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
Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)
Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.
Создание самооптимизирующихся советников на языках MQL5 и Python
В этой статье обсудим, как можно создать советник, способный самостоятельно выбирать и менять торговые стратегии в зависимости от преобладающих на рынке условий. Познакомимся с цепями Маркова и с их возможностями с точки зрения пользы для нас, алготрейдеров.
DoEasy. Элементы управления (Часть 32): горизонтальный "ScrollBar", прокрутка колесиком мышки
В статье завершим разработку функционала объекта-горизонтальной полосы прокрутки. Сделаем возможность прокрутки содержимого контейнера перемещением ползунка полосы прокрутки и вращением колёсика мышки. Также внесём дополнения в библиотеку с учётом появившейся в терминале новой политики исполнения ордеров и новых кодов ошибок времени выполнения в MQL5.
Анализ всех вариантов движения цены на квантовом компьютере IBM
Используем квантовый компьютер от IBM для открытия всех вариантов движения цены. Звучит как научная фантастика? Добро пожаловать в мир квантовых вычислений для трейдинга!
Математические модели в сеточных стратегиях
В этой статье мы рассмотрим применение математики к сеточным стратегиям. Мы разберем основные принципы работы стратегии, её преимущества и недостатки. Вы узнаете, как построить торговую сетку, задавать оптимальные параметры и эффективно управлять рисками.
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть III): Виртуальный квантовый процессор с кубитами
Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5
В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
Алгоритм кометного следа (Comet Tail Algorithm, CTA)
В данной статье мы рассмотрим новый авторский алгоритм оптимизации CTA (Comet Tail Algorithm), который черпает вдохновение из уникальных космических объектов - комет и их впечатляющих хвостов, формирующихся при приближении к Солнцу. Данный алгоритм основан на концепции движения комет и их хвостов, и предназначен для поиска оптимальных решений в задачах оптимизации.
Машинное обучение и Data Science (Часть 32): Как поддерживать актуальность AI-моделей с онлайн-обучением
В постоянно меняющемся мире трейдинга адаптация к изменениям на рынке — это просто необходимость. Каждый день появляются новые закономерности и тенденции, из-за чего даже самым продвинутым моделям машинного обучения становится сложно оставаться эффективными в меняющихся условиях. В этой статье мы поговорим о том, как поддерживать актуальность моделей и их способность реагировать на новые рыночные данные с помощью автоматического дообучения.
DoEasy. Элементы управления (Часть 12): Базовый объект-список, WinForms-объекты ListBox и ButtonListBox
В статье создадим базовый объект списков WinForms-объектов и два новых объекта: ListBox и ButtonListBox.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.
Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer
Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.
DoEasy. Элементы управления (Часть 23): дорабатываем WinForms-объекты TabControl и SplitContainer
В статье добавим новые события мышки относительно границ рабочих областей WinForms-объектов и доработаем некоторые недочёты в работе элементов управления TabControl и SplitContainer.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)
В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.
Связь торговых роботов MetaTrader 5 с внешними брокерами через API и Python
В настоящей статье мы обсудим реализацию MQL5 в партнерстве с Python для выполнения связанных с брокером операций. Представьте, что у вас есть постоянно работающий советник (EA), размещенный на VPS и совершающий сделки от вашего имени. В какой-то момент способность советника управлять средствами становится первостепенной. Она включает в себя такие операции, как пополнение вашего торгового счета и инициирование вывода средств. В данном обсуждении мы прольем свет на преимущества и практическую реализацию этих функций, обеспечивающих плавную интеграцию управления средствами в вашу торговую стратегию. Следите за обновлениями!
Объединяем 3D-бары, квантовые вычисления и машинное обучение в единую торговую систему
Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки, квантовый энкодер на 8 кубитах и градиентный бустинг CatBoost с 52+ признаками. Система реализована на Python с использованием MetaTrader 5, Qiskit, CatBoost и опциональной интеграцией LLM Llama 3.2 для интерпретации прогнозов.
Реализация механизма безубыточности в MQL5 (Часть 1): Базовый класс и режим безубытка по фиксированным пунктам
В данной статье рассматривается применение механизма безубыточности (breakeven) в автоматизированных стратегиях на языке MQL5. Начнем с простого объяснения, что такое режим безубытка, как он реализуется и каковы его возможные вариации. Далее эта функциональность интегрируется в советника Order Blocks, созданного нами в последней статье об управлении рисками. Для оценки эффективности проведем два бэктеста при определенных условиях: один с применением механизма безубыточности и другой — без.
Квантовая нейросеть на MQL5 (Часть II): Обучаем нейросеть с обратным распространением ошибки на марковских матрицах ALGLIB
В статье представлена инновационная архитектура квантовой нейронной сети для алгоритмической торговли, объединяющая принципы квантовой механики с современными методами машинного обучения. Система включает квантовые эффекты (резонанс, интерференцию, декогеренцию), многоуровневую память различных временных масштабов, марковские цепи с библиотекой ALGLIB и адаптивное управление параметрами. Полная реализация выполнена на MQL5 с использованием встроенных типов matrix/vector, что устраняет барьеры внедрения в MetaTrader 5.
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5
В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть 12): Стратегия пробоев на паре EURUSD
Присоединяйтесь к нам сегодня, поскольку мы ставим перед собой задачу разработать прибыльную торговую стратегию пробоев на MQL5. Мы выбрали пару EURUSD и попытались торговать на ценовых пробоях на часовом таймфрейме. Нашей системе было трудно отличить ложные пробои от начала истинных трендов. Мы снабдили нашу систему фильтрами, предназначенными для минимизации потерь и увеличения прибыли. В конце концов, мы успешно сделали нашу систему прибыльной и менее подверженной ложным пробоям.
Установка MetaTrader 5 и других приложений от MetaQuotes на HarmonyOS NEXT
Приложения от MetaQuotes, включая платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4, можно установить на устройства с операционной системой HarmonyOS NEXT с помощью компонента DroiTong. В статье представлено пошаговое руководство для установки программ на телефон или ноутбук.
Разработка интерактивного графического пользовательского интерфейса на MQL5 (Часть 2): Добавление элементов управления и адаптивности
Расширение панели графического интерфейса на MQL5 с помощью динамических функций может существенно улучшить торговый опыт пользователей. Благодаря включению интерактивных элементов, эффектов наведения и обновлению данных в реальном времени эта панель становится мощным инструментом современного трейдера.
Нейросетевой торговый советник на базе PatchTST
Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.
Решение проблем интеграции ONNX
ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.
Подробная информация о торговле на основе объема: Подтверждение тренда
Усовершенствованный метод подтверждения тренда сочетает в себе ценовое движение, анализ объема и машинное обучение для выявления подлинных изменений на рынке. Для подтверждения сделки требуются как ценовые пробои, так и скачки объема (на 50% выше среднего), а для дополнительного подтверждения используется нейронная сеть LSTM. Система использует определение размера позиции на основе ATR и динамическое управление рисками, что позволяет ей адаптироваться к различным рыночным условиям и одновременно отфильтровывать ложные сигналы.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 5): Отправка команд из Telegram в MQL5 и получение ответов в реальном времени
В этой статье мы создадим несколько классов для облегчения взаимодействия в реальном времени между MQL5 и Telegram. Мы займемся извлечением команд из Telegram, их декодированием и интерпретацией, а также отправкой соответствующих ответов. Под конец мы протестируем эти взаимодействия и убедимся в их правильной работе в торговой среде.
Графический интерфейс: советы и рекомендации по созданию графической библиотеки на MQL
Мы рассмотрим основы библиотек графического интерфейса, чтобы вы могли понять, как они работают, или даже начали создавать свои собственные.
Единый мультитаймфреймовый Ренко: Синтез временных измерений рынка
Статья представляет инновационную концепцию мультитаймфреймового Ренко-графика, который объединяет сигналы с четырёх временных масштабов (M5, M15, H1, H4) в единый синтетический инструмент. Система создаёт виртуальный символ в MetaTrader 5, используя EMA каждого таймфрейма для формирования композитного сигнала через три метода: простое среднее, взвешенное среднее и консенсус. Реализация включает адаптивный размер кирпича на основе ATR, работу в реальном времени и полную интеграцию с MetaTrader 5.
Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (Окончание)
Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.
Разработка системы репликации (Часть 47): Проект Chart Trade (VI)
Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.
Эволюционный торговый алгоритм обучения с подкреплением и вымиранием убыточных особей (ETARE)
Представляем инновационный торговый алгоритм, сочетающий эволюционные алгоритмы с глубоким обучением с подкреплением для торговли на Форекс. Алгоритм использует механизм вымирания неэффективных особей, для оптимизации торговой стратегии.
Как опубликовать код в CodeBase: Практическое руководство
В статье рассмотрим на реальных примерах процесс публикации различных типов программ для терминала в Библиотеке исходных кодов на языке MQL5.
Создание вероятностного рыночно-нейтрального робота на основе распределения доходностей
Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.
Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)
Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 10): Разработка стратегии Trend Flat Momentum
В настоящей статье мы разрабатываем советник на MQL5 для стратегии Trend Flat Momentum. Мы комбинируем пересечение двух скользящих средних с фильтрами импульса RSI и CCI для генерации торговых сигналов. Также рассказываем о тестировании на истории и потенциальных улучшениях для повышения эффективности в реальных условиях.
Функции Уолша в современном трейдинге
Эта статья рассматривает применение функций Уолша в трейдинге. Мы познакомимся с основными принципами использования этих функций для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен и принятия торговых решений. Также мы обсудим преимущества и недостатки этих функций, и перспективы их применения в трейдинге и техническом анализе.
Объединение стратегий фундаментального и технического анализа на языке MQL5 для начинающих
В этой статье обсудим, как эффективно интегрировать следование тренду и фундаментальные принципы в один советник для создания более надежной стратегии. Статья продемонстрирует, насколько просто любой желающий может приступить к созданию собственных торговых алгоритмов с помощью языка MQL5.