Статьи по программированию на языке MQL5

Движение рынка определяется силами быков и медведей. Существуют определенные уровни, которые рынок соблюдает из-за действующих на них сил. Уровни Фибоначчи и VWAP особенно сильно влияют на поведение рынка. В этой статье мы рассмотрим стратегию, основанную на VWAP и уровнях Фибоначчи для генерации сигналов.

Метод BOA, вдохновленный классической игрой в бильярд, моделирует процесс поиска оптимальных решений, как игру с шарами, стремящимися попасть в лузы, олицетворяющие наилучшие результаты. В данной статье мы рассмотрим основы работы BOA, его математическую модель и эффективность в решении различных оптимизационных задач.

Техническая хроника развития MQL: от ограниченного MQL/MQL II через процедурный MQL4 к объектному MQL5 с нативной компиляцией, богатыми API и полноценной инженерной средой. Показаны ключевые возможности языка и интеграции Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, базы данных, DirectX, агентный AI Assistant и Model Context Protocol (MCP), который связывает ИИ с терминалом, MetaEditor, рыночными данными, торговлей и инструментами разработки. Рассматриваются архивные источники о становлении MetaQuotes/MetaTrader, запуск MQL4.COM и MQL5.COM, чемпионаты, Algo Forge и их влияние на экосистему.

В данной статье завершается реализация механизмов безубыточности на основе ATR и RRR в MQL5, а также с нуля разрабатывается класс, позволяющий легко изменять режим безубытка без необходимости повторного ввода параметров. Для оценки эффективности каждого типа безубытка выполняется несколько бэктестов, в рамках которых анализируются их преимущества и недостатки в контексте алгоритмического трейдинга.

Попробуем смайнить даные CFTC, загрузить отчеты COT и TFF через Python, соединить это с котировками MetaTrader 5 и моделью ИИ и получить прогнозы. Что такое отчеты COT на рынке Форекс? Как использовать отчеты COT и TFF для прогнозирования?

Сокеты. Знаете ли вы, для чего они нужны или как их использовать в MetaTrader 5? Если ответ отрицательный, давайте начнем с их изучения. В сегодняшней статье рассмотрим основы. Но поскольку существует несколько способов сделать то же самое, а нас всегда интересует результат, я хочу показать, что в самом деле существует простой способ передачи данных из MetaTrader 5 в другие программы, такие как, например, Excel. Однако основная идея заключается не в том, чтобы перенести данные из MetaTrader 5 в Excel, а в обратном, то есть в переносе данных из Excel или любой другой программы в MetaTrader 5.

Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам.

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Волатильность, как правило, достигает пика во время важных новостных событий, создавая значительные возможности для пробоя. В настоящей статье мы расскажем о процессе реализации основанной на календаре стратегии прорыва. Мы рассмотрим все, начиная с создания класса для интерпретации и хранения календарных данных, разработки реалистичных бэк-тестов на основе этих данных и, наконец, реализации кода исполнения для реальной торговли.

Осциллятор ускорения (Accelerator Oscillator) — еще один индикатор Билла Вильямса, который отслеживает ускорение ценового импульса, а не только его темп. Хотя он во многом похож на осциллятор Awesome, который мы рассматривали в недавней статье, он стремится избежать эффектов запаздывания, концентрируясь на ускорении, а не только на скорости. Мы, как обычно, рассмотрим паттерны индикатора, а также их значение в торговле с помощью советника, собранного в Мастере.

В настоящей статье мы создадим советник сеточной торговли на MQL5, использующий динамическое масштабирование лотов. Мы расскажем о разработке стратегии, реализации кода и процессе тестирования на истории. Наконец, мы поделимся ключевыми идеями и передовыми практиками по оптимизации автоматической торговой системы.

В данной статье подробно описывается разработка пользовательской динамически подключаемой библиотеки, предназначенной для упрощения асинхронных клиентских соединений по протоколу WebSocket для программ MetaTrader.

В этой статье мы преобразуем нашу статическую панель мониторинга MQL5 в интерактивный инструмент, добавив отзывчивость кнопок. Мы рассмотрим, как автоматизировать функционал компонентов графического интерфейса, гарантируя, что они будут правильно реагировать на нажатия пользователя. К концу статьи мы создадим динамический интерфейс, который повышает вовлеченность пользователей и удобство торговли.

В этой статье вы узнаете, как создать индикатор ценового действия на языке MQL5, сосредоточив внимание на ключевых точках, таких как минимум (L), максимум (H), более высокий минимум (HL), более высокий максимум (HH), более низкий минимум (LL) и более низкий максимум (LH) для анализа трендов. Вы также изучите, как выявлять зоны премии и дисконта, отмечать уровень коррекции 50% и использовать соотношение риска и вознаграждения для расчета целевых уровней прибыли. В статье также рассмотрено определение точек входа, уровней стоп-лосса (SL) и тейк-профита (TP) на основе структуры тренда.

Свечные модели помогают трейдерам понимать психологию рынка и выявлять тренды на финансовых рынках. Они позволяют принимать более обоснованные торговые решения, которые могут привести к лучшим результатам. В этой статье мы рассмотрим, как использовать свечные паттерны в сочетании с моделями искусственного интеллекта для достижения оптимальных результатов в трейдинге.

Алгоритм Метрополиса-Гастингса — фундаментальный метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC), широко применяемый для аппроксимации апостериорных распределений в байесовском выводе. Статья описывает теоретические основы алгоритма, реализацию класса MHSampler на MQL5 и примеры применения с анализом полученных выборок.

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим стратегию анализа на нескольких таймфреймах, чтобы узнать, на каком таймфрейме наша модель искусственного интеллекта работает лучше всего. Наш анализ приводит нас к выводу, что месячный и часовой таймфреймы дают модели с относительно низким уровнем ошибок по паре EURUSD. Мы использовали это в своих интересах и создали торговый алгоритм, который делает прогнозы с помощью искусственного интеллекта на месячном таймфрейме и совершает сделки на часовом таймфрейме.

В настоящей статье представлено подробное руководство по реализации сложной торговой системы с использованием сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и векторной авторегрессии (VAR) в MQL5. В ней излагаются теоретические основы этих методов, предлагаются подробные объяснения ключевых функций торгового алгоритма, а также приводится пример кода для реализации.

Фреймворк BAT превращает хаотичный поток рыночных данных в точные прогнозы и взвешенные торговые решения. Тесты на исторических данных показывают стабильный рост капитала при контролируемых рисках. Архитектура модели проста, масштабируема и готова к дальнейшей оптимизации.

В настоящем обсуждении мы представляем инструмент синхронизации таймфреймов от старших к младшим, предназначенный для решения проблемы анализа рыночных паттернов, охватывающих периоды старших таймфреймов. Встроенные маркеры периодов в MetaTrader 5 часто ограничены, жестки и их нелегко настроить для нестандартных таймфреймов. Наше решение использует язык MQL5 для разработки индикатора, обеспечивающего динамичный и наглядный способ выравнивания структур старших таймфреймов на графиках младших таймфреймов. Этот инструмент может быть очень полезен для детального анализа рынка. Чтобы узнать больше о его функциях и реализации, приглашаю вас присоединиться к обсуждению.

Мы выходим за рамки простого просмотра проанализированных показателей на графиках и переходим к более широкой перспективе, которая включает интеграцию с Telegram. Это позволит отправлять важные результаты непосредственно на мобильное устройство через Telegram.

ROC-кривые — графические представления, используемые для оценки эффективности классификаторов. Хотя графики ROC относительно просты, на практике при их использовании существуют распространенные заблуждения и подводные камни. Цель данной статьи — познакомить читателя с графиками ROC как инструментом для практикующих специалистов, стремящихся разобраться в оценке эффективности классификаторов.

Статья рассказывает об опыте разработки гибридной торговой системы, объединяющей классический технический анализ с нейронными сетями. Автор подробно разбирает архитектуру системы — от базового анализа паттернов и структуры нейросети до механизмов принятия торговых решений, делясь реальным кодом и практическими наблюдениями.

Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.

В статье подробно раскрывается SCNN-архитектура и один из вариантов её реализация средствами MQL5. Мы покажем, как декомпозиция временных рядов сочетается с нейросетевыми методами и вниманием.

Продолжаем построение алгоритмов, заложенные в основу фреймворка DADA — передового инструмента для обнаружения аномалий во временных рядах. Этот подход позволяет эффективно отличать случайные флуктуации от значимых отклонений. В отличие от классических методов, DADA динамически адаптируется к разным типам данных, выбирая оптимальный уровень сжатия в каждом конкретном случае.

После улучшения класса C_Mouse, мы можем сосредоточиться на создании класса, призванного создать совершенно новую основу для обучения. Как уже упоминалось в начале статьи, мы не будем использовать наследование или полиморфизм для создания этого нового класса. Вместо этого мы изменим, а точнее, добавим новые объекты в ценовую линию. Именно этим мы и займемся в данный момент, а в следующей статье мы рассмотрим, как изменить исследования. Но мы сделаем всё это, не меняя код класса C_Mouse. Признаюсь, на практике было бы легче достичь этого с помощью наследования или полиморфизма. однако существуют и другие методы достижения такого же результата.