Статьи по программированию на языке MQL5

Как мы объясняли в первой статье о SQL, нет смысла тратить время на программирование процедур для выполнения того, что уже включено в SQL. Однако, если не знать самых основ, вы не сможете ничего сделать с помощью SQL, чтобы воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает этот инструмент. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, как выполнять основные задачи в базах данных.

Узнайте, как читать CSV-файл в MQL5 и упорядочивать содержащиеся в нем торговые данные в динамических массивах. В этой статье пошагово показано, как подсчитать элементы файла, сохранить все данные в едином массиве и разнести каждый столбец по отдельным массивам, заложив основу для более продвинутого анализа и визуализации торговой эффективности.

В этой статье мы создадим в MQL5 индикатор футпринта, который агрегирует потиковый объём по дискретизированным ценовым уровням и поддерживает режимы отображения Bid vs Ask (bid против ask) и Delta (дельта). Наложение на базе Canvas отрисовывает текст объёма с цветовым масштабированием, выравнивает его по свечам и обновляется на каждом тике. Вы узнаете, как сортировать ценовые уровни, нормализовать максимальные значения для цветового отображения и выполнять быструю перерисовку при масштабировании, прокрутке и изменении размера графика, чтобы анализировать распределение объёма и преобладание агрессивных покупателей или продавцов внутри каждого бара.

Хотя многие считают, что мы можем без проблем встраивать SQL-код в другой код, обычно это не так. Причина заключается в том, что SQL-код включается в исполняемый файл в виде строки. И тот факт, что SQL-код внедряется в виде строки, хотя и не вызывает проблем в небольших фрагментах, в итоге это может создать нам немало головной боли.

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.

Статистика всегда лежала в основе финансового анализа. По определению статистика – это дисциплина, которая собирает, анализирует, интерпретирует и представляет данные в осмысленном виде. Теперь представьте, что тот же подход применяется к свечам – необработанная ценовая динамика преобразуется в измеримые показатели. Насколько полезно было бы знать для заданного периода центральную тенденцию, разброс и распределение поведения рынка? В этой статье мы покажем именно такой подход и разберем, как статистические методы превращают свечные данные в четкие, практические сигналы.

В данной статье мы внесем ряд улучшений, чтобы индикатор позиции точно отражал реальное состояние дел на торговом сервере с точки зрения открытых позиций и их текущего состояния. Я должен напомнить, что эти приложения, которые будут здесь показаны, ни в коем случае не предназначены для замены каких-либо элементов, доступных в MetaTrader 5. Их также не следует использовать без должной осмотрительности и взвешенного подхода, поскольку их цель — представить обучающий код, то есть предназначенный исключительно для изучения принципов работы системы. Причина, по которой я называю этот код обучающим, заключается в том, что использование сообщений в некоторых случаях не является лучшим способом реализации определенных функций.

Разработка инструментов на основе перестановок в MQL5 обеспечивает систематический способ анализа комбинаций свечных паттернов для торговых стратегий. В этой статье представлен калькулятор и генератор перестановок, предназначенные для вычисления и перечисления всех возможных упорядоченных последовательностей свечей из бычьих и медвежьих наборов, с повторениями или без них. Генерируя исчерпывающие комбинации паттернов, трейдеры могут проводить анализ на основе данных для выявления высоковероятных рыночных паттернов и улучшения принятия решений в автоматизированных торговых системах.

В этом обсуждении мы сосредоточимся на том, как можно преодолеть "стеклянный потолок", создаваемый классическими методами машинного обучения в сфере финансов. Похоже, что самое главное ограничение ценности, которую можно извлечь из статистических моделей, заключается не в самих моделях — ни в данных, ни в сложности алгоритмов, — а скорее в методологии, которую мы используем для их применения. Другими словами, истинным узким местом может быть то, как мы используем модель, а не ее собственный потенциал.

В статье рассказывается, как объединить SQLite (OLTP) с DuckDB (OLAP) для обработки данных статистического арбитража. Колоночный движок DuckDB, оператор ASOF JOIN и встроенные функции для работы с массивами ускоряют выполнение основных задач, таких как сопоставление котировок со сделками и RWEC, при этом зафиксировано увеличение скорости от 2 до 23 раз по сравнению с SQLite при работе с большими массивами данных. Вы получаете более простые запросы и более быструю аналитику, при этом исполнение операций по-прежнему осуществляется в SQLite.

В этой статье мы рассмотрим три из шести событий, которые MetaTrader 5 может генерировать при возникновении каких-либо изменений с объектом на графике. Данные события очень полезны с точки зрения взаимодействия с пользователями. Это происходит так, потому что без понимания этих событий нам придётся приложить гораздо больше усилий для поддержания определённой конфигурации в графике при попытке управлять объектами для конкретных целей.

В этой статье мы создадим в MQL5 систему, которая обнаруживает разрывы справедливой стоимости (FVG) и отслеживает их переход в состояние инвертированного FVG (IFVG). Она выявляет бычьи и медвежьи FVG на последних сформированных барах с фильтрацией по минимальному размеру разрыва, отслеживает состояния FVG Normal, Mitigated и Inverted в зависимости от взаимодействия цены с зоной (митигация при пробое дальней границы, возврат цены в зону после митигации и инверсия фиксируется, когда после повторного входа цена закрывается за дальней границей, выходя изнутри зоны), игнорирует новые FVG, ценовые диапазоны которых перекрываются с уже существующими зонами, и ограничивает число отслеживаемых FVG.