Статьи по программированию на языке MQL5
Изучайте язык программирования торговых стратегий MQL5 по опубликованным здесь статьям, большая часть которых написана вами - членами сообщества. Все статьи разделены на категории для быстрого поиска ответа по тому или иному аспекту программирования: "Интеграция", "Тестер", "Торговые стратегии" и многое другое.
Следите за новыми публикациями и участвуйте в их обсуждении на форуме!
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
Введение в MQL5 (Часть 4): Структуры, классы и функции времени
В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I
В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
DoEasy. Элементы управления (Часть 27): Продолжаем работу над WinForms-объектом "ProgressBar"
В статье продолжим разработку элемента управления ProgressBar. Создадим функционал для управления полосой прогресса и визуальными эффектами.
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 1): Создаем базу данных
Торговля на новостях может быть сложной и утомительной. В этой статье мы рассмотрим шаги по получению новостных данных. Кроме того, мы узнаем об экономическом календаре MQL5 и о том, что он может предложить.
Индикаторы на основе класса CCanvas: Заполнение каналов прозрачностью
В этой статье мы рассмотрим методы создания пользовательских индикаторов, которые отрисовываются с помощью класса CCanvas Стандартной библиотеки, а также рассмотрим свойства графиков для преобразования координат. Особое внимание будет уделено индикаторам, заполняющим область между двумя линиями с помощью прозрачности.
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)
Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
DoEasy. Элементы управления (Часть 5): Базовый WinForms-объект, элемент управления "Панель", параметр AutoSize
В статье создадим базовый объект всех WinForms-объектов библиотеки и приступим к реализации свойства AutoSize WinForms-объекта "Панель" — автоизменение размера под его внутреннее содержимое.
Упрощаем торговлю на новостях (Часть 2): Управляем рисками
В этой статье мы добавим наследование в предыдущий и новый код. Для обеспечения эффективности будет внедрена новая структура базы данных. Кроме того, мы создадим класс по управлению рисками для расчета объемов.
Объединяем LLM, CatBoost и квантовые вычисления в единую торговую систему
В статье предлагается синтез новых технологий для преодоления ограничений классических индикаторов в аналитике рыночных данных. Показано, как языковые модели и квантовое кодирование могут выявлять скрытые рыночные паттерны, которые традиционные методики упускают. Эксперимент подтверждает ценность новых технологий и предлагает обновлённую методологию анализа, соответствующую современному уровню вычислительных инноваций.
Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть II): Файнтьюн на реальных данных, бэктест и онлайн-торговля модели
Статья описывает процесс файнтьюна языковой модели для трейдинга на основе реальных исторических данных из MetaTrader 5. Базовая модель, знающая лишь теоретический технический анализ, обучается на тысяче примеров реального поведения валютных пар (EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDCAD) за 180 дней. После обучения через Ollama модель начинает понимать специфику каждого инструмента.
Автоматизация торговых стратегий с помощью MQL5 (Часть 1): Система Profitunity (Торговый хаос Билла Вильямса)
В данной статье мы исследуем систему Profitunity авторства Билла Вильямса, подробно разобрав ее ключевые составляющие и уникальный подход к торговле в хаотичных условиях рынка. Мы продемонстрируем читателям реализацию системы на языке программирования MQL5, делая акцент на автоматизации ключевых индикаторов и сигналов для входа/выхода. Наконец, мы протестируем и оптимизируем стратегию, детально анализируя ее эффективность в различных рыночных сценариях.
Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием
Самоконтролируемое обучение может оказаться эффективным способом анализа больших объемов неразмеченных данных. Основным фактором успеха является адаптация моделей под особенности финансовых рынков, что способствует улучшению результативности традиционных методов. Эта статья познакомит вас с альтернативным механизмом внимания, который позволяет учитывать относительные зависимости и взаимосвязи между исходными данными.
Арбитражный трейдинг Forex: Анализ движений синтетических валют и их возврат к среднему
В статье попробуем рассмотреть движения синтетических валют на связке Python + MQL5 и понять, насколько реален арбитраж на Форекс сегодня. А также: готовый код Python для анализа синтетических валют и подробней о том, что такое синтетические валюты на Форекс.
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)
В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.
Оборачиваем ONNX-модели в классы
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.
Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 1): Создание панели
В статье рассматриваются основные этапы создания и реализации панели графического пользовательского интерфейса (Graphical User Interface, GUI) с помощью языка MetaQuotes Language 5 (MQL5). Пользовательские панели утилит повышают качество взаимодействия с системой при торговле, упрощая типовые задачи и визуализируя важную торговую информацию. Создавая пользовательские панели, трейдеры могут оптимизировать рабочий процесс и сэкономить время при торговых операциях.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть II): Перемещаемый интерфейс (II)
Раскройте потенциал динамического представления данных в своих торговых стратегиях и утилитах с помощью нашего подробного руководства по созданию перемещаемых графических интерфейсов в MQL5. Погрузитесь в фундаментальные принципы объектно-ориентированного программирования и узнайте, как легко и эффективно разрабатывать и использовать один или несколько перемещаемых графических интерфейсов на одном графике.
Нейросети — это просто (Часть 75): Повышение производительности моделей прогнозирования траекторий
Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.
Построение экономических прогнозов: потенциальные возможности Python
Как использовать экономические данные Всемирного банка для прогнозирования? Что будет если совместить модели ИИ и экономику?
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
Алгоритм эволюции панциря черепахи (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.
Фильтрация и извлечение признаков в частотной области
В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.
Реализация советника Deus: Автоматическая торговля с RSI и скользящими средними в MQL5
В статье описываются шаги по внедрению советника Deus на основе индикаторов RSI и скользящей средней для управления автоматической торговлей.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 5): Система уведомлений (Часть I)
Мы разобьем основной код MQL5 на отдельные фрагменты, чтобы проиллюстрировать интеграцию Telegram и WhatsApp для получения уведомлений о сигналах от индикатора Trend Constraint, который мы создаем в этой серии статей. Статья будет полезна трейдерам, а также начинающим и опытным разработчикам. Сначала мы рассмотрим настройку уведомлений в MetaTrader 5 и пользу их подключения для пользователя. На основе этого разработчики смогут отметить для себя определенные моменты для дальнейшего применения в своих системах.
Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5
Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.
Переосмысливаем классические стратегии: Нефть
В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию торговли сырой нефтью с целью ее усовершенствования за счет использования алгоритмов машинного обучения с учителем. Мы построим модель наименьших квадратов для прогнозирования будущих цен на нефть марки Brent на основе разницы между ценами на нефть марки Brent и WTI. Наша цель — найти опережающий индикатор будущих изменений цен на нефть марки Brent.
Как подключить MetaTrader 5 к PostgreSQL
В статье описываются четыре метода подключения кода MQL5 к базе данных Postgres и предоставляется пошаговое руководство по настройке среды разработки для одного из них, REST API, с использованием подсистемы Windows для Linux (WSL). Показано демонстрационное приложение для API с соответствующим кодом MQL5 для вставки данных и запросов к соответствующим таблицам, а также демонстрационный советник для использования этих данных.
Нейросети — это просто (Часть 93): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях (Окончание)
В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов
Создание советника на MQL5 на основе стратегии PIRANHA с использованием Полос Боллинджера
В настоящей статье мы создаем советника (EA) на MQL5 на основе стратегии PIRANHA, использующего Полосы Боллинджера для повышения эффективности торговли. Мы обсуждаем ключевые принципы стратегии, реализацию кода, а также методы тестирования и оптимизации. Эти знания позволят эффективно использовать советник в ваших торговых сценариях
Шаблоны проектирования в программировании на MQL5 (Часть 4): Поведенческие шаблоны 2
Статья завершает серию о шаблонах проектирования в области программного обеспечения. Я уже упоминал, что существуют три типа шаблонов проектирования - порождающие, структурные и поведенческие. Мы доработаем оставшиеся паттерны поведенческого типа, которые помогут задать способ взаимодействия между объектами таким образом, чтобы сделать наш код чистым.
Создание прибыльной торговой системы (Часть 1): Количественный подход
Многие трейдеры оценивают стратегии, основываясь на краткосрочных результатах, часто слишком рано отказываясь от прибыльных систем. Однако долгосрочная прибыльность зависит от положительного ожидания посредством оптимизированного Win Rate и соотношения доходности к риску (Risk-Reward), а также дисциплины при выборе размера позиции. Эти принципы можно проверить с помощью метода Монте-Карло в Python с использованием проверенных на исторических данных показателей, чтобы оценить, является ли стратегия надежной или со временем может потерпеть неудачу.
Разработка советника на основе стратегии прорыва диапазона консолидации на MQL5
В статье описываются шаги по созданию торгового советника, который извлекает выгоду из ценовых прорывов после периодов консолидации. Определяя диапазоны консолидации и устанавливая уровни прорыва, трейдеры могут автоматизировать свои торговые решения на основе этой стратегии. Советник призван обеспечить четкие точки входа и выхода, избегая ложных пробоев.
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 3): Обнаружение изменений трендов при использовании системы
В этой статье рассматривается, как экономические новости, поведение инвесторов и различные факторы могут влиять на развороты рыночных трендов. Статья включает видео с пояснениями и внедряет MQL5-код в программу для обнаружения разворотов тренда, оповещения и принятия соответствующих мер в зависимости от рыночных условий.
DoEasy. Элементы управления (Часть 21): Элемент управления SplitContainer. Разделитель панелей
В статье создадим класс вспомогательного объекта-разделителя панелей для элемента управления SplitContainer.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)
Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 2): Функции MQL5 для HTTP-взаимодействия с REST API игры "крестики-нолики"
В этой статье расскажем о том, как MQL5 может взаимодействовать с Python и FastAPI, используя HTTP-вызовы в MQL5 для взаимодействия с игрой "крестики-нолики" на Python. В статье рассматривается создание API с помощью FastAPI для этой интеграции и приводится тестовый скрипт на MQL5, подчеркивающий универсальность MQL5, простоту Python и эффективность FastAPI в соединении различных технологий для создания инновационных решений.
Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков
Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 15): Готовим советник к реальной торговле
Постепенно приближаясь к получению готового советника, необходимо уделить внимание вопросам, которые являются второстепенными на этапе тестирования торговой стратегии, но становятся важными при переходе к реальной торговле.
Машинное обучение и Data Science (Часть 20): Выбор между LDA и PCA в задачах алготрейдинга на MQL5
В этой статье мы рассмотрим методы уменьшения размерности и их применение в торговой среде MQL5. В частности, мы изучим нюансы линейного дискриминантного анализа (LDA) и анализа главных компонентов (PCA), а также посмотрим на их влияние при разработке стратегий и анализе рынка.
Машинное обучение и Data Science (Часть 30): Тандем из сверточных (CNN) и рекуррентных (RNN) нейросетей для прогнозирования фондового рынка
В этой статье мы рассмотрим динамическую интеграцию сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для задач прогнозирования фондового рынка. Для этого соединим способность CNN извлекать закономерности и эффективность RNN в обработке последовательных данных. Давайте посмотрим, как такая мощная комбинация может повысить точность и эффективность торговых алгоритмов.