Статьи по программированию на языке MQL5

Узнайте, как создать советника для ручного тестирования в визуальном тестере MetaTrader 5, добавив кнопки на графике с помощью CButton, размещая ордера через CTrade и фильтруя позиции с помощью «магического числа». В статье реализованы элементы управления Buy/Sell и Close All, настраиваемый размер лота и начальный стоп-лосс, а также трейлинг-стоп через CPositionInfo. Кроме того, вы узнаете, как загружать индикаторы с помощью tester.tpl для более быстрой проверки идей перед автоматизацией и сужения диапазонов оптимизации.

В этой статье предлагается использовать сравнение собственных векторов со скользящим окном для ранней диагностики дисбаланса и ребалансировки портфеля в рамках стратегии статистического арбитража, основанной на возврате к среднему (mean-reversion) и коинтегрированных акциях. Данный метод противопоставляется традиционной валидации с помощью ADF-теста на внутривыборочных и вневыборочных данных (IS/OOS), показывая, что сдвиги собственных векторов могут сигнализировать о необходимости ребалансировки даже в тех случаях, когда IS/OOS ADF всё ещё указывает на стационарность спреда. Хотя этот метод предназначен в первую очередь для мониторинга торговли в реальном времени, в статье делается вывод, что сравнение собственных векторов также может быть интегрировано в систему скоринга — хотя его реальный вклад в эффективность стратегии ещё предстоит проверить.

В статье реализуются GJR-GARCH и TARCH в библиотеке волатильности MQL5 и объясняется, почему учёт асимметрии даёт преимущества по сравнению со стандартными ARCH/GARCH. Рассматриваются формулировка моделей, параметризация и использование через производные классы и скрипты. Читатели получают примеры кода для калибровки и одношагового прогнозирования на реальных данных для управления рисками и диагностики моделей.

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.

Продолжаем работу над реализацией подходов, предложенных авторами фреймворка ResFlow. В статье представлена реализация высокочастотного модуля HTR. В нем контекст и локальная динамика приводятся к сопоставимому виду, проходят рекуррентный блок, а затем формируют согласованное внутреннее представление потока.

В этой статье мы создаем синтетический символ с использованием генеративно-состязательной сети (GAN), которая включает в себя генерацию реалистичных финансовых данных, имитирующих поведение реальных рыночных инструментов, таких как EURUSD. Модель GAN изучает закономерности и волатильность на основе исторических рыночных данных и создает синтетические ценовые данные с аналогичными характеристиками.

В этом обсуждении мы сделаем шаг вперед в разбиении нашей программы MQL5 на более мелкие и более управляемые модули. Эти модульные компоненты затем будут интегрированы в основную программу, что улучшит ее организацию и удобство обслуживания. Такой подход упрощает структуру нашей основной программы и делает отдельные компоненты пригодными для повторного использования в других советниках и индикаторах. Приняв эту модульную конструкцию, мы создаем прочную основу для будущих улучшений, что принесет пользу как нашему проекту, так и широкому сообществу разработчиков.

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.

Статья показывает, как построить stack-ансамбль для MetaTrader 5 без утечки данных между уровнями и расхождений инференса. Реализован purged expanding walk-forward с 72-часовым разрывом, три разнородных CatBoost-классификатора, калибраторы вероятности и размера позиции, а также встраивание 31 модели в советник MQL5. Отдельный аудит 2026 года демонстрирует границы применимости профилей и сравнение с неизменяемой базовой линией.

В данной статье мы разрабатываем бегущую тикерную строку на языке MQL5 для мониторинга в реальном времени нескольких инструментов, отображающую цены Bid, спреды и ежедневные процентные изменения с эффектом прокрутки. Мы реализуем настраиваемые шрифты, цвета и скорость прокрутки, чтобы эффективно выделять движение цен и тренды.

В этом обсуждении мы противопоставим классический подход к кросс-валидации временных рядов современным альтернативам, бросающим вызов его основным допущениям. Мы выявляем ключевые «слепые зоны» традиционной кросс-валидации, особенно её неспособность учитывать меняющиеся рыночные условия. Для устранения этих пробелов мы внедряем эффективную кросс-валидацию исторической памяти рынка (Effective Memory Cross-Validation, EMCV) - подход, ориентированный на предметную область, ставящий под сомнение устоявшееся мнение о том, что увеличение объема исторических данных всегда повышает показатели результатов.

Инструменты Фибоначчи – одни из наиболее популярных инструментов технического анализа. В этой статье мы создадим советник Interactive Fibonacci EA, который строит уровни коррекции и расширения, динамически реагирующие на движение цены, выдает алерты в реальном времени, аккуратно оформляет линии и показывает бегущую строку в стиле новостной ленты. Еще одно важное преимущество этого советника – гибкость: вы можете вручную ввести на графике значения максимума (A) и минимума (B) движения, что дает точный контроль над анализируемым рыночным диапазоном.

Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.

В этой статье показано, как автоматизировать стратегию волатильного пробоя Ларри Уильямса в MQL5 с помощью практического пошагового подхода. Вы узнаете, как оценивать расширение дневного диапазона, определять уровни входа на покупку и продажу, управлять риском с помощью стопов на основе диапазона и целей по прибыли на основе соотношения риск/прибыль, а также разработать профессиональный советник (Expert Advisor, EA) для MetaTrader 5. Материал предназначен для трейдеров и разработчиков, которые хотят превратить торговые идеи Ларри Уильямса в полностью тестируемую и готовую к развертыванию автоматическую торговую систему.

Практическое введение в регрессионные модели временных рядов: регрессия на константу и парная регрессия при детерминированном, экзогенном и эндогенном регрессорах. Описаны ключевые шаги диагностики, включая анализ остатков и проверку гипотез, необходимые для обоснованных торговых решений. Приложены MQL5‑скрипты для MetaTrader 5, реализующие тесты и графики на реальных данных.

Статья знакомит с фреймворком INFNet, предложенным для эффективного взаимодействия признаков в многозадачных системах. Проанализированы ключевые принципы в контексте финансовых рынков. Начата адаптация предложенных подходов средствами MQL5: переосмыслена структура данных и реализован механизм генерации сценарных токенов. Создана основа для дальнейшей разработки моделей с линейной сложностью и устойчивой обработкой разнородных рыночных сигналов.

В статье реализован Andean Condor Algorithm (ACA) для MQL5 — компактный оптимизатор с многомасштабным оператором интенсификации. Выявлен эффект значимого роста качества при малой популяции: одна корректировка настроек выводит его в топ-45 — и за этим стоит характерная особенность алгоритма, о которой стоит знать. Материал даёт готовый код и практические ориентиры по применению.

После перерыва в разработке и улучшении сервиса, используемого для репликации/моделирования, сегодня мы возобновляем над ним работу. Теперь, когда мы отказались от использования таких ресурсов, как глобальные переменные терминала, нам придется полностью реструктурировать некоторые его части. Не волнуйтесь, этот процесс будет подробно объяснен, чтобы каждый мог следить за разработкой нашего сервиса.

В данной статье мы рассмотрим изменения, которые позволят системе репликации/моделирования работать более эффективно и безопасно. Также я не оставлю без внимания тех, кто хочет извлечь максимум пользы из использования классов. Кроме того, рассмотрим специфическую проблему в MQL5, которая снижает производительность кода при работе с классами, и объясним, как ее решить.

Тройной экспоненциальный осциллятор скользящей средней (Triple Exponential Moving Average Oscillator, TRIX) и осциллятор процентного диапазона Уильямса (Williams Percentage Range Oscillator) — это еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эта пара индикаторов, как и те, которые мы недавно рассматривали, также дополняет друг друга, поскольку TRIX определяет тренд, а процентный диапазон подтверждает уровни поддержки и сопротивления. Как всегда, мы используем Мастер MQL5 для оценки потенциала индикаторов.

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.

В этой статье мы наконец решим проблемы моделирования тиков на одноминутном баре, чтобы те могли сосуществовать с реальными тиками. Таким образом, мы избежим возникновения проблем в будущем. Представленный здесь контент предназначен только для образовательных целей. Ни в коем случае его не следует рассматривать как приложение, предназначенное для чего-то иного, кроме изучения и освоения представленных концепций.

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.

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.

В статье представлена практическая реализация ключевых модулей архитектуры MomAD, адаптированных для финансовых временных рядов: TTM и MPI. Рассмотрены механизмы сопоставления сценариев-кандидатов с историей решений, выбора согласованного торгового плана и его уточнения через рыночный контекст. Работа показывает, как модель может снижать реакцию на шум, сохранять преемственность решений и формировать более устойчивую торговую гипотезу.

Узнайте, как использовать функцию WebRequest и вызовы внешних API, чтобы получать свежие свечные данные, преобразовывать каждое значение в пригодный тип и аккуратно сохранять информацию в табличном виде. Этот шаг закладывает основу для создания индикатора, который визуализирует данные в свечном формате.

Мы переводим идею ретеста EMA(50) в советник для внутридневной торговли, основанный на поведении цены. В исследовании формализуются трендовый уклон, взаимодействие с EMA (проколоть/пробить и закрыться), подтверждение реакции и дополнительные фильтры, после чего они реализуются в MQL5 с использованием модульных функций и дескрипторов с безопасным управлением ресурсами. Визуальное тестирование в Тестере стратегий позволяет проверить корректность сигналов. В результате получается понятный шаблон для кодирования дискреционных отскоков.

В статье продолжается реализация фреймворка STCA средствами MQL5. Оригинальные оптимизации Self-Attention перенесены в архитектуру FlashAttention-2 и адаптированы под финансовые данные. Особое внимание уделено аккумулированию и распределению градиентов между потоками рабочей группы для анализа длинных временных рядов и многоголового внимания.

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.

В статье MQL5-индикатор футпринт-графика расширяется слоями рыночной структуры и ордер-флоу: барами объёмного профиля, точкой контроля (Point of Control, POC), подсветкой зоны стоимости (value area), выявлением последовательных дисбалансов, зонами поглощения, а также маркерами single print (одиночных принтов) и unfinished business (незавершённой аукционной отработки экстремума). Мы расширим структуры данных бара, добавим функции для POC/зоны стоимости, дисбаланса и поглощения, а также построим конвейер отрисовки с фиксированным порядком слоёв. Вы получите готовые входные параметры, метаданные и утилиты отрисовки для интеграции и настройки этих слоёв в индикаторе.

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.