Статьи об интеграции MetaTrader 5 с помощью языка MQL5
Задачи, которые встают перед трейдером, интересны и, зачастую, требуют нестандартных подходов. Здесь вы найдете статьи, в которых предлагаются самые неожиданные решения для оценки, анализа и обработки ценовых данных и результатов торговли. Подключение баз данных и ICQ, использование OpenCL и социальных сетей, использование Delphi и C# - всё это затрагивают авторы предлагаемых статей.
Читайте, и вы узнаете, как использовать специализированные математические и нейронные пакеты, а также многое другое. Станьте автором и поделитесь уникальными знаниями с MQL5.community.
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
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (часть 8): Использование графовых нейронных сетей для выявления зон ликвидности
В этой статье показано, как представить рыночную структуру в MQL5 в виде графа, представив максимумы и минимумы свингов как узлы графа с набором признаков. В статье обучается графовая нейронная сеть для оценки потенциальных зон ликвидности, после чего модель экспортируется в ONNX, а инференс в реальном времени выполняется в советнике. Рассматривается построение пайплайна данных, интеграция модели, визуализация зон на графике и использование сигналов для исполнения сделок по заданным правилам.
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 7): Построение многоагентных сред для межсимвольного взаимодействия
В статье представлена полная интеграция Python и MQL5 для многоагентной торговли: получение данных из MT5, расчет индикаторов, решения отдельных агентов и взвешенный консенсус, формирующий единое торговое решение. Сигналы сохраняются в JSON-файле, отдаются через Flask и используются советником MQL5 для исполнения сделок с расчетом объема позиции и уровней SL/TP на основе ATR. Маршруты Flask обеспечивают безопасное управление жизненным циклом и мониторинг состояния.
Нейроструктурный торговый движок — NSTE (Часть I): Построение мультиаккаунтной системы с учетом ограничений проп-фирм
В этой статье закладывается архитектура мультиаккаунтной алгоритмической торговой системы, работающей с криптовалютными CFD в MetaTrader 5 с учетом ограничений проп-фирм. В ней определены три основных принципа — фиксированный долларовый риск, один скрипт на счет и централизованная конфигурация, — а затем подробно описаны разделение задач между Python и MQL5, 60-секундный цикл обработки и передача сигналов на основе JSON. В статье приводятся практические методы расчета размера лота, проверки безопасности и шаблоны управления позициями для надежного развертывания.
Использование Экономического календаря MQL5 для фильтрации новостей (Часть 1): Реализация временных окон до и после новостей в MQL5
Мы разработаем новостной фильтр на основе календаря на языке MQL5 без веб-запросов и внешних DLL. В части 1 рассматриваются загрузка и кэширование событий, сопоставление символов с валютами, фильтрация по уровню важности, определение окон до и после новостей, блокировка открытия новых сделок во время активного новостного периода и опциональное закрытие позиций перед новостью. В результате получается настраиваемый защитный механизм, совместимый с требованиями проп-фирм, который сокращает число ошибочных пауз в торговле и защищает входы в сделки в периоды волатильности.
Интеграция внешних приложений с использованием OAuth MQL5 Community
Узнайте, как добавить функцию "Войти с помощью MQL5" в ваше Android-приложение с помощью процесса для кода авторизации OAuth 2.0. В этом руководстве рассматриваются регистрация приложения, эндпоинты, URI перенаправления, Custom Tabs, обработка диплинков, а также бэкенд на PHP, который обменивает код на токен доступа по HTTPS. Вы реализуете аутентификацию реальных пользователей MQL5 и получите доступ к данным их профиля, таким как ранг и репутация.
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.
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.