Статьи по программированию на языке MQL5

Эта статья помогает новым участникам сообщества искать и находить собственные свечные паттерны. Описание этих паттернов может оказаться сложной задачей, поскольку требует ручного поиска и творческого подхода к выявлению усовершенствований. В этой статье мы представляем свечной паттерн поглощения и показываем, как его можно усовершенствовать для создания более прибыльных торговых стратегий.

В данной статье мы рассмотрим, как правильно и эффективно использовать функцию CustomBookAdd. Несмотря на кажущуюся простоту, она имеет множество нюансов. Например, позволяет сообщить указателю мыши, находится ли пользовательский символ на аукционе, торгуется ли он или рынок закрыт. 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.

В данной статье мы рассмотрим, как исправить две ошибки в коде. Однако я постараюсь объяснить их так, чтобы вы, начинающие программисты, поняли, что не всегда всё происходит так, как вы предполагали. Но это не повод отчаиваться, это возможность учиться. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте это приложение как окончательное, цели которого иные, кроме изучения представленных концепций.

В этой статье мы продолжим знакомство с директивой #define, но на этот раз мы сосредоточимся на второй форме ее использования, то есть на создании макросов. Поскольку данная тема может быть немного сложной, мы решили использовать приложение, которое мы изучаем уже некоторое время. Надеюсь, вам понравится сегодняшняя статья.

В статье показан регрессионный подход к прогнозированию Ренко-баров с помощью CatBoost: модель оценивает логарифмическую доходность следующего бара и неопределённость прогноза. Разобран каскад residual-моделей с OOF-валидацией через TimeSeriesSplit, shrinkage и общим early stopping, а также условная коррекция смещения. На EURUSD D1 получено снижение OOF-MAE и около 65% точности по направлению. Приведён рабочий скрипт для MetaTrader 5, формирующий сигнал, размер позиции, SL и TP в единицах кирпича.

Статья описывает двухуровневый индикатор MarkovMLPOscillator: трехсостоянная марковская цепь на истории строит матрицу переходов и формирует 15 вероятностных признаков для каждого бара, а MLP обучается на них и прогнозирует направление через заданный горизонт. Рассмотрены генерация признаков, схема валидации на отложенной выборке и настройки параметров. Результат — интерпретируемый осциллятор с цветовой гистограммой, сглаженным сигналом и отображением текущей матрицы переходов.

Синхронизация графиков для упрощения технического анализа обеспечивает единообразное отображение графических объектов, таких как линии тренда, прямоугольники или индикаторы, на всех временных интервалах для одного и того же символа. Такие действия, как прокрутка, масштабирование или смена инструмента, отражаются на всех синхронизированных графиках, что позволяет легко просматривать и сравнивать один и тот же контекст ценового движения на разных временных интервалах.

В этой статье объясняется, как спроектировать и оптимизировать торговую систему с использованием индикатора «Бестрендовый ценовой осциллятор» (Detrended Price Oscillator, DPO) на MQL5. В ней описывается основная логика индикатора, демонстрирующая, как он определяет краткосрочные циклы, отфильтровывая долгосрочные тенденции. С помощью серии пошаговых примеров и простых стратегий читатели узнают, как его кодировать, определять сигналы входа и выхода, а также проводить тестирование на истории. Наконец, в статье представлены практические методы оптимизации для повышения эффективности и адаптации системы к изменчивым рыночным условиям.

В этой статье мы автоматизируем создание пользовательского индикатора рыночных настроений, который подразделяет рыночные условия на бычьи, медвежьи, склонные к риску, не склонные к риску и нейтральные. Советник предоставляет информацию о текущих настроениях в режиме реального времени, одновременно упрощая процесс анализа рыночных тенденций и направлений развития рынка.

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.

В Части 38 мы создаем для MT5 панель мониторинга промышленного уровня, которая преобразует необработанные тики в практические торговые сигналы. Советник накапливает тиковые данные для расчета тиковой VWAP (Volume Weighted Average Price, средневзвешенной по объему цены), метрики дисбаланса (индикатора потока Flow) на коротком окне и размера позиции на основе ATR. Затем он отображает спред, ATR и индикатор потока в виде столбиков с минимальным мерцанием. Система рассчитывает рекомендуемый размер лота и стоп 1R, а также выдает настраиваемые алерты для узкого спреда, сильного потока и ситуаций с торговым преимуществом. Автоматическая торговля намеренно отключена; основное внимание уделяется надежной генерации сигналов и удобству использования.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.

В этой статье представлен инструмент Multi-Timeframe Visual Analyzer на языке MQL5, который воссоздает и накладывает свечи старших таймфреймов прямо на активный график. В статье рассматриваются реализация, ключевые входные параметры и практические результаты; материал дополнен анимированной демонстрацией и примерами графиков, показывающими мгновенное переключение, подтверждение на нескольких таймфреймах и настраиваемые алерты. Читайте дальше, чтобы узнать, как этот инструмент делает анализ графиков быстрее, нагляднее и эффективнее.

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов MACD и OBV, мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью машинного обучения. MACD и OBV — это взаимодополняющая пара, отражающая тренд и объем. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network, CNN), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Этот инструмент представляет собой панель корреляций, которая в реальном времени рассчитывает и отображает коэффициенты корреляции для нескольких валютных пар. Показывая, как пары движутся относительно друг друга, этот инструмент добавляет важный контекст к анализу Price Action и помогает лучше понимать межрыночные взаимосвязи. Давайте разберем его возможности и варианты применения.

Эта статья предназначена для алгоритмических трейдеров, количественных аналитиков и разработчиков MQL5, которые хотят глубже разобраться в распознавании свечных паттернов на практике. В ней подробно рассматривается советник CandlePatternSearch.mq5 – полноценная система для обнаружения, визуализации и отслеживания классических свечных формаций в MetaTrader 5. Помимо детального разбора кода, в статье рассматриваются архитектура решения, логика обнаружения паттернов, интеграция графического интерфейса и механизмы алертов, а также показано, как можно эффективно автоматизировать традиционный анализ Price Action.

В статье рассматривается алгоритм EOSA, вдохновлённый механизмами распространения вируса Эбола: короткодистанционной передачей через близкий контакт (эксплуатация) и длиннодистанционной передачей через путешествия (исследование). Анализ оригинальной публикации выявил критические проблемы в математических формулах и нереализуемую на практике эпидемиологическую модель, что потребовало существенной переработки алгоритма для получения работоспособной реализации.

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.