Статьи по программированию на языке MQL5

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.

В этой статье мы рассмотрим, как выполнить визуализацию и, следовательно, поймем, как структурирована база данных. Это было сделано с помощью анализа внутренней структуры базы данных. Хотя подобные вещи могут показаться излишними, они вполне оправданы, если мы действительно намерены стать администраторами баз данных. Да, есть люди, которые зарабатывают на жизнь, поддерживая и создавая базы данных.

В этой статье метод поиска в глубину применяется к структуре рынка путем моделирования максимумов и минимумов свингов в виде узлов графа и отслеживания одного структурного пути настолько глубоко, насколько остаются валидными соответствующие условия. Когда ключевой свинг пробит, алгоритм возвращается назад и исследует альтернативную ветвь. Читатели получают практический фреймворк для формализации структурной направленности и проверки того, соответствует ли текущий путь таким целям, как пулы ликвидности или зоны спроса и предложения.

Мы преобразуем правила разворота Smash Day Ларри Уильямса в пользовательский индикатор MQL5, который отмечает подтвержденные сетапы стрелками. Шаг за шагом в статье показаны привязка буферов, свойства графических построений, заполнение буферов на исторических данных и обновления в реальном времени внутри OnCalculate. Настраиваемое количество предыдущих баров для проверки и наглядное отображение на графике помогают быстро выявлять развороты, соответствующие условиям модели, при этом итоговые торговые решения остаются дискреционными и зависят от контекста.

Кандидат в нашу рейтинговую таблицу — Beluga Whale Optimization, метаэвристика, построенная на трёх моделях поведения кита-белухи: парном плавании, охоте с полётом Леви и обновлении популяции через падение кита. По ходу реализации обнаружилось, что алгоритм не столько оптимизирует, сколько считывает геометрию тестового стенда, разбираем механизм этого и собираем честную перспективную модификацию BWOm.

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.

Это первая часть серии статей, посвящённых реализации двумерных копул в MQL5. В статье представлен код, реализующий гауссову копулу и t-копулу Стьюдента. Также рассматриваются основы статистических копул и связанные с ними темы. Код основан на Python-пакете ArbitrageLab от Hudson and Thames.

В этой статье мы представляем библиотеку MQL5 для моделирования волатильности, разработанную так, чтобы функционировать аналогично пакету arch в Python. В настоящее время библиотека поддерживает спецификацию распространённых моделей условного среднего: HAR, AR, Constant Mean и Zero Mean, а также моделей условной волатильности: Constant Variance, ARCH и GARCH.

В этой статье мы улучшим индикатор Smart WaveTrend Crossover в MQL5, добавив отрисовку с использованием Canvas для градиентных туманных наложений, сигнальные блоки для обнаружения пробоев, а также метки сигналов в виде пузырьков с подписями или простых треугольников. Мы также реализуем функции управления рисками с динамическими уровнями Take Profit и Stop Loss, рассчитываемыми через множители свечей или проценты и отображаемыми с помощью линий и таблицы, а также добавим параметры фильтрации по тренду и расширения сигнальных блоков.

В данной статье мы предлагаем систему оценки стратегий возврата к среднему значению, основанную на статистическом арбитраже коинтегрированных акций. В статье предлагаются критерии, которые варьируются от ликвидности и транзакционных издержек до количества рангов коинтеграции и времени возврата к среднему значению, при этом учитываются стратегические критерии — частота данных (временной интервал) и период обратного обзора для тестов на коинтеграцию, которые оцениваются до того, как будет сформирован итоговый оценочный балл (rank_score). Предоставляются файлы, необходимые для воспроизведения бэктеста, а также приводятся комментарии к его результатам.

В этой статье мы разработаем пользовательский индикатор MQL5 под названием Smart WaveTrend Crossover, использующий два осциллятора WaveTrend: один — для формирования сигналов пересечения, второй — для фильтрации тренда, с настраиваемыми параметрами длины канала, периода усреднения и скользящей средней. Индикатор отображает цветные свечи в зависимости от направления тренда, отображает стрелки покупки и продажи при пересечениях, а также включает параметры для включения подтверждения по тренду и настройки визуальных элементов, таких как цвета и смещения.

В этой увлекательной статье мы создадим своего первого торгового робота в симуляторе и запустим тестирование стратегии, напоминающее работу тестера стратегий MetaTrader 5, а затем сравним результат, полученный в пользовательской симуляции, с результатом в нашем любимом терминале.

Мы реализуем разворотные паттерны Smash Day Ларри Уильямса в MQL5, создавая советник на основе правил с динамическим управлением риском, логикой подтверждения пробоя и исполнением по принципу «одна сделка за раз». Читатели смогут провести бэктест, воспроизвести результаты и изучить влияние параметров с помощью тестера стратегий MetaTrader 5 и предоставленного исходного кода.

В этой статье мы разрабатываем пользовательский индикатор на MQL5 для гибридных TPO-профилей с поддержкой нескольких сессионных периодов: внутридневных, дневных, недельных, месячных и фиксированных периодов с учётом часового пояса. Индикатор дискретизирует цены по сетке, отслеживает данные сессии, включая максимумы, минимумы, цены открытия и закрытия, а также рассчитывает ключевые элементы, такие как точка контроля (POC) и зона стоимости (value area) на основе количества TPO. Он визуально отображает профили на графике с настраиваемыми цветами для букв TPO, одиночных отпечатков (single prints), зон стоимости, POC и маркеров закрытия, позволяя выполнять подробный анализ сессий.

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.

Освойте автоматизацию краткосрочных свинговых паттернов Ларри Уильямса с помощью MQL5. В этом руководстве мы разработаем полностью настраиваемого советника (Expert Advisor, EA), использующего неслучайные рыночные структуры. Мы рассмотрим, как интегрировать надежное управление рисками и гибкую логику выхода, создав прочную основу для системной разработки и бэктестирования торговых стратегий.

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.

В данной статье представлен пример реализации сервиса на MQL5 для обновления вновь созданной базы данных, используемой в качестве источника для анализа данных и для торговли корзиной коинтегрированных акций. Подробно объясняется логика проектирования базы данных, а также приводится описание структуры данных (data dictionary) для справки. Предоставлены скрипты на MQL5 и Python для создания базы данных, инициализации её схемы и загрузки рыночных данных.

Мы реализуем советник на языке MQL5, который обнаруживает блоки ордеров, сформированные после пробоя консолидации, и подтверждает их с помощью разрывов справедливой стоимости. Каждая зона подтверждается пробоем структуры и предшествующей провокацией, а затем фильтруется по тренду на более высоком таймфрейме. Программа добавляет отслеживание митигации зон, расчет лота на основе риска и два режима трейлинг-стопа, обеспечивая наглядное отображение на графике и логику совершения сделок, готовую к тестированию на исторических данных.

В этой статье будет объяснен очень простой и легкий для понимания механизм, целью которого является сортировка любого массива. В ней мы увидим, что полученный результат не всегда соответствует ожиданиям, поэтому для достижения нужных показателей потребуется адаптировать саму реализацию.

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.

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.

В статье показано, как автоматизировать разворотные паттерны Smash Day Ларри Уильямса в MQL5 в рамках структурированного подхода. Мы реализуем советник, который ограничивает период валидности сетапов заданным окном, согласует входы с направлением тренда по Supertrend и применяет фильтры по дням недели, а также поддерживает вход при пересечении уровня или после закрытия бара за уровнем. Код обеспечивает правило: не более одной открытой позиции одновременно и поддерживает расчет объема на основе риска или фиксированный размер позиции. Приведены пошаговая разработка, процедура бэктестирования и воспроизводимые настройки.

В этой статье объясняется, как разработать профессиональный советник (EA) на MQL5 на основе Heikin Ashi. Вы узнаете, как настроить входные параметры, перечисления, индикаторы, глобальные переменные и реализовать основную торговую логику. Вы также сможете выполнить бэктест на золоте, чтобы проверить свою работу.

Многим трейдерам сложно распознавать настоящие развороты. В этой статье представлен советник, который объединяет RVGI, CCI (±100) и трендовый фильтр SMA, формируя единый четкий сигнал разворота. Советник включает панель на графике, настраиваемые алерты и полный исходный файл, готовый к немедленной загрузке и тестированию.

В этой статье показано, как спроектировать и реализовать советник для торговли пробоями волатильности по Ларри Уильямсу в MQL5: измерение диапазона свинга, расчет уровней входа на пробой, расчет размера позиции на основе риска и тестирование на реальных рыночных данных.

В статье создаётся автоматическая программа MQL5 для торговли по стратегии Turtle Soup против ложных пробоев N-барных максимумов и минимумов. Реализуются обнаружение снятия ликвидности, подтверждающие закрытия обратно внутрь уровня, фильтры глубины и возраста экстремума, необязательная проверка тела разворотной свечи, динамические и статические стоп-лоссы, два режима тейк-профита, трейлинг по пунктам и наглядная разметка графика.

В этой статье мы создадим на MQL5 торговую систему на основе зон спроса и предложения. Она определяет такие зоны по диапазонам консолидации, подтверждает их импульсными движениями и открывает позиции на ретестах с подтверждением тренда и настраиваемыми параметрами риска. Система отображает зоны с помощью динамических подписей и цветов, а также поддерживает трейлинг-стопы для управления рисками.

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.

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.

Эта статья — первая часть серии из двух материалов, предназначенной для освоения практических навыков и лучших практик написания пользовательских индикаторов на MQL5. На практическом примере Heikin Ashi в статье рассматривается теория графиков Heikin Ashi, объясняется, как рассчитываются свечи Heikin Ashi, и показывается их применение в техническом анализе. Центральная часть материала — пошаговое руководство по разработке полнофункционального индикатора Heikin Ashi с нуля, с понятными пояснениями, которые помогают читателям разобраться, что именно писать в коде и почему. Эти базовые знания подготовят почву для второй части, где мы создадим советник, торгующий на основе логики Heikin Ashi.