Статьи по программированию на языке MQL5

Узнайте, как организованно отображать логи прямо на графике MetaTrader, используя рамки, заголовки и автоматическую прокрутку. В этой статье мы показываем, как создать визуальную систему логирования с помощью MQL5, идеально подходящую для отслеживания действий вашего робота в реальном времени.

В этой части мы сосредоточимся на разработке слоя интеллектуального управления исполнением, который непрерывно отслеживает и оценивает спреды в реальном времени по нескольким символам. Советник динамически адаптирует выбор символов, включая или отключая торговлю по отдельным символам в зависимости от эффективности спреда, а не по фиксированным правилам. Этот подход позволяет высокочастотным мультивалютным системам отдавать приоритет символам с наименьшими торговыми издержками.

Эмпирическое исследование краткосрочных торговых паттернов Ларри Уильямса, показывающее, как классические сетапы можно автоматизировать в MQL5, протестировать на реальных рыночных данных и оценить с точки зрения устойчивости, прибыльности и практической ценности для торговли.

В статье показано, как улучшить MQL5-индикатор футпринта: над каждой свечой добавляется компактный информационный блок, отражающий настроения по объёму и в котором отображаются чистая дельта, общий объём и процентное соотношение покупок и продаж. Мы реализуем сглаженную отрисовку с суперсэмплингом, скруглённые углы с помощью растеризации дуг и четырёхугольных примитивов, а также попиксельное альфа-смешивание. Вспомогательные инструменты включают преобразование цветов в ARGB, сканлайновую растеризацию и понижающую дискретизацию бокс-фильтром. Блок позволяет быстро оценивать настроения по объёму и остаётся разборчивым при разных уровнях масштаба.

В статье рассматриваются теоретические основы и практическая реализация модели смеси нормальных распределений (Gaussian Mixture Model) на языке MQL5. Представлен класс CGMM и примеры его использования, а также методология выбора оптимального количества компонентов модели с помощью информационных критериев AIC/BIC. Значительное внимание уделяется принципу работы EM-алгоритма — признанного стандарта при обучении вероятностных моделей со скрытыми(латентными) переменными. Реализована поддержка режима обучения MAP и инициализация параметров с помощью K-Means++. Готовый инструмент для кластеризации, оценки многомерной плотности и генерации данных теперь доступен и в MetaTrader 5.

В статье представлен советник на MQL5, который адаптирует метод максимального потока Форда-Фалкерсона в фильтр ликвидности и пропускной способности. Рыночные структуры — максимумы/минимумы свингов, ценовой дисбаланс (FVG), ордер-блоки и пулы ликвидности — образуют ориентированный граф с пропускной способностью ребер, определяемой объемом, ценовой реакцией, расстоянием и качеством структуры. Максимальный поток позволяет оценить возможности ICT-сделок, отфильтровать слабые пути и использовать динамическое управление размером позиции для последовательного двухэтапного процесса принятия решений.

В этой статье реализован полноценный советник на языке MQL5, который в реальном времени отслеживает вручную построенные уровни поддержки и сопротивления. Он синхронизирует горизонтальные линии, обнаруживает приближения, касания, пробои, развороты и ретесты, а также выполняет проверку свечных паттернов при необходимости. Алерты и маркеры на графике обеспечивают четкую и воспроизводимую обратную связь, позволяя сохранить ручной анализ и при этом автоматизировать отслеживание ключевых ценовых уровней.

Узнайте, как исправить критический изъян в финансовом машинном обучении, который приводит к переобученным моделям и плохой работе в реальной торговле, — одновременность меток. При использовании метода тройного барьера (triple-barrier) обучающие метки перекрываются во времени, нарушая базовое предположение IID большинства ML-алгоритмов (алгоритмов машинного обучения). В статье показано практическое решение через взвешивание наблюдений: как измерять временное перекрытие торговых сигналов, рассчитывать взвешивание наблюдений с учётом уникальной информации и применять эти веса в scikit-learn для построения более устойчивых классификаторов. Освоение этих техник поможет сделать торговые модели более устойчивыми, надёжными и прибыльными.

Мы превращаем боковую панель "Палитра инструментов" из статической оболочки в интерактивную систему MQL5. В статье реализованы выдвижные панели для каждой категории, обработчик событий графика, механизм рисования с несколькими щелчками мыши (инструменты с одним, двумя и тремя щелчками), а также взаимодействие с мышью, включая перетаскивание, изменение размера нижнего края, прокрутку, состояния при наведении курсора и переключение тем в реальном времени. Вы сможете выбирать инструмент и размещать объекты графика непосредственно из палитры для анализа.

Реализуем концепцию Malaysian Engulfing в MQL5 с помощью двух согласованных индикаторов. Один применяет строгие правила поглощения по телам свечей для точного обнаружения паттерна; другой использует машину состояний, чтобы отслеживать дальнейшее развитие — откаты и ретесты с учетом заданного окна наблюдения — прямо на графике. В результате получается повторяемый рабочий процесс на основе правил, который заменяет субъективные визуальные оценки программируемой логикой.

В этой восьмой части серии «Искусство работы с логами» мы исследуем реализацию многоязычных сообщений об ошибках в Logify — мощной библиотеке логирования для MQL5. Вы узнаете, как структурировать ошибки с контекстом, переводить сообщения на несколько языков и динамически форматировать логи по уровням логирования. И всё это — с чистым, расширяемым и готовым к продакшену дизайном.

В этой статье мы разрабатываем систему распознавания паттернов "5 Drives" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "5 Drives" с использованием точек разворота и коэффициентов Фибоначчи, совершая сделки с настраиваемыми уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита на основе выбранных пользователем параметров. Мы улучшим работу трейдеров с помощью визуальной обратной связи, используя графические объекты, такие как треугольники, линии тренда и подписи, для наглядного отображения структуры паттерна A-B-C-D-E-F.

Исследуйте, действительно ли финансовые рынки случайны, воспроизводя эксперименты Ларри Уильямса по поведению рынка с помощью MQL5. В этой статье показано, как простые тесты на основе поведения цены могут выявлять статистические перекосы в поведении рынка с помощью советника (Expert Advisor, EA).

Файловая система MQL5 работает в строгой песочнице. Понимание флагов доступа и правил разрешения путей лежит в основе любого надёжного пайплайна экспорта. В статье создаётся класс CCSVExporter, который отвечает за создание файлов, безопасное дописывание и механизмы восстановления при ошибках. Также рассматриваются разбор CSV-файлов, токенизация полей, конфликты параллельного доступа и стратегии буферизации записи при интенсивных сериях оптимизации.

Несмотря на изложенное в предыдущей статье, это кажется чем-то простым. Там перед нами стоят различные проблемы и множество задач, которые нужно решить и выполнить. Вы, уважаемый читатель, можете представить, что всё легко и просто. По наивности вы просто принимаете то, что вам предлагают. И это ошибка, которой вам, уважаемый читатель, следует постараться избежать. Хуже простого принятия — непонимание и попытка использовать что-то без реального осознания того, что именно используется. Среди новичков часто встречается этап копирования и вставки кода. Если вы не хотите навсегда остаться на этом этапе, стоит научиться использовать определенные инструменты. Одним из наиболее часто используемых программистами инструментов является документация. Второй инструмент состоит из тестов и лог-файлов. Здесь мы увидим, как это сделать.

В статье реализован двухслойный подход к входу в сделку: графовый fair-value скальпер по 28 валютным парам и вероятностный VQC‑фильтр — классически симулированная схема вращений с онлайн‑обучением в MQL5 через parameter‑shift и Adam. Разбираются кодирование признаков, аналитический градиент, согласование направлений, калибровка порога уверенности и защита от подглядывания в будущее. Читатель получает рабочую архитектуру фильтра и практические приёмы её интеграции в советник.

В данной статье мы подготовим базу для того, что будет рассмотрено в следующей публикации. Мы также рассмотрим, как разрешить редактирование и перемещение объекта типа OBJ_LABEL в полностью интерактивном режиме. Иными словами, мы можем изменить как текст, так и положение объекта OBJ_LABEL, не открывая окно свойств объекта.

Давайте обсудим, как можно сделать наших советников разговорчивыми, используя технологию преобразования текста в речь, при совместном применении Python и MQL5. После прочтения этой статьи вы ознакомитесь с рабочим примером советника, который озвучивает динамическую рыночную информацию. Вы освоите применение TTS (преобразование текста в речь), функции WebRequest, и узнаете, как библиотеки Python интегрируются с языком MQL5 для создания по‑настоящему голосового торгового инструмента.

В этой статье я покажу как максимально просто и практично использовать индикатор для отслеживания открытых позиций на торговом сервере. Я делаю это именно так, шаг за шагом, чтобы показать, что вам не обязательно переносить всё это в советник. Многие из вас, вероятно, уже привыкли к этому по той или иной причине. На самом деле это ерунда, так как по мере развития данной реализации станет ясно, что вы сможете создавать или реализовать различные типы индикаторов для этой цели.

В статье создается прозрачный советник MQL5 для скрытых разворотов Smash Day Ларри Уильямса. Сигналы формируются только на новых барах: сначала проверяется сетап-бар, затем он подтверждается, когда следующая сессия торгуется за его экстремумом. Риск управляется через ATR или структурные стопы с заданным соотношением риска и прибыли, размер позиции может быть фиксированным или рассчитываться от баланса, а фильтры направления и правило одной позиции помогают обеспечить воспроизводимость тестов.