Статьи по программированию на языке MQL5

В этой статье мы представляем способы обработки торговых операций в стиле Python–MetaTrader 5, таких как открытие, закрытие и изменение ордеров в симуляторе. Чтобы симуляция вела себя как MetaTrader 5, реализован строгий уровень проверки торговых запросов, учитывающий торговые параметры символа и типичные брокерские ограничения.

Вы, вероятно, уже слышали о указателях, когда речь заходит о программировании. А вы знали, что мы можем использовать данные такого типа здесь, в MQL5? Это, конечно, должно быть сделано так, чтобы мы не теряли контроль и не вызывали странного поведения программы во время её выполнения. Тем не менее, поскольку это ресурс очень специфического назначения и ориентированный на определенные виды деятельности, редко можно услышать, чтобы кто-то обсуждал, что такое указатель и как его использовать в MQL5.

Рассматривается реализация OneTrans для задач трейдинга на MQL5: FlashAttention на OpenCL, модуль многоголового кросс‑внимания, смешанный Feed‑Forward и объект верхнего уровня. Поясняется адаптация к финансовым данным, кэширование Key/Value и формирование стека токенов. Читатель получит рабочий каркас и примеры соединения компонентов в согласованный вычислительный граф.

Хотя мы можем выполнять операции с базой данных, содержащей около 10 записей, но материал усваивается гораздо лучше, когда мы работаем с файлом, который содержит более 15 тысяч записей. То есть, если бы мы попытались создать такое вручную, то эта задача была бы огромной. Однако трудно найти такую базу данных, даже для учебных целей, доступную для скачивания. Но на самом деле нам не нужно к этому прибегать, мы можем использовать MetaTrader 5 для создания базы данных для себя. В сегодняшней статье мы рассмотрим, как это сделать.

В статье представлена инженерная реализация ReGEN-TAD для онлайн-обработки: единый вычислительный конвейер с магистралью (backbone) и универсальной генеративной головой прогнозирования/уточнения/реконструкции. Разобрана организация прямого и обратного прохода с запаздывающей обратной связью и контроль согласованности представлений. Тестирование в потоковом режиме иллюстрирует поведение системы и ограничения по риску; читатель получает готовую схему интеграции в торговый конвейер.

В этой статье показано, как создавать скругленные текстовые выноски в MQL5, комбинируя скругленный прямоугольник с треугольником-указателем и управляя ориентацией (вверх, вниз, влево, вправо). В ней подробно описаны предварительные вычисления геометрии, суперсэмплированное заполнение, закругленные дуги вершин и сегментированные рамки с коэффициентом расширения для бесшовных соединений. Читатели получат настраиваемый код для установки размера, радиуса, цвета, прозрачности и толщины, готовый для использования в качестве оповещений или всплывающих подсказок в торговых интерфейсах.

Узнайте, как советник Boom & Crash Interceptor превращает ваши графики в проактивную систему оповещений, выявляющую взрывные движения с помощью быстрого анализа скорости, проверки всплесков волатильности, подтверждения тренда и фильтров пивот-зон. Четкие зеленые стрелки "Boom" и красные "Crash" помогают быстрее принимать решения: этот инструмент отсекает рыночный шум и позволяет эффективнее использовать ценовые всплески. Давайте разберем, как это работает и почему этот инструмент может стать вашим следующим важным преимуществом в торговле.

В статье рассматривается, почему результаты торговли могут значительно различаться у разных брокеров, даже при использовании одной и той же стратегии и финансового символа, из-за децентрализованного ценообразования и расхождений в данных. Эта статья помогает разработчикам MQL5 понять, почему их продукты могут получать неоднозначные отзывы на MQL5 Marketplace, и призывает разработчиков адаптировать свои подходы к конкретным брокерам для обеспечения прозрачных и воспроизводимых результатов. В случае широкого распространения это может стать важной, узкоспециализированной передовой практикой, которая принесет пользу нашему сообществу.

В данной статье описывается простой, но комплексный алгоритм статистического арбитража для торговли корзиной коинтегрированных акций. В него входит полнофункциональный скрипт на языке Python для загрузки и хранения данных; тесты на корреляцию, коинтеграцию и стационарность, а также пример реализации сервиса Metatrader 5 для обновления базы данных и соответствующий советник. Здесь приведены некоторые проектные решения для справки и в целях содействия воспроизведению эксперимента.

Представлен инструмент для анализа пробоев наклонных трендовых линий, который использует проверку по трем свингам для генерации объективных сигналов Price Action. Система автоматизирует выявление свингов, построение трендовых линий и подтверждение пробоев, используя логику пересечения цены с линией, чтобы снизить шум и стандартизировать исполнение сигналов. В статье изложены правила стратегии, показана реализация на языке MQL5 и рассмотрены результаты тестирования; инструмент предназначен для анализа и подтверждения сигналов, а не для автоматической торговли.

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.

Пожалуй, это самая веселая статья на данный момент. Так происходит, потому что здесь мы реализуем модификацию объекта, присутствующего в MetaTrader 5, чтобы создать другой, изначально отсутствующий на платформе. Конечно, то, что мы здесь рассмотрим, может показаться безумием, но это работает и имеет очень интересное цель.

В данной статье рассматривается важная роль факторизации матриц в алгоритмической торговле, в частности в приложениях MQL5. От регрессионных моделей до многоклассовых классификаторов — мы рассмотрим практические примеры, демонстрирующие, насколько легко эти методы можно интегрировать с помощью встроенных функций MQL5. Независимо от того, занимаетесь ли вы прогнозированием направления движения цен или моделированием поведения индикаторов, данное руководство заложит прочную основу для создания интеллектуальных торговых систем с использованием матричных методов.

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.

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 этом материале мы представляем структурированную многоуровневую систему защиты, нацеленную на достижение амбициозных показателей прибыли при одновременном снижении риска катастрофических потерь. Основное внимание уделяется сочетанию агрессивной торговой логики с защитными механизмами на каждом этапе торгового процесса. Идея состоит в том, чтобы создать советника, который ведёт себя как «хищник, осознающий риск»: способен находить торговые возможности с высоким потенциалом, но всегда имеет несколько защитных слоёв, не позволяющих системе «ослепнуть» при внезапном рыночном стрессе.

В этой статье рассматриваются основные принципы HMAC-SHA256 и API-подписей в языке MQL5; объясняется, как сообщения и секретные ключи объединяются для безопасной аутентификации запросов. Это закладывает основу для подписывания API-вызовов без раскрытия конфиденциальных данных.

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.

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 этой статье мы по-новому взглянем на скрытый, геометрический источник ошибок, который незаметно формирует каждое предсказание, сделанное вашими моделями. Переосмысливая то, как мы оцениваем и применяем прогнозы машинного обучения в трейдинге, мы показываем, как эта упущенная из виду перспектива может способствовать принятию более взвешенных решений, повышению доходности и более разумному способу работы с моделями, которые, как нам казалось, мы уже понимаем.

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 описывается использование файлов CSV для тестирования на исторических данных обновлений весов портфеля в стратегии, основанной на возврате к среднему значению и использующей статистический арбитраж на основе коинтегрированных акций. Это включает в себя как заполнение базы данных результатами сравнения собственных векторов в скользящих окнах (RWEC), так и сравнение отчетов по бэктесту. В то же время в статье подробно описывается роль каждого параметра RWEC и его влияние на общий результат бэктеста, а также показывается, как сравнение относительного просадки может помочь нам в дальнейшей оптимизации этих параметров.

В этой статье мы обновим панель сканера по нескольким таймфреймам на MQL5, добавив в нее функции перемещения и переключения. Включаем перетаскивание панели и функцию сворачивания / разворачивания для лучшего использования экрана. Реализуем и тестируем эти усовершенствования для повышения гибкости торговли.

BUZOA — популяционный метаэвристический алгоритм, в котором каждый агент на каждой итерации случайно выбирает одну из трёх тактик охоты: узкий поиск вокруг личного рекорда, классический PSO-шаг к лидеру стаи или полную телепортацию в случайную точку пространства. В статье разбирается реализация алгоритма на MQL5, показывается найденная в оригинальной формулировке ошибка знака коэффициента и приводятся результаты бенчмарка на стандартном тестовом стенде.

Данная статья относится к категории тех материалов, где для понимания происходящих процессов определенно недостаточно просто просмотреть и изучить код. Фактически, необходимо создать исполняемое приложение и использовать его в любом графике. Это делается для того, чтобы можно было понимать мелкие детали, которые в ином случае чрезвычайно сложны для восприятия. Такие, например, как совместное использование клавиатуры и мыши для создания определенных элементов.

Мы рассмотрим, как объединить Parabolic SAR и индикатор Fractals для создания нового индикатора осцилляторного типа. Используя сильные стороны обоих инструментов, трейдеры могут разработать более точную и эффективную торговую стратегию.

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.