко интегрировать дополнительные кнопки и улучшить интерфейс для решения более широкого спектра торговых задач. Независимо от того, управляете ли вы позициями, корректируете ордера или упрощаете взаимодействие с пользователем, это руководство поможет вам разработать надежную и удобную панель управления торговлей.

CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних.

Создание интеграций с криптовалютными биржами без DLL-файлов долгое время было сложной задачей, но это решение обеспечивает полную основу для прямого подключения к рынку.

На протяжении десятилетий трейдеры использовали формулу критерия Келли для определения оптимальной доли капитала, которую можно направить на инвестиции или ставки, чтобы максимизировать долгосрочный рост при минимизации риска разорения. Однако слепое следование критерию Келли, основанному на результатах единственного бэк-тестирования, часто опасно для отдельных трейдеров, поскольку при реальной торговле торговое преимущество со временем тает, а прошлые результаты не являются предиктором будущих результатов. В настоящей статье я представлю реалистичный подход к применению критерия Келли для распределения рисков одного или нескольких советников в MetaTrader 5, основанный на результатах моделирования методом Монте-Карло с помощью Python.

В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм DEA — метаэвристический метод оптимизации, вдохновленный уникальной способностью дельфинов находить добычу с помощью эхолокации. От математических основ до практической реализации на MQL5, от анализа до сравнения с классическими алгоритмами — детально разберем, почему этот относительно молодой метод заслуживает места в арсенале тех, кто сталкивается с задачами оптимизации.

В статье рассматривается разработка квантовой торговой системы - от прототипа на Python к реализации на MQL5 для реальной торговли. Система использует принципы квантовых вычислений, такие как суперпозиция и запутанность, для анализа состояний рынка, хотя она работает на классических компьютерах с использованием квантовых симуляторов. Ключевые особенности включают трехкубитную систему для одновременного анализа восьми состояний рынка, 24-часовые периоды ретроспективного анализа и семь технических индикаторов для анализа рынка. Хотя показатели точности могут показаться скромными, они обеспечивают существенное преимущество в сочетании с правильными стратегиями управления рисками.

В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.

Eagle Strategy — алгоритм, имитирующий двухфазную охотничью стратегию орла: глобальный поиск через полеты Леви методом Мантенья, чередуется с интенсивной локальной эксплуатацией светлячкового алгоритма, математически обоснованный подход к балансу между исследованием и эксплуатацией, а также биоинспирированная концепция, объединяющая два природных феномена в единый вычислительный метод.