Статьи об интеграции MetaTrader 5 с помощью языка MQL5

В этой заключительной части нашей серии библиотеки Connexus мы рассмотрели реализацию паттерна Наблюдатель, а также основные рефакторинги в путях к файлам и именах методов. В этой серии представлена вся разработка Connexus, предназначенная для упрощения HTTP-взаимодействия в сложных приложениях.

В этой статье мы рассмотрим, что нужно сделать, чтобы начать использовать Excel для управления MetaTrader 5, но очень интересным способом. Для этого мы воспользуемся дополнением Excel, чтобы не использовать встроенный VBA. Если вы не знаете, какое дополнение имеется в виду, прочитайте эту статью и узнайте, как программировать на Python прямо в Excel.

В этой шестой статье из серии о библиотеке Connexus мы сосредоточимся на полном HTTP-запросе, рассмотрев каждый компонент, из которого состоит запрос. Мы создадим класс, представляющий запрос в целом, который поможет нам объединить ранее созданные классы.

В настоящей статье мы подробно рассмотрим усовершенствование деталей торговых отчетов и отправку окончательного документа по электронной почте в формате PDF. Это знаменует собой прогресс по сравнению с нашей предыдущей работой, поскольку мы продолжаем изучать, каким образом использовать возможности MQL5 и Python для создания и планирования торговых отчетов в наиболее удобных и профессиональных форматах. Присоединяйтесь к нам в этой дискуссии, чтобы узнать больше об оптимизации формирования торговых отчетов в экосистеме MQL5.

В работе проведен критический разбор LLM-стратегии, где прогноз направления отделен от торговых решений, и показано, почему это ведет к разрыву между метриками и PnL. Описаны процедуры балансировки датасета, инженерии признаков, подготовки промптов и ответов, настройки файнтюнинга в Ollama и надежного парсинга. Бэктест и форвард-тест выявляют систематическую деградацию. Практический вывод — необходимость формулировать задачу как прямую оптимизацию торговых исходов.

В статье разбираются два практических аспекта работы конвейера оптимизации на базе Adwizard: диагностика и восстановление после сбоев генерации базы итогового советника, а также предварительный подбор диапазонов параметров стратегии до создания проекта. Показано, как анализ таблиц stages/jobs/tasks в SQLite и перезапуск этапов по статусам помогают восстановить процесс, а пробная оптимизация сужает пространство поиска, исключает избыточные параметры и снижает риск застревания в локальных максимумах.

Обновляем панель управления торговлей (TradeManagementPanel), используемую в нашем советнике New_Admin_Panel. В новой версии будем использовать встроенные классы и получим более удобный интерфейс управления сделками. В частности, добавим кнопки для открытия позиций, а также элементы для управления открытыми сделками и отложенными ордерами. Кроме того, в панели будет встроенная система управления рисками, чтобы устанавливать значения стоп-лосса и тейк-профита непосредственно через ее интерфейс. В целом обновление улучшает организацию самого кода, что важно для таких больших программ, а также упрощает доступ к инструментам управления ордерами — в определенных моментах это будет сделать проще, чем через интерфейс терминала.

Рассматриваем гибрид BAS+PSO (BSO), где BAS добавляет локальный сигнал направления, а PSO обеспечивает обмен лучшими решениями в рое. Приведены математическая модель, псевдокод, реализация класса на MQL5 и результаты тестирования в типовом стенде. Материал позволяет воспроизвести алгоритм, настроить параметры и понять, как трёхкратные оценки за итерацию отражаются на эффективности.

В данной статье мы рассмотрим, как решить некоторые проблемы и вопросы, возникающие при использовании кода, написанного на Python внутри других программ. А если говорить более конкретно, то мы покажем распространенную проблему, возникающую при использовании Excel в связке с MetaTrader 5, хотя для этого общения мы будем использовать Python. Однако у данной реализации есть небольшой недостаток. Это происходит не во всех, а только в некоторых конкретных случаях. Когда это происходит, необходимо понять причину. В сегодняшней статье мы начнем объяснять, как решить эту проблему.

Сегодня мы будем работать над совершенствованием интерфейса обмена сообщениями на коммуникационной панели и приведем его в соответствие со стандартами современных высокопроизводительных коммуникационных приложений. Для этого мы обновим класс CommunicationsDialog. Все эти обновления мы рассмотрим в деталях, а также наметим следующие шаги в развитии интерфейсов наших программ с использованием MQL5.

В настоящей статье мы продолжаем разработку библиотеки Connexus. В настоящей главе мы создаем класс CHttpClient, отвечающий за отправку запроса и получение ордера. Мы также рассматриваем концепцию моков (mocks), отделяя библиотеку от функции WebRequest, что обеспечивает большую гибкость для пользователей.

В статье рассматривается алгоритм Colliding Bodies Optimization (CBO), основанный на физике одномерных столкновений тел. Базовая версия алгоритма не содержит настраиваемых параметров, что делает её простой. Поэтому за основу реализации была взята расширенная версия ECBO, дополненная памятью столкновений и механизмом кроссовера, что позволило алгоритму показать достойные результаты и занять место в рейтинговой таблице.

В этой статье рассмотрим ключевой этап подготовки данных для машинного обучения, который быстро приобретает все большее значение. Конвейеры предварительной обработки данных. По сути, это упрощенная последовательность этапов преобразования данных, на которых происходит подготовка исходных данных перед их передачей в модель. Какой бы неинтересной она ни показалась непосвященным на первый взгляд, такая «стандартизация данных» не только экономит время обучения и затраты на выполнение, но и в значительной степени способствует более качественному обобщению. В этой статье сосредоточимся на некоторых функциях предварительной обработки SCIKIT-LEARN и, хотя мы не будем использовать Мастер MQL5, вернемся к нему в последующих статьях.

Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы рассмотрим, как их можно систематизировать, используя все 3 основных режима машинного обучения. Созданные с помощью Мастера советники позволяют нам оценить паттерны, представленные этими двумя индикаторами. Начнем с рассмотрения того, как к этим паттернам можно применить обучение с учителем.

В статье рассматриваются параметры второго этапа конвейера автоматической оптимизации мультивалютного советника. Мы анализируем критерии фильтрации проходов первого этапа и правила формирования групп торговых стратегий. Демонстрируется влияние настроек на результаты оптимизации, обсуждаются аспекты надёжности процесса и баланс между строгостью отбора и достаточностью кандидатов для алгоритма.

Ознакомьтесь с пошаговым руководством, которое упрощает извлечение, преобразование и организацию свечных данных из ответов API в среде MQL5. Это руководство отлично подходит новичкам, которые хотят улучшить навыки программирования и научиться эффективно управлять рыночными данными.

Неважно, какую программу SQL мы будем использовать: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL или другую. У всех есть что-то общее, а этот общий элемент — язык SQL. Даже если мы не собираемся использовать WorkBench, можно манипулировать или работать с базой данных непосредственно в MetaEditor или через MQL5 для выполнения действий в MetaTrader 5, но для этого вам понадобятся знания SQL. Итак, здесь мы выучим, как минимум, основы.

В этой статье мы покажем, как визуализировать свечные данные, полученные с помощью функции WebRequest и API, в свечном формате. Мы будем использовать язык MQL5, чтобы считывать свечные данные из CSV-файла и отображать их на графике в виде пользовательских свечей, поскольку индикаторы не могут напрямую использовать функцию WebRequest.

Как мы объясняли в первой статье о SQL, нет смысла тратить время на программирование процедур для выполнения того, что уже включено в SQL. Однако, если не знать самых основ, вы не сможете ничего сделать с помощью SQL, чтобы воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает этот инструмент. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, как выполнять основные задачи в базах данных.

В этой статье вы узнаете, как создать панель управления в MetaTrader 5. Мы разберем основы добавления полей ввода, кнопок действий и меток для отображения текста. Используя проектный подход, вы увидите, как настроить панель, в которой пользователи могут вводить сообщения и в итоге отображать ответы API-сервера.