Статьи по программированию на языке MQL5

icon

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
последние | лучшие
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 10): Только реальные данные для репликации
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 10): Только реальные данные для репликации

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 10): Только реальные данные для репликации

Здесь мы рассмотрим, как более надежные данные (торгуемые тики) можно использовать в системе репликации, не беспокоясь о том, скорректированы они или нет.
preview
Конструктор советников MQL5 (Часть 1): Простой статический шаблон

Конструктор советников MQL5 (Часть 1): Простой статический шаблон

В статье разбирается пример многоцелевого шаблона торгового робота, который подойдет как для создания собственных стратегий, так и в качестве кодовой базы для работы на фрилансе. Ключевая особенность решения — торговля по барам, при этом код уже оснащен встроенными режимами усреднения, мартингейла и длительного удержания позиций. Материал будет наиболее полезен новичкам, которые хотят написать свои простые стратегии или познакомиться с распространенными торговыми техниками.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 21):  ФОРЕКС (II)

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 21): ФОРЕКС (II)

Мы продолжим строить систему для работы на рынке ФОРЕКС. Поэтому для того, чтобы решить эту проблему необходимо сначала объявить загрузку тиков до загрузки предыдущих баров. Это решает проблему, но в то же время заставляет пользователя следовать некой структуре в конфигурационном файле, которая, лично для меня, не имеет особого смысла. Причина в том, что, разработав программу, которая отвечает за анализ и выполнение того, что находится в конфигурационном файле, мы можем позволить пользователю объявлять нужные ему элементы в любом порядке.
preview
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 17): Освоение стратегии скальпинга Grid-Mart с динамической информационной панелью

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 17): Освоение стратегии скальпинга Grid-Mart с динамической информационной панелью

В настоящей статье мы рассмотрим стратегию скальпинга Grid-Mart, автоматизировав ее на MQL5 с помощью динамической информационной панели для получения информации о торговле в режиме реального времени. Мы подробно описываем логику мартингейла на основе сетки, а также функции управления рисками. Мы также проводим тестирование на истории и развертывание для обеспечения надежной работы.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 24): Подключаем новую стратегию (I)

В данной статье рассмотрим как нам подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие советники нам понадобится создать и можно ли будет обойтись без изменений файлов библиотеки Advisor или свести необходимые изменения к минимуму.
preview
Алгоритм дуэлянта — Duelist Algorithm

Алгоритм дуэлянта — Duelist Algorithm

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.
preview
Разработка системы репликации (Часть 50): Все усложняется (II)

Разработка системы репликации (Часть 50): Все усложняется (II)

Мы решим проблему ID графиков, но в то же время начнем обеспечивать пользователю возможность использования личного шаблона, ориентированного на анализ того актива, который он хочет изучить и смоделировать. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер, ни в коем случае нельзя рассматривать их как приложение с никакой иной целью, кроме изучения и освоения представленных концепций.
preview
Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 2): Объединение нативных индикаторов

В статье рассматривается использование встроенных индикаторов MetaTrader 5 для отсеивания нетрендовых сигналов. Продолжая предыдущую статью, мы рассмотрим, как это сделать с помощью кода MQL5, чтобы воплотить нашу идею в виде программы.
preview
Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)

Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)

Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 6): Добавление адаптивных встроенных кнопок

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 6): Добавление адаптивных встроенных кнопок

В этой статье мы интегрируем интерактивные встроенные кнопки в MQL5-советник, что позволяет осуществлять управление в режиме реального времени через Telegram. Каждое нажатие кнопки запускает определенные действия и отправляет ответы обратно пользователю. Мы также создадим функции для эффективной обработки Telegram-сообщений и callback-запросов.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 34): Разложение временных рядов, раскрываем саму суть фондового рынка

Машинное обучение и Data Science (Часть 34): Разложение временных рядов, раскрываем саму суть фондового рынка

В мире, переполненном шумными и непредсказуемыми данными, выявление значимых закономерностей может быть непростой задачей. В этой статье мы рассмотрим сезонное разложение (seasonal decomposition) — мощный аналитический метод, который помогает разделить данные на ключевые компоненты: тренд, сезонные закономерности и шум. Разбив данные на такие составляющие, мы можем выявить скрытые закономерности и работать с более чистой и понятной информацией.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры

Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
preview
Алгоритм атомарного орбитального поиска — Atomic Orbital Search (AOS)

Алгоритм атомарного орбитального поиска — Atomic Orbital Search (AOS)

В статье рассматривается алгоритм AOS (Atomic Orbital Search), который использует концепции атомной орбитальной модели для моделирования поиска решений. Алгоритм основывается на вероятностных распределениях и динамике взаимодействий в атоме. В статье подробно обсуждаются математические аспекты AOS, включая обновление положений кандидатов решений и механизмы поглощения и выброса энергии. AOS открывает новые горизонты для применения квантовых принципов в вычислительных задачах, предлагая инновационный подход к оптимизации.
preview
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 7): Советник Signal Pulse

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 7): Советник Signal Pulse

Раскройте потенциал мультитаймфреймового анализа с помощью Signal Pulse — MQL5-советника, который объединяет полосы Боллинджера и стохастический осциллятор для предоставления точных торговых сигналов с высокой вероятностью возникновения. Узнайте, как реализовать эту стратегию и эффективно визуализировать возможности покупки и продажи с помощью стрелок. Советник идеально подходит для трейдеров, стремящихся улучшить свои решения посредством автоматического анализа на нескольких таймфреймах.
preview
Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 19): ZigZag Analyzer

Разработка инструментария для анализа движения цен (Часть 19): ZigZag Analyzer

Для анализа движения цены вручную трейдры используют линии тренда для подтверждения направления и определения потенциальных уровней разворота или продолжения тренда. В этой серии, где мы разрабатываем инструментарий для анализа движения цен, мы представляем инструмент который строит наклонные трендовые линий для удобного анализа рынка. Он четко обозначает ключевые тренды и уровни, необходимые для эффективной оценки ценового движения.
preview
Разработка системы репликации (Часть 38): Прокладываем путь (II)

Разработка системы репликации (Часть 38): Прокладываем путь (II)

Многие люди, которые считают себя программистами на MQL5, не обладают базовыми знаниями, которые мы изложим в этой статье. Многие считают MQL5 ограниченным инструментом, однако всё дело в недостатке знаний. Так что если вы чего-то не знаете, не стыдитесь этого. Лучше пусть вам будет стыдно за то, что вы не спросили. Простое принуждение MetaTrader 5 к запрету дублирования индикатора никоим образом не обеспечивает двустороннюю связь между индикатором и советником. Мы еще очень далеки от этого, но тот факт, что индикатор не дублируется на графике, дает нам некоторое утешение.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN

Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) — ещё один алгоритм машинного обучения, который, как правило, специализируется на разложении многомерных наборов данных на ключевые составные части. Мы рассмотрим принцип его работы и исследуем возможное применение для трейдеров в очередном классе сигналов Мастера MQL5.
preview
Осваиваем JSON: Разработка пользовательского JSON-ридера с нуля на MQL5

Осваиваем JSON: Разработка пользовательского JSON-ридера с нуля на MQL5

В статье приведено пошаговое руководство по созданию пользовательского парсера JSON на языке MQL5, включающего обработку объектов и массивов, проверку ошибок и сериализацию. Вы сможет объединить торговую логику и структурированные данные с помощью гибкого решения для обработки JSON в MetaTrader 5.
preview
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)

Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (ADM-модуль)

В статье представлена реализация Adaptive Density Module (ADM), ключевого компонента фреймворка EEMFlow, средствами MQL5. Рассмотрены этапы построения и объединения субмодулей MDC и MDS, а также интеграция ADM в существующую торговую модель BAT. Результаты тестирования на исторических данных EURUSD показывают устойчивый рост депозита, контролируемые просадки и высокую стабильность кривой эквити.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком

Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком

Эта статья из серии статей о реализации теории категорий в MQL5 посвящена функторам. Мы исследуем, как линейный порядок может быть отображен на множестве благодаря функторам при рассмотрении двух множеств данных, между которыми на первый взгляд отсутствует всякая связь.
preview
Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)

Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)

Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.
preview
Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности

Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности

Мы продолжаем рассмотрение естественных преобразований, рассматривая квадратичную индукцию естественности. Небольшие ограничения на реализацию мультивалютности для экспертов, собранных с помощью мастера MQL5, означают, что мы демонстрируем свои возможности по классификации данных с помощью скрипта. В качестве основных областей применения рассматриваются классификация изменений цен и, соответственно, их прогнозирование.
preview
Нейросети в трейдинге: От трансформеров к спайковым нейронам (Основные компоненты)

Нейросети в трейдинге: От трансформеров к спайковым нейронам (Основные компоненты)

Предлагаем вниманию читателя реализацию подходов фреймворка SpikingBrain на основе рекуррентного линейного внимания с гейтами, подробно разобранного в этой статье. Алгоритмы прямого прохода, распределения градиентов и обновления весов обеспечивают эффективную обработку финансовых временных рядов и позволяют воплотить ключевые идеи фреймворка на практике.
preview
Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)

Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)

Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.
preview
Прогнозирование условного распределения с помощью MLP

Прогнозирование условного распределения с помощью MLP

В данной статье мы рассмотрим модель регрессии на базе MLP, которая прогнозирует не только условное математическое ожидание, но и условную дисперсию. Другими словами, мы будем учить нашу сеть предсказывать целое распределение будущих цен на основе входного вектора признаков. Но для этой цели нам придется написать свою собственную функцию потерь.
preview
Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 18):  Тики и еще больше тиков (II)

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 18): Тики и еще больше тиков (II)

В данном случае предельно ясно, что метрики очень далеки от идеального времени создания 1-минутного бара. Так что это первое, что мы действительно исправим. Исправить проблему синхронизации не сложно. Каким бы невероятным это ни казалось, на самом деле всё довольно просто. Однако мы не внесли исправление в предыдущую статью, потому что целью было объяснить, как перенести в окно Обзора рынка тиковые данные, которые использовались для создания 1-минутных баров на графике.
preview
Отправка сообщений из MQL5 в Discord, создание бота Discord-MetaTrader 5

Отправка сообщений из MQL5 в Discord, создание бота Discord-MetaTrader 5

Подобно Telegram, Discord способен получать информацию и сообщения в формате JSON, используя свои коммуникационные API. В настоящей статье мы рассмотрим, как можно использовать API Discord для отправки торговых сигналов и обновлений из MetaTrader 5 в ваше торговое сообщество Discord.
preview
Универсальная формула оптимизации (GOF) при реализации режима Custom Max с ограничениями

Универсальная формула оптимизации (GOF) при реализации режима Custom Max с ограничениями

В статье представлен способ реализации задач оптимизации с несколькими целями и ограничениями при выборе режима Custom Max в настройках терминала MetaTrader 5. Например, задача оптимизации может быть следующей: максимизировать фактор прибыли, чистую прибыль и фактор восстановления таким образом, чтобы просадка была менее 10%, количество последовательных убытков было менее 5, а количество сделок в неделю было более 5.
preview
Визуализация стратегий в MQL5: раскладываем результаты оптимизации по графикам критериев

Визуализация стратегий в MQL5: раскладываем результаты оптимизации по графикам критериев

В этой статье мы напишем пример визуализации процесса оптимизации и сделаем отображение трёх лучших проходов для четырёх критериев оптимизации. А также обеспечим возможность выбора одного из трёх лучших проходов для вывода его данных в таблицы и на график.
preview
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 11): Автоматизация (III)

Автоматизированная система без соответствующей безопасности не будет успешной. Однако безопасность не будет обеспечена без хорошего понимания некоторых вещей. В этой статье мы разберемся с тем, почему достижение максимальной безопасности в автоматизированных системах является такой сложной задачей.
preview
Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть II)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Устойчивость к застреванию в локальных экстремумах (Часть II)

Продолжение эксперимента, цель которого - исследовать поведение популяционных алгоритмов оптимизации в контексте их способности эффективно покидать локальные минимумы при низком разнообразии в популяции и достигать глобальных максимумов. Результаты исследования.
preview
Применение ассоциативных правил для анализа данных на Форексе

Применение ассоциативных правил для анализа данных на Форексе

Как применить предиктивные правила ретейл-аналитики супермаркетов к реальному рынку Форекс? Как связаны покупки печенья, молока и хлеба с транзакциями на бирже? В статье рассматривается инновационный подход к алгоритмическому трейдингу, основанный на применении ассоциативных правил.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 30): От торговой стратегии — к запуску мультивалютного советника

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 30): От торговой стратегии — к запуску мультивалютного советника

Статья показывает полный цикл работы по созданию мультивалютного советника с использованием библиотеки Adwizard для MetaTrader 5: от подготовки окружения для создания проектов оптимизации до получения итоговых мультивалютных советников, объединяющих много экземпляров простой торговой стратегии. Разбираем настройку нужных входных параметров, соглашения об удобных именах файлов и запуск трёх экземпляров итоговых советников на разных торговых счетах с разными параметрами.
preview
Нейросети — это просто (Часть 96): Многоуровневое извлечение признаков (MSFformer)

Нейросети — это просто (Часть 96): Многоуровневое извлечение признаков (MSFformer)

Эффективное извлечение и объединение долгосрочных зависимостей и краткосрочных характеристик остаются важной задачей в анализе временных рядов. Правильное их понимание и интеграция необходимы для создания точных и надежных предсказательных моделей.
preview
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 22): Начало перехода на горячую замену настроек

Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.
preview
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)

Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)

Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.
preview
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 4): Модуляризация функций кода для улучшенного повторного использования

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 4): Модуляризация функций кода для улучшенного повторного использования

В этой статье мы реорганизуем существующий код отправки сообщений и скриншотов из MQL5 в Telegram, преобразовав его в многоразовые модульные функции. Это оптимизирует процесс, обеспечивая более эффективное выполнение и более простое управление кодом в нескольких экземплярах.
preview
Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)

Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)

Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.
preview
Внедряем систему непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга

Внедряем систему непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга

SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.
preview
Введение в MQL5 (Часть 10): Руководство по работе со встроенными индикаторами в MQL5 для начинающих

Введение в MQL5 (Часть 10): Руководство по работе со встроенными индикаторами в MQL5 для начинающих

В этой статье описывается работа со встроенными индикаторами в MQL5, отдельное внимание уделяется созданию советника на основе индикатора RSI с использованием проектного подхода. Вы научитесь получать и использовать значения RSI, обрабатывать колебания ликвидности и улучшать визуализацию торговли с помощью графических объектов. Кроме того, в статье рассматривается еще один важный аспект. Сюда относится риск в процентах от депозита, соотношение риска и доходности, а также модификация риска на ходу для защиты прибыли.