Статьи по программированию на языке MQL5

Неважно, какую программу SQL мы будем использовать: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL или другую. У всех есть что-то общее, а этот общий элемент — язык SQL. Даже если мы не собираемся использовать WorkBench, можно манипулировать или работать с базой данных непосредственно в MetaEditor или через MQL5 для выполнения действий в MetaTrader 5, но для этого вам понадобятся знания SQL. Итак, здесь мы выучим, как минимум, основы.

Как лучше всего объединить несколько стратегий для создания мощной ансамблевой стратегии? Мы рассмотрим, как объединить три различные стратегии в нашем торговом приложении. Трейдеры часто используют специализированные стратегии для открытия и закрытия позиций, и мы хотим узнать, могут ли машины выполнять эту задачу лучше. В начале нашего обсуждения мы ознакомимся с возможностями тестера стратегий и принципами объектно-ориентированного программирования, которые нам понадобятся для решения этой задачи.

Статья посвящена реализации алгоритма искусственного поискового роя (ASSA) на MQL5 в составе унифицированного тестового стенда. Разобраны три поведенческих правила движения, механизм сигнала и глобального табло, нормализация пространства, а также параметры stepRatio и Pc. Читатель получит готовую основу для интеграции ASSA, а также ответ на вопрос — насколько тактическая метафора оказалась удачным фундаментом для конкурентоспособности оптимизационного алгоритма.

Ознакомьтесь с пошаговым руководством, которое упрощает извлечение, преобразование и организацию свечных данных из ответов API в среде MQL5. Это руководство отлично подходит новичкам, которые хотят улучшить навыки программирования и научиться эффективно управлять рыночными данными.

Машинное обучение часто рассматривается через призму статистики или линейной алгебры, но в этой статье особое внимание уделяется геометрической перспективе предсказаний моделей. В ней демонстрируется, что модели на самом деле не приближают цель к действительности, а скорее переносят ее в новую систему координат, создавая неизбежное смещение, которое приводит к неустранимой ошибке. В статье предполагается, что многоступенчатые прогнозы, сравнивающие прогнозы модели на разных горизонтах, предлагают более эффективный подход, чем прямые сравнения с целевым показателем. Применяя этот метод к торговой модели, авторы статьи демонстрируют значительное повышение прибыльности и точности без изменения базовой модели.

В этой статье мы разрабатываем улучшенную информационную панель, дополняющую предыдущую часть, добавляя функции перетаскивания и сворачивания для улучшения взаимодействия с пользователем, сохраняя при этом мониторинг позиций с несколькими символами и показателей счета в режиме реального времени.

Мы строим и реализуем в MQL5 алгоритм Flock by Leader: суброи формируются по метрике ARF, лидер определяется по лучшему личному рекорду, а не по положению центроида. Приводим формулы обновления для ролей роя и механизм separation. Класс C_AO_FBL совместим с тестовым стендом и проверен на функциях Hilly, Forest и Megacity в размерностях 10–1000 координат, что упрощает воспроизведение и сравнение.

Продолжаем перенос современных подходов, предложенных авторами фреймворка MTmixATT, на задачи финансовых временных рядов. Представлены практические реализации модулей Multi-Mix Attention и разреженного выбора эксперта, позволяющие структурировать признаки и формировать динамически адаптивных экспертов на основе текущих рыночных данных. Особое внимание уделено оригинальности подхода и его потенциалу для адаптивного структурного анализа рынка.

LLM-агент с SQL-памятью в MetaTrader 5 — архитектура, которая устраняет главное ограничение классических LLM-советников: потерю контекста между запросами. Каждое решение агента записывается в SQLite с рыночными условиями в момент сигнала — RSI, выравнивание MA, волатильность — и после закрытия позиции база получает исход. При следующем запросе агент читает собственную историю: похожие условия RSI из прошлого и последние три решения — и только затем анализирует текущий рынок. Результат: система, которая помнит свои ошибки между перезапусками и адаптирует поведение на основе накопленной статистики, а не начинает с чистого листа при каждом новом баре.

Самоконтролируемое обучение (Self-supervised learning) - это мощная парадигма статистического обучения, которая заключается в поиске обучающих сигналов, генерируемых в результате самих наблюдений. Такой подход превращает сложные задачи обучения без наблюдения в более привычные задачи обучения под наблюдением. Эта технология не нашла применения для достижения нашей цели как сообщества алгоритмических трейдеров. Таким образом, наше обсуждение направлено на то, чтобы предоставить читателю доступный мостик к открытой исследовательской области самоконтролируемого обучения, и предлагает практические виды применения, которые позволяют создавать стабильные и надежные статистические модели финансовых рынков без переобучения небольшими наборами данных.

В данной статье мы рассмотрим, как обрабатывать запросы пользователей на изменение режима построения графика. Это необходимо для того, чтобы индикатор, разработанный для использования текущего режима построения графиков, не выглядел странно или не отличался от того, что ожидает пользователь MetaTrader 5.