Статьи по программированию на языке MQL5

В данной статье представлена схема частотного анализа закодированных свечных паттернов в MQL5. Преобразуя свечи в буквенные символы, можно анализировать историческое движение цен как статистическую последовательность, а не как визуальный график. Используя пару GBPUSD и золото на нескольких таймфреймах, в этом исследовании мы изучаем частоту появления отдельных типов свечей, выявляем доминирующие рыночные структуры и показываем симметрию между бычьими и медвежьими движениями цен. Результаты закладывают количественную основу для обнаружения паттернов и подготавливают почву для анализа многосвечных последовательностей и их прогностического потенциала в алгоритмических торговых системах.

Создайте практический индикатор Sigma Score для MetaTrader 5 с нуля и изучите, что он на самом деле измеряет – z-оценку логарифмических доходностей: на сколько стандартных отклонений последнее движение отличается от недавнего среднего. В статье рассматривается каждый блок кода в OnInit(), OnCalculate() и OnDeinit(), а также интерпретация пороговых значений, например ±2. Индикатор Sigma Score применяется как простой индикатор рыночного стресса для торговли на основе возврата к среднему и моментума.

Статья завершает адаптацию D2Skill к алгоритмической торговле и собирает полный учебный контур. Разобраны обучение Forecast, базового Актёра и Критиков, формирование Task и Step Skills и калибровка Utility на парных траекториях. Для каждого шага приведены настройки, кодовые точки интеграции и контрольные метрики. Итоговое OOS‑сравнение одной политики с памятью и без неё показывает влияние двухуровневой памяти на результат и риск.

В этой статье показано, как представить рыночную структуру в MQL5 в виде графа, представив максимумы и минимумы свингов как узлы графа с набором признаков. В статье обучается графовая нейронная сеть для оценки потенциальных зон ликвидности, после чего модель экспортируется в ONNX, а инференс в реальном времени выполняется в советнике. Рассматривается построение пайплайна данных, интеграция модели, визуализация зон на графике и использование сигналов для исполнения сделок по заданным правилам.

В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса Мастера MQL5 для управления капиталом. Пользовательский класс CMoneySuffixAE создается путем объединения алгоритма суффиксного автомата и нейронной сети автокодировщика. Как и ранее, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и вариантами трейлинг-стопа.

В этой статье мы внесем необходимые изменения, чтобы индикатор позиции отображал финансовый результат. Таким образом, трейдер сможет получить представление о финансовом результате по открытой позиции. Кроме того, я расскажу вам о том, чего многие не знают, даже те, кто давно использует MQL5: как использовать статические переменные для совместного использования памяти и избежать объявления глобальной переменной в основном коде.

Статья завершает адаптацию D2Skill к алгоритмической торговле и собирает полный учебный контур. Разобраны обучение Forecast, базового Актёра и Критиков, формирование Task и Step Skills и калибровка Utility на парных траекториях. Для каждого шага приведены настройки, кодовые точки интеграции и контрольные метрики. Итоговое OOS‑сравнение одной политики с памятью и без неё показывает влияние двухуровневой памяти на результат и риск.