Статьи по программированию на языке MQL5

Без сомнения, данная статья потребует от вас значительного времени, чтобы понять, как и почему работают описанные здесь материалы. Это объясняется тем, что всё, что здесь будет показано, изначально ориентировано на объектно-ориентированное программирование, но на самом деле оно основано на принципах структурного программирования.

Новости оказывают существенное влияние на финансовые рынки, особенно если говорить о важнейших публикациях, например по занятости в несельскохозяйственном секторе (Non-Farm Payrolls, NFPs). Мы не раз видели, как один единственный заголовок может спровоцировать резкие колебания цен. В этой статье мы рассмотрим в деталях связку новостей и возможностей искусственного интеллекта.

В статье продолжается перенос подходов фреймворка MDL в область решения задач финансовых рынков. Рассмотрены модули унифицированной токенизации разнородных данных, доменно-ориентированного внимание и Feature Self-Iteration, позволяющий эффективнее работать с историей признаков. Особое внимание уделено архитектурным решениям, снижающим вычислительную нагрузку и сохраняющим рыночный контекст в процессе анализа.

В статье завершается построение фреймворка MDL и его интеграция в среду MQL5/OpenCL. Реализован объект верхнего уровня, объединяющий признаки, сценарии и задачи в единый вычислительный процесс. Проведено тестирование на исторических данных, показавшее устойчивую работу модели и её способность адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

В предыдущей статье мы представили пару индикаторов SAR и RVI. Здесь мы рассмотрим, как их можно расширить с помощью машинного обучения. SAR и RVI представляют собой взаимодополняющую пару, сочетающую в себе тренд и импульс. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), 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.

В данной статье мы начнём рассматривать, как можно работать с объектами непосредственно на графике. Это делается с помощью кода, специально разработанного для демонстрации. Работа с объектами очень интересна и доставляет немало удовольствия. Поскольку это будет наш первый контакт, начнём с чего-нибудь очень простого.

В этой статье мы оптимизируем наш экономический календарь, добавив в него умную фильтрацию событий и логи для более быстрого и наглядного тестирования стратегий в режимах live и офлайн. Мы оптимизируем обработку событий, а журнал будем вести по действительно важным операциям и событиям на панели. Попробуем улучшить визуализацию стратегии. Все эти улучшения должны помочь тестировать и улучшать новостные торговые стратегии.

В этой статье мы создаем динамическую голографическую панель на MQL5 для мониторинга инструментов и таймфреймов с помощью RSI, оповещений о волатильности и параметров сортировки. Добавляем анимацию импульсов, интерактивные кнопки и голографические эффекты, чтобы сделать инструмент визуально привлекательным и отзывчивым.

Во второй части цикла рассматривается математический аппарат многомерных случайных величин, необходимый для анализа зависимостей и совместного поведения рыночных активов. Описываются функции совместного распределения, понятия маржинальных и условных распределений, а также условия зависимости и независимости величин. Теоретический материал базируется на расширении аналогии вероятности с массой в многомерное пространство. Особое внимание уделено мерам связи: от классической линейной ковариации и корреляции до современных инструментов — копул и взаимной информации Шеннона.

В данной статье рассматривается Competitive Swarm Optimizer — алгоритм роевой оптимизации, в основе которого лежит предельно простая идея: агенты случайным образом разбиваются на пары, проигравший учится у победителя и притягивается к центру роя. Помимо разбора CSO, в статье представлена модернизация тестового стенда: визуализация работы алгоритмов переведена в 3D - мерное пространство, что позволяет наглядно наблюдать движение популяции на поверхности тестовой функции.

В этой статье мы улучшаем экономический календарь MQL5, добавляя динамическую полосу прокрутки для интуитивно понятной навигации по новостям. События будут отображаться плавно, а информация будет обновляться при необходимости. Конечно же, проверим адаптивность полосы прокрутки и качество панели управления во время тестирования.

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов TRIX и процентного диапазона Уильямса, мы рассмотрим, как эту пару индикаторов можно расширить с помощью машинного обучения. TRIX и процентный диапазон Уильямса представляют собой взаимодополняющую пару, отражающую тренд и уровни поддержки/сопротивления. Наш подход на основе машинного обучения использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), в архитектуре которой задействуется косинусное ядро (cosine kernel) при точной настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Реализация той части кода, которая будет работать в MetaTrader 5, не представляет сложности. Однако есть несколько моментов, которые нужно учитывать. Это необходимо для того, чтобы вы смогли заставить систему работать. Запомните одну важную вещь: будет запущена не одна программа. В реальности нам придётся запускать три программы одновременно. Важно реализовать и построить каждую из них так, чтобы они могли взаимодействовать и общаться одна с другой, и чтобы каждая из них понимала, что пытается или хочет сделать другая.

Индикатор FrAMA и осциллятор индекса силы (Force Index) — инструменты анализа тренда и объема, которые можно использовать в паре при разработке советника. В продолжение нашей предыдущей статьи, в которой мы представили эту пару, рассмотрим применимость к ней машинного обучения. Мы используем сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая применяет ядро скалярного произведения (dot-product kernel) для построения прогнозов на основе входных данных этих индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Прежде, чем вы сдадитесь и решите отказаться от изучения SQL, позвольте мне напомнить вам, уважаемые читатели, что здесь мы всё ещё используем только самые базовые элементы. Мы ещё не рассмотрели некоторые возможности SQL. Как только вы их усвоите, вы увидите, что SQL гораздо практичнее, чем кажется. Хотя, скорее всего, мы в конечном итоге изменим направление того, что мы создаем, потому, что процесс создания является динамичным. Мы покажем немного больше о создании разных вещей в SQL, ведь это по настоящему важно и нужно вам. Просто думать, что вы более способны, чем целое сообщество программистов и разработчиков, приведет только к потере времени и возможностей. Не переживайте, потому что дальше будет ещё интереснее.

Создайте практический мост между MetaTrader 5 и Binance: получайте 30-минутные свечи с помощью WebRequest, извлекайте из JSON значения OHLC и времени и подтверждайте бычий паттерн поглощения, используя только полностью закрытые свечи. Затем соберите строку запроса, вычислите подпись HMAC-SHA256, добавьте X-MBX-APIKEY и отправьте аутентифицированные ордера. Вы получите четкий сквозной рабочий процесс советника – от получения данных до исполнения ордера.

Свечные паттерны дают ценную информацию о возможном движении рынка. Одни свечи сигнализируют о продолжении текущего тренда, а другие предвещают разворот – в зависимости от того, где именно они формируются в структуре движения цены. В этой статье представлен советник, который автоматически определяет четыре ключевые свечные формации. В разделах ниже вы узнаете, как этот инструмент может улучшить ваш анализ Price Action.

Многие из вас, возможно, обладают гораздо большим опытом в области работы с базами данных, чем я, и, следовательно, имеют другое мнение. Поскольку было необходимо дать объяснение, почему базы данных создаются именно так, как они создаются, и нужно объяснить, почему SQL имеет именно такой формат и, прежде всего, почему появились первичные ключи и внешние ключи, поэтому пришлось оставить некоторые вещи немного абстрактными.

В этой статье работа с файлами в MQL5 рассматривается на практическом проектном примере. Вы будете использовать FileSelectDialog, чтобы выбрать или создать CSV-файл, открыть его с помощью FileOpen и записать структурированные заголовки с данными счета, такие как имя счета, баланс, логин, диапазон дат и время последнего обновления. В результате вы получите понятную основу для пригодного к повторному использованию торгового журнала и безопасной работы с файлами в MetaTrader 5.

Узнайте, как организованно отображать логи прямо на графике MetaTrader, используя рамки, заголовки и автоматическую прокрутку. В этой статье мы показываем, как создать визуальную систему логирования с помощью MQL5, идеально подходящую для отслеживания действий вашего робота в реальном времени.

Узнайте, как реализовать мощный пользовательский фреймворк для логирования в MQL5, который выходит за рамки простых операторов Print() за счет поддержки уровней серьезности, множества обработчиков вывода и автоматической ротации файлов — и все это с возможностью настройки «на лету». Интегрируйте синглтон CLogger с ConsoleLogHandler и FileLogHandler для захвата контекстных журналов с метками времени как на вкладке «Эксперты», так и в постоянных файлах. Оптимизируйте отладку и трассировку производительности в ваших советниках с помощью понятных, настраиваемых форматов журналов и централизованного управления.

Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.

В этой восьмой части серии «Искусство работы с логами» мы исследуем реализацию многоязычных сообщений об ошибках в Logify — мощной библиотеке логирования для MQL5. Вы узнаете, как структурировать ошибки с контекстом, переводить сообщения на несколько языков и динамически форматировать логи по уровням логирования. И всё это — с чистым, расширяемым и готовым к продакшену дизайном.

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

Мы добавляем сглаживание на основе суперсэмплинга и рендеринг высокого разрешения на панель Canvas на MQL5, а затем понижаем дискретизацию до целевого размера. В статье реализованы закругленные прямоугольные заливки и границы, закругленные треугольные стрелки и пользовательская полоса прокрутки с темой оформления для статистических и текстовых панелей. Эти инструменты помогут вам создать более плавные и разборчивые компоненты пользовательского интерфейса в MetaTrader 5.

Факторизация — это математический процесс, используемый для получения представления о свойствах данных. Когда мы применяем факторизацию к большим наборам рыночных данных — организованных в строки и столбцы — мы можем выявлять закономерности и характеристики рынка. Факторизация является мощным инструментом, и в этой статье показано, как использовать её в терминале MetaTrader 5 через API MQL5, чтобы получить более глубокое понимание рыночных данных.