Статьи по программированию на языке MQL5

Инструмент заполнения гэпов выходного дня для MetaTrader 5, готовый к использованию советниками: он обнаруживает гэпы, подтверждает их полное заполнение и записывает детерминированные значения Buy и Sell в буферы индикатора. Он восстанавливает исторические события, отслеживает рынок в реальном времени без перерисовки и визуализирует структуру гэпов непосредственно на графике. Настраиваемые алерты и наглядные графические объекты поддерживают как ручной анализ, так и автоматическое исполнение.

В этой статье реализован советник MQL5, который подключается к индикатору гэпов выходного дня через iCustom() и CopyBuffer() и считывает шесть буферов с сигналами на покупку и продажу, а также уровнями SL/TP. Он проверяет требования брокера к минимальному расстоянию до стоп-уровней, обрабатывает подтверждение закрытым баром и контролирует дублирование сигналов, а также исполняет ордера с настраиваемым магическим числом. Советник также включает механику переноса стоп-лосса при достижении срединного уровня между входом и тейк-профитом, а также процедуру тестирования на исторических данных, позволяющую проверить поведение и адаптировать параметры под вашу конфигурацию.

В предыдущей статье мы завершили рассмотрение сочетания осцилляторов Gator и накопления/распределения при их обычном использовании на основе генерируемых ими необработанных сигналов. Эти индикаторы дополняют друг друга: Gator служит индикатором тренда, а осциллятор накопления/распределения – индикатором объема. Теперь мы продолжим эту тему и рассмотрим, как обучение с учителем может улучшить некоторые из ранее изученных сигнальных паттернов. В нашем подходе к обучению с учителем используется сверточная нейронная сеть (CNN), в которой ядерная регрессия и сходство по скалярному произведению применяются для выбора размеров ядер и количества каналов. Как всегда, мы реализуем это в пользовательском файле класса сигнала, который взаимодействует с Мастером MQL5 при сборке советника.

Сегодня мы используем стандартную библиотеку MQL5 для создания пользовательских классов сигналов и позволяем мастеру MQL5 собрать для нас профессиональный советник. Такой подход упрощает разработку, позволяя даже начинающим программистам создавать надежные советники без глубоких знаний в области программирования, сосредоточившись на настройке параметров и оптимизации стратегии. Давайте шаг за шагом разберем этот процесс.

Эта статья продолжает часть 80, в которой мы рассмотрели сочетание индикаторов Ишимоку и ADX в рамках обучения с подкреплением. Теперь перейдем к обучению на основе инференса. Как уже отмечалось, Ишимоку и ADX дополняют друг друга. Однако мы вновь обратимся к выводам предыдущей статьи об использовании пайплайнов. Для обучения на основе инференса применяем β-вариант вариационного автокодировщика (Variational Auto Encoder, VAE). Также используем пользовательский класс сигнала, предназначенный для интеграции с Мастером MQL5.

В статье реализован CMultiTimeframeMatrix, переиспользуемый дашборд, который сопоставляет символы с таймфреймами и отображает числовой показатель с цветовой кодировкой. Показатель объединяет тренд и импульс с вычетом волатильности, обновляется по таймеру и учитывает ограничения производительности. Вы узнаете, как создавать пользовательский интерфейс с помощью CAppDialog/CLabel, вычислять метрики с помощью CMatrixDouble и встраивать компонент в простой советник для получения целостной картины рынка в реальном времени.

В этой статье я постараюсь как можно проще объяснить, как можно использовать обмен сообщениями между приложениям. Цель в том, чтобы вы могли создать что-то работоспособное максимально простым и эффективным способом, когда это возможно. Не знаю, удастся ли мне донести идею, лежащую в основе этой концепции, поскольку тому, кто сталкивается с ней впервые, её не так-то просто понять. Кроме того, я воспользуюсь случаем, чтобы показать вам, как изменить систему репликации/моделирования, чтобы вы могли отлаживать советник или любой другой код, который разрабатываете. И всё это — столь же просто и прямо.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы использования технических индикаторов, встроенных в MetaTrader 5 и поддерживаемых этой платформой. Знание и понимание подобных индикаторов может значительно упростить, ускорить и сделать более эффективной реализацию решения, поскольку вам не придется беспокоиться о необходимых вычислениях. Платформа сама выполняет их за нас.

В статье представлена вторая часть структурированного подхода к торговле с использованием осцилляторов Gator и накопления/распределения. На примере пяти новых паттернов автор показывает, как отфильтровывать ложные движения, выявлять ранние развороты и сопоставлять сигналы на разных таймфреймах. Благодаря понятным примерам кода и результатам тестирования данный материал помогает связать теорию с практикой разработки на MQL5.

Поначалу эта статья может показаться довольно запутанной из-за материала, который я собираюсь в ней изложить. Тем не менее я постарался изложить всё как можно проще и доступнее. Надеюсь, вы поймёте то, что я здесь покажу, и это когда-нибудь вам пригодится.

MetaTrader 5 предоставляет обширные данные о результатах, но ограниченные возможности структурного анализа. В статье показано, как экспортировать результаты из MQL5 в CSV и построить пять визуализаций на Python, раскрывающих согласованность параметров между активами, компромисс между задержкой и шумом, деградацию результатов при walk-forward-валидации, распределение глубины и длительности просадок, а также внутридневные кластеры по часам и дням недели. Единый модуль автоматизации запускает полный пайплайн для каждого нового файла экспорта и обеспечивает воспроизводимую диагностику.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать алгоритм балансировки дерева. Здесь я представлю свой вариант реализации этого алгоритма. Существует множество других алгоритмов с той же целью. Тем не менее, у каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Вам, мой дорогой читатель, предстоит изучить их и найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

GoertzelBrain сочетает спектральный анализ по Гертцелю с ансамблем нейронных сетей, обучаемых в режиме онлайн, чтобы преобразовывать признаки циклов в сигнал подтверждения направления. Индикатор формирует компактный вектор признаков на основе доминирующего периода, амплитуды, уровня достоверности и их динамики, а также локальной волатильности, и выдает значение +1, −1 или 0. В статье приводится полная реализация на языке MQL5, объясняются архитектура и процесс конструирования признаков, а также показано, как использовать индикатор в качестве направленного фильтра.

Мы представляем полный рабочий процесс для адаптивной фильтрации в MQL5 с использованием решателя CNlEq, подобного алгоритму Левенберга — Марквардта. Советник подбирает параметры модели VAMAC — две экспоненциальные скользящие средние (EWMA) с масштабированием на основе ATR — путем передачи остатков и Якобиана через цикл механизма обратного обмена с решателем CNlEq, с возможностью использования численных или аналитических производных. Код, инструкции по настройке и тесты по паре GBPUSD на таймфрейме H1 показывают, как заменить статические пороги динамической переоценкой на закрытии каждого бара.

Этот материал является продолжением части 84, в которой мы представили связку стохастического осциллятора (Stochastic) и фрактальной адаптивной скользящей средней (FrAMA). Теперь перейдем к обучению на основе инференса и проверим, удастся ли переломить неудачную динамику отстающих паттернов. Stochastic и FrAMA образуют взаимодополняющую связку индикаторов: один отвечает за моментум, другой – за тренд. Для обучения на основе инференса вновь используем β-VAE – вариационный автокодировщик с бета-параметром. Как и обычно, реализуем пользовательский класс сигнала для интеграции с Мастером MQL5.

Постройте уровень виртуальной защиты, устойчивый к перезапускам, поверх механизма персистентности SQLite из Части 1. Советник восстанавливает скрытые стоп-лосс и тейк-профит после перезапуска, сверяет текущую цену с восстановленными уровнями выхода и в зависимости от результата либо закрывает позиции, либо продолжает ими управлять. В результате формируется согласованный сценарий восстановления, который обнаруживает управляемые позиции и обеспечивает безопасное управление во время выполнения.

В этой статье мы наглядно и понятно покажем и объясним, как удаляется узел из дерева. Этот процесс обычно скорее сбивает новичков с толку, чем помогает им понять, как он выполняется и почему его нужно выполнять именно так.

Большинство алгоритмических трейдеров оптимизируют советники по отдельности, но никогда не оценивают, как они работают вместе на одном счете. Коррелированные стратегии усиливают просадки, а не снижают их, пробелы в покрытии создают в портфеле слепые зоны на целые торговые сессии. В этой статье мы создадим полноценный оценщик портфеля на MQL5. Он считывает дневные P&L из CSV-файлов бэктестов, вычисляет полную матрицу корреляции Пирсона, строит карту торговой активности по часам и дням недели, оценивает диверсификацию по классам активов и выдает сводную оценку от A+ до F. Весь исходный код прилагается, внешние библиотеки не требуются.

Мы разработаем новостной фильтр на основе календаря на языке MQL5 без веб-запросов и внешних DLL. В части 1 рассматриваются загрузка и кэширование событий, сопоставление символов с валютами, фильтрация по уровню важности, определение окон до и после новостей, блокировка открытия новых сделок во время активного новостного периода и опциональное закрытие позиций перед новостью. В результате получается настраиваемый защитный механизм, совместимый с требованиями проп-фирм, который сокращает число ошибочных пауз в торговле и защищает входы в сделки в периоды волатильности.

Продолжаем адаптацию фреймворка D2Skill и переходим к построению объекта верхнего уровня CD2Skill для двухуровневой коррекции торговой политики. Механизм интегрируется в архитектуру ORION и дополняет существующий Актёр банками Task Skills и Step Skills. Показаны принципы их инициализации, включения в прямой проход и обучения по псевдоостаткам. Особое внимание уделяется сохранению исходного вычислительного конвейера, причинного порядка и независимости Критика.