Статьи по программированию на языке MQL5

В данной статье мы рассмотрим, как использовать операторы RETURN, BREAK и CONTINUE в цикле. Понимание того, что делает каждый из этих операторов в потоке выполнения цикла, очень важно для работы с более сложными приложениями. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Иногда не все можно запрограммировать на языке MQL5. И даже если возможно конвертировать существующие современные библиотеки в MQL5, на это уйдет много времени. В данной статье мы попытаемся обойти зависимость от Windows с помощью MQL5-сервисов — будем передавать тиковые данные (bid, ask и time) в приложение Python с помощью сокетов.

Мы завершаем практическую интеграцию ResFlow в MQL5 через объект верхнего уровня CNeuronResFlow. Он объединяет LTR на базе EVA-Flow и HTR, формирует контекст и карты признаков, синхронизирует временные масштабы и реализует прямой и обратный проход с OpenCL. Тестирование на исторических данных EURUSD H1 показало согласованность потоков и выявило риски внутрисделочных просадок. Материал поможет собрать, обучить и проверить модель в MetaTrader 5.

В этой статье мы создадим наш первый индикатор, который будет полностью практичным и функциональным. Цель не в том, чтобы показать, как создать приложение, а в том, чтобы помочь вам понять, как можно развивать собственные идеи и дать вам возможность применить их на практике безопасным, простым и практичным способом.

Роль администратора выходит за рамки простого общения в Telegram; он также может заниматься различными видами контроля, включая управление ордерами, отслеживание позиций и настройку интерфейса. В этой статье мы поделимся практическими советами по расширению нашей программы для поддержки множества функций в MQL5. Это обновление направлено на преодоление ограничений текущей панели администратора, которая в первую очередь сосредоточена на общении.

Осцилляторы ADX и CCI — это индикаторы следования за трендом и импульса, которые можно использовать в паре при разработке советника. Мы продолжаем тему, начатую в предыдущей статье, рассмотрением того, как обучение и обновление разработанной нами модели в процессе эксплуатации могут осуществляться благодаря обучению с подкреплением. Мы используем алгоритм, который еще не рассматривали в этой серии, известный как оптимизация политики доверенных регионов (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Как всегда, сборка советника с помощью Мастера MQL5 позволяет нам гораздо быстрее настраивать наши модели для тестирования таким образом, чтобы их можно было распространять и тестировать с различными типами сигналов.

В работе проведен критический разбор LLM-стратегии, где прогноз направления отделен от торговых решений, и показано, почему это ведет к разрыву между метриками и PnL. Описаны процедуры балансировки датасета, инженерии признаков, подготовки промптов и ответов, настройки файнтюнинга в Ollama и надежного парсинга. Бэктест и форвард-тест выявляют систематическую деградацию. Практический вывод — необходимость формулировать задачу как прямую оптимизацию торговых исходов.

В этом обсуждении рассматриваются проблемы, возникающие при работе с большими базами кодов. Мы рассмотрим лучшие практики организации кода в MQL5 и реализуем практический подход для повышения читаемости и масштабируемости исходного кода нашей панели торгового администратора. Кроме того, мы начнем разработку повторно используемых компонентов кода, которые потенциально могут принести пользу другим разработчикам при создании алгоритмов. Присоединяйтесь к обсуждению.

Статья показывает, как применить STCA к рынку: цель формируется сценарием, история задаётся эмбеддингами, а внимание вычисляется через Single-query Target-to-history Cross-Attention. Интеграция с FlashAttention на OpenCL переносит проекции на запросы и избегает формирования K/V для всей истории. Практический эффект — линейная сложность, экономия памяти и ускорение при анализе тысяч баров.

Настоящая статья знакомит трейдеров с Генеративно-состязательными сетями (GAN) для генерации Синтетических финансовых данных, устраняя ограничения данных в процессе обучения модели. В ней рассматриваются основы GAN, реализация кода на python и MQL5, а также практическое применение в финансовой сфере, позволяющее трейдерам повысить точность и надежность моделей с помощью синтетических данных.

В данной статье мы рассмотрим, как объявлять различные индикаторы графического представления, такие как DRAW_COLOR_LINE и DRAW_FILLING. Кроме того, конечно же, мы научимся строить графики по нескольким индикаторам простым, практичным и быстрым способом. Это может действительно изменить ваш взгляд на MetaTrader 5 и рынок в целом.

В этой статье мы рассмотрим, как работать с массивами в MQL5, в том числе, как передавать информацию между функциями и процедурами с помощью массивов. Цель — подготовить вас к тому, что будет демонстрироваться и разъясняться в будущих материалах серии. Поэтому настоятельно рекомендую внимательно изучить то, что будет показано в этой статье.