Статьи по программированию на языке MQL5

Изучая широкий спектр сетапов пробоя, я заметил, что неудачные пробои редко были связаны с нехваткой волатильности и гораздо чаще – со слабой внутренней структурой. Это наблюдение легло в основу подхода, представленного в этой статье. Подход выявляет паттерны, в которых последний ценовой отрезок заметно превосходит предыдущий по длине, наклону и скорости, что служит явным признаком накопления импульса перед направленным расширением. Обнаруживая эти тонкие геометрические дисбалансы внутри консолидации, трейдер может заранее распознавать пробои с более высокой вероятностью еще до выхода цены из диапазона. Далее показано, как этот геометрический подход на основе фракталов преобразует структурный дисбаланс в точные сигналы пробоя.

Мы представляем модуль контроля рисков на MQL5, который обеспечивает последовательное соблюдение правил риска на уровне счета. Он непрерывно сканирует позиции из любых источников, проверяет уровни стоп-лосса и тейк-профита, риск-экспозицию на основе эквити и целевое соотношение R:R, а также автоматически корректирует отклонения, устанавливая уровни или корректируя объем. В результате получается единый риск-профиль для ручных и автоматизированных сделок, с поддержкой визуальной обратной связи на графике и режимного управления.

Материал — практическое руководство по множественной регрессии со стохастическими факторами в алготрейдинге с акцентом на эндогенность. Показаны EDA/CDA-приёмы, тест Дарбина—Ву—Хаусмана и двухэтапный МНК для получения состоятельных коэффициентов. Все расчёты реализованы в MQL5 и проверены на внутридневной волатильности EURUSD. Читатель получит рабочий конвейер для выявления эндогенности и корректной спецификации моделей.

Случалось ли вам пропустить внезапный рыночный всплеск или оказаться застигнутым врасплох, когда такой всплеск происходил? Лучший способ заранее распознавать события в реальном времени – учиться на исторических паттернах. Если вы хотите обучить модель машинного обучения, в этой статье сначала показано, как создать скрипт для MetaTrader 5, который собирает исторические данные и отправляет их в Python для хранения, закладывая основу системы обнаружения всплесков. Читайте дальше, чтобы увидеть каждый шаг на практике.

В этой статье мы разрабатываем мастер первоначальной пользовательской настройки в MQL5 для советников, включающий прокручиваемое руководство с интерактивной панелью, динамическое форматирование текста и визуальные элементы управления, такие как кнопки и флажки, позволяющие пользователям эффективно перемещаться по инструкциям и настраивать торговые параметры. Пользователи программы получают представление о том, что представляет собой программа и что нужно делать при первом запуске, что больше похоже на ориентирующий сценарий.

В этой серии статей мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются алгоритмические трейдеры при внедрении торговых стратегий, основанных на машинном обучении. Некоторые проблемы в нашем сообществе остаются незамеченными, поскольку требуют более глубокого технического понимания. Сегодняшнее обсуждение служит отправной точкой для изучения "белых пятен" кросс-валидации в машинном обучении. Несмотря на то, что этот шаг часто рассматривается как рутинный, при небрежном обращении он может легко привести к вводящим в заблуждение или недостаточно оптимальным результатам. В этой статье кратко рассматриваются основы кросс-валидации временных рядов, чтобы подготовить нас к более глубокому пониманию скрытых слепых зон.

В этой статье рассматривается разработка комбинированной алгоритмической торговой стратегии для рынка EURUSD. Эта стратегия сочетает в себе полосы Боллинджера и индикатор относительной силы (RSI). Исходные стратегии, основанные на правилах, давали высококачественные сигналы, но страдали от низкой частоты сделок и ограниченной прибыльностью. Мы проанализировали несколько итераций стратегии, выявив недостатки в нашем понимании рынка, повышенный уровень шума и пониженную эффективность работы стратегии. Благодаря надлежащему использованию алгоритмов статистического обучения, переносу цели моделирования на технические индикаторы, правильному масштабированию и сочетанию прогнозов машинного обучения с классическими правилами торговли, конечная стратегия позволила значительно повысить прибыльность и частоту сделок при сохранении приемлемого качества сигнала.

В этой статье мы рассматриваем векторные методы для рисования скругленных прямоугольников и треугольников в MQL5 с использованием canvas и суперсэмплирования для сглаживания изображения. Мы реализуем заливку методом сканирования строк, геометрические предварительные вычисления для дуг и касательных, а также рисование границ для создания плавных, настраиваемых фигур. Такой подход закладывает основу для современных элементов пользовательского интерфейса в будущих торговых инструментах, поддерживающего входные параметры для установки размеров, радиусов, рамок и прозрачности.

В этой статье исследуется метод выборки по уровням (slice sampling) — адаптивный алгоритм MCMC, который самостоятельно регулирует параметры сэмплирования. Его эффективность продемонстрирована на моделях байесовской линейной и логистической регрессии, а результаты сравниваются с классическими частотными методами.

В статье рассматривается использование баз данных для структурированного и масштабируемого хранения журналов событий. В ней рассматриваются основные понятия, ключевые операции, настройка и реализация обработчика баз данных на языке MQL5. В заключение, подтверждаются полученные результаты и подчеркиваются преимущества описанного подхода для оптимизации и эффективного мониторинга.

В этой статье вы научитесь получать ценовые данные с внешних платформ с помощью API и функции WebRequest на языке MQL5. Вы узнаете, как структурируются URL, как форматируются ответы API, как преобразовать серверные данные в читаемые строки, а также как находить конкретные значения в ответах JSON и получать их оттуда.

В данной статье мы начнем решать проблему переизбытка тиков, которые могут влиять на работу приложения при использовании реальных данных. Данный переизбыток часто мешает правильному отсчету времени, необходимому для построения минутного бара в соответствующем окне.

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.

Финансовые рынки непредсказуемы, и торговые стратегии, которые в прошлом казались прибыльными, зачастую терпят крах в реальных рыночных условиях. Это происходит потому, что большинство стратегий после внедрения остаются неизменными и не могут адаптироваться или извлекать уроки из своих ошибок. Заимствуя идеи из теории управления, мы можем использовать контроллеры с обратной связью, чтобы наблюдать за тем, как наши стратегии взаимодействуют с рынками, и корректировать их поведение с целью обеспечения прибыльности. Наши результаты показывают, что добавление контроллера с обратной связью к простой стратегии скользящего среднего позволило увеличить прибыль, снизить риск и повысить эффективность, что свидетельствует о значительном потенциале данного подхода для применения в торговле.

Материал показывает, как в MQL5 корректировать результаты регрессий при гетероскедастичности и автокорреляции. Реализована HAC-оценка Ньюи—Уэста для получения робастных стандартных ошибок и корректных t-статистик, что продемонстрировано на задаче оценки влияния новостей на волатильность EURUSD. Для моделей с коррелированными остатками применен CLS для ARMA с регуляризацией Левенберга—Марквардта, проверенный на спреде GOOGL/AAPL.

Материал завершает адаптацию фреймворка ORION к трейдингу: сценарии рынка формируются Market Encoder, а Актёр на их основе управляет объёмом, TP и SL с учётом состояния счёта; Критики дают оценку действий. Описаны процедуры офлайн‑ и онлайн‑обучения и контроль утечки будущего. Проверка проводится в тестере стратегий на отложенном периоде.

Эта статья знакомит читателя с переосмысленной версией классической стратегии пробоев полос Боллинджера. В ней определены ключевые недостатки первоначального подхода, такие как его хорошо известная подверженность ложным пробоям. Цель статьи - представить возможное решение: торговую стратегию двойных полос Боллинджера (Double Bollinger Band). Этот относительно малоизвестный подход устраняет слабые места классической версии и предлагает более динамичный взгляд на финансовые рынки. Он помогает преодолеть старые ограничения, определенные первоначальными правилами, предлагая трейдерам более устойчивую и адаптивную систему.

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.

Устали смотреть на индикаторы выполнения вместо того, чтобы тестировать торговые стратегии? Традиционное кэширование не подходит для финансового машинного обучения, что приводит к потере результатов вычислений и вынуждает вас к повторному запуску, что вызывает раздражение. Мы разработали сложную архитектуру кэширования, учитывающую специфику финансовых данных — временные зависимости, сложные структуры данных и постоянную угрозу смещения look-ahead. Наша трёхслойная система обеспечивает значительное повышение скорости, автоматически отбрасывая устаревшие результаты и предотвращая утечку ценных данных. Хватит ждать результатов расчетов — начинайте действовать в темпе, которого требуют рынки.

Классификаторы на основе деревьев обычно избыточно уверены: истинные доли выигрышей около 0,55 отображаются как 0,65–0,80 и завышают размеры позиций и доли Келли. В этой статье представлены afml.calibration и CalibratorCV, которые генерируют OOF-прогнозы (out-of-fold, прогнозы для наблюдений вне обучающей части своего фолда) через PurgedKFold и обучают изотоническую регрессию или масштабирование Платта. Мы определяем оценку Брайера, ECE и MCE, а также показываем диагностику, которая прослеживает некалиброванность до размеров позиций, реализованного прибыли и убытка (P&L, profit and loss) и распределений коэффициента Шарпа по путям CPCV, что помогает обосновать торговлю без утечек и с корректно рассчитанным размером позиции.

В данной статье мы рассмотрим, как можно приступить к реализации базы общего структурного кода. Цель - снизить нагрузку при программировании и использовать весь потенциал самого языка программирования, в данном случае MQL5.

В этой серии статей мы рассмотрели несколько различных способов определения наилучшего периода для использования наших технических индикаторов. Сегодня мы покажем, как применить противоположную логику, то есть, вместо выбора единственного наиболее подходящего периода, мы покажем, как эффективно использовать все доступные периоды. Такой подход сокращает объем отбрасываемых данных и предлагает альтернативные варианты использования алгоритмов машинного обучения, выходящие за рамки обычного прогнозирования цен.