Статьи по программированию на языке MQL5

В этой статье мы улучшим торговую стратегию на основе нейронной сети на MQL5 с помощью адаптивного темпа обучения (adaptive learning rate) для повышения точности. Мы разработаем и внедрим это улучшение, а затем протестируем его работу. В заключении приводятся рекомендации по оптимизации алгоритмической торговли.

В продолжение нашей предыдущей статьи о DDPG с использованием скользящей средней и стохастических индикаторов мы рассматриваем другие ключевые классы обучения с подкреплением, имеющие решающее значение для реализации DDPG. Хотя мы в основном пишем код на Python, конечный продукт — обученная нейронная сеть — будет экспортирован в формате ONNX в MQL5, где мы интегрируем его в качестве ресурса в советник, созданный в Мастере.

В статье рассматривается алгоритм сверчков (Cricket Algorithm) - метаэвристический метод оптимизации, объединяющий элементы алгоритмов летучих мышей и светлячков с физическими законами распространения звука в атмосфере. Алгоритм моделирует поведение сверчков, ориентирующихся на стрекотание сородичей, используя закон Долбира и формулы акустики для управления поиском оптимальных решений.

Используем возможности MQL5 для работы с внешними ресурсами, в данном случае с изображениями в формате BMP, чтобы создать уникальный по стилю интерфейс главной страницы панели администратора торговых операций. В особенности рассмотрим упаковку множества файлов, включая изображения, звуки и многое другое, для упрощения дальнейшего их распространения. Реализуем функции для создания современного и визуально привлекательного интерфейса для нашей панели администратора, которую мы создаем с помощью советника New_Admin_Panel.

В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.

Учитывая всё, что было показано до настоящего момента, я думаю, что теперь мы можем начать реализовывать некое приложение для запуска какого-либо символа непосредственно на графике. Однако сначала нам нужно поговорить о довольно запутанном понятии для новичков, а именно о том, что приложения, разработанные на MQL5 и предназначенные для отображения на графике, создаются не так, как мы видели до сих пор. В этой статье мы начнем разбираться в этом немного лучше.

Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

В данной статье мы рассмотрим, как создавать так называемый структурный код, в котором весь контекст и способы манипулирования переменными и информацией помещаются в структуру, чтобы создать подходящий контекст для реализации любого кода. Итак, мы рассмотрим необходимость использования приватной (private) части кода, чтобы отделить то, что является общедоступным, от того, что не является таковым, соблюдая тем самым правило инкапсуляции и сохраняя контекст, для которого была создана структура данных.

В этой статье мы рассмотрим, как работает недостающий код из предыдущей статьи, DispatchMessage. Здесь мы введем тему следующей статьи. По этой причине важно понять, как работает данная процедура, прежде чем переходить к следующей теме. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В этой статье мы реализуем первое решение, которое позволит нам определить когда на графике может появиться новый бар. Данное решение применимо в самых разных ситуациях. Понимание его развития поможет вам разобраться в нескольких аспектах. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае нельзя рассматривать это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

Правильное понимание разных идей позволяет нам делать больше с наименьшими усилиями. В этой статье мы рассмотрим, почему необходимо настроить применение шаблона до того, как сервис начнет взаимодействовать с графиком. И что, если мы улучшим указатель мыши, чтобы иметь возможность делать больше вещей с его помощью?

Инструмент Awesome Oscillator от Билла Уильямса и канал конвертов (Envelopes Channel) — это сочетание, которое можно использовать взаимодополняющим образом в составе советника MQL5. Мы используем Awesome Oscillator за его способность выявлять тренды, а канал конвертов используется для определения уровней поддержки/сопротивления. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

В статье представлена практическая реализация ключевых компонентов фреймворка SEW-ResNet средствами MQL5. Использование динамических массивов и спайковых механизмов позволяет гибко строить архитектуру модели и эффективно обрабатывать финансовые временные ряды. Предложенные решения показывают, как SEW-ResNet может оптимизировать вычисления и улучшить выделение значимых признаков.

В данной статье мы рассмотрим, как реализовать и решить проблему с указателем мыши при его использовании в сочетании с приложением репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого будут иные, кроме изучения представленных концепций.

В статье рассматривается алгоритм оптимизации ECO, основанный на экологических концепциях: популяции объединяются в хабитаты по принципу территориальной близости, обмениваются генетическим материалом внутри хабитатов и мигрируют между ними. Несмотря на богатый набор операторов и красивую биологическую метафору, алгоритм показал результат, какой, подробности ниже.

То, что мы создадим сегодня, будет сложным для понимания. Поэтому в данной статье я расскажу только о начальном этапе. Внимательно прочитайте содержание данной статьи, это важно для того, чтобы перейти к следующему шагу. Цель данного материала - исключительно дидактическая, только для изучения и освоения представленных концепций, без практического применения.

Сегодня нас ждет очень забавная и довольно интересная статья, причем в нескольких аспектах. В ней мы рассмотрим объединение, чтобы решить проблему, о которой говорилось ранее. Кроме того, мы изучим некоторые необычные ситуации, которые могут возникнуть при использовании объединения в приложениях. Представленные здесь материалы предназначены исключительно для образовательных целей. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.

Метаэвристический алгоритм, имитирующий рост коронарных артерий в сердце человека для задач оптимизации. Использует принципы ангиогенеза (роста новых сосудов), бифуркации (разветвления) и обрезки слабых ветвей для поиска оптимальных решений в многомерном пространстве. Проверка его эффективности на широком спектре задач принесла неожиданные результаты.

Сегодня мы делаем еще один шаг вперед, интегрируя внешний новостной API в качестве источника заголовков для нашего советника «Заголовки новостей». На этом этапе мы изучим различные источники новостей — как существующие, так и новые — и узнаем, как эффективно использовать их API. Мы также рассмотрим методы парсинга полученных данных в формат, оптимизированный для отображения в нашем экспертном советнике. Присоединяйтесь к обсуждению, пока мы обсуждаем преимущества использования заголовков новостей и экономического календаря непосредственно на графике. И все это в компактном, ненавязчивом интерфейсе.

Статья описывает конкурентную архитектуру для MetaTrader 5, в которой десять LLM-агентов с разными торговыми правилами управляют собственным капиталом и открывают независимые позиции через уникальные magic numbers. Системный промпт и агрессивность агента адаптируются по результатам PnL и серии сделок. Представлен воспроизводимый каркас с режимами эксплуатации и контролируемыми метриками, пригодный для тестирования и дальнейшей оптимизации.

Переходим к использованию сразу нескольких экземпляров терминала на сервере, организовав простую панель управления запуском и остановкой. Теперь пришло время расширять функциональность и переходить к следующим этапам — реализации более сложных возможностей, таких как управление несколькими экземплярами, хранение состояния, интеграция с MetaTrader5 API и веб-интерфейс с полной информацией о терминалах.

В этой статье мы представляем модифицированную версию поэтапного отбора признаков, реализованную в MQL5. Настоящий подход основан на методах, описанных Тимоти Мастерсом (Timothy Masters) в работе "Современных алгоритмах интеллектуального анализа данных на C++" и "CUDA C".

Узнайте, как создать EX5-модуль экспортируемых функций, который легко запрашивает и сохраняет данные последнего исполненного отложенного ордера. В этом пошаговом руководстве мы улучшим EX5-библиотеку для управления историей (History Management), разработав специализированные и обособленные функции для извлечения основных свойств последнего исполненного отложенного ордера. К этим свойствам относятся тип ордера, время установки, время исполнения, тип исполнения и другие важные данные, необходимые для эффективного управления и анализа истории торговли отложенными ордерами.

В данной статье мы рассмотрим, как нужно реализовывать часть кода получателя. Здесь мы реализуем версию советника, чтобы протестировать и узнать, как работает взаимодействие по протоколу. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

Уровни коррекции Фибоначчи — популярный инструмент в техническом анализе. Их используют для определения потенциальных зон разворота. В этой статье мы рассмотрим, как эти уровни коррекции можно преобразовать в целевые переменные для моделей машинного обучения, чтобы помочь им лучше понимать рынок.

Мы попробуем внедрить дополнительные улучшения в нашу стратегию по пересечению скользящих средних, чтобы постараться снизить задержку и повысить надежность за счет дополнительного анализа данных. Как мы знаем, проецирование данных в многомерное пространство иногда может улучшить производительность моделей машинного обучения. Давайте посмотрим, что это на практике означает для нас, трейдеров. Также увидим, как можно использовать этот эффективный принцип в терминале MetaTrader 5.

Статья знакомит читателя с фреймворком ADS, который предлагает методы адаптивного анализа рыночных данных с учетом цели и текущего состояния рынка. Рассмотрена реализация модуля генерации адаптивных весов, закладывающего параллельную работу независимых экспертов для разных сценариев. Такой подход позволяет выделять ключевые признаки и управлять поведением модели, создавая основу для персонализированных и контекстно-зависимых торговых решений.

В этой статье мы подготовим нашу торговую систему на MQL5 для тестирования стратегий, используя данные экономического календаря в качестве ресурса для анализа вне реального времени. Мы реализуем загрузку и фильтрацию событий по времени, валюте и значимости, а затем проверим все в тестере стратегий. Так мы сможем тестировать на истории стратегии, работающие по экономическим новостям.

В статье представлена интеграция ранее реализованных компонентов фреймворка ADS в прикладную торговую модель и их проверка на исторических данных. Показано, как построение объекта верхнего уровня позволяет встроить сложную архитектуру в существующие решения, сохранив управляемость и прозрачность модели. Проведенное тестирование раскрывает как потенциал подхода в генерации прибыли, так и его ограничения, формируя основу для дальнейшей оптимизации риск-менеджмента и повышения устойчивости системы.