Статьи с примерами программирования на языке MQL5

В статье представлен фильтр исполнения для нескольких торговых инструментов, который оценивает качество рынка в реальном времени, прежде чем разрешить сделку. Он измеряет динамику спреда, скорость тиков, разрывы в котировках и микроволатильность, оценивает проскальзывание, а затем классифицирует состояние рынка, чтобы блокировать торговлю при неблагоприятных условиях. После затухания шума модель продолжения движения после свипа ликвидности оценивает изменения структуры рынка, чтобы входы в рынок происходили только при стабильных условиях исполнения.

Заменяет статические графические объекты автоматизированными зонами с сохраняемым состоянием, управляемыми классом-оболочкой CZone. Система синхронизирует пользовательские прямоугольники, задает размеры зон по ATR (средний истинный диапазон), подтверждает пробои по последовательным закрытиям свечей, применяет правила перехода в призрачное состояние и деактивации, объединяет близлежащие структуры с порогом объединения 1.5×ATR и продлевает границы зон вперед по времени. Трейдеры получают устойчивые уровни, которые обновляются автоматически и позволяют сократить объем рутинной работы с графиками.

В условиях тренда RSI накапливает убытки, поскольку генерирует сигнал при каждом пересечении порога независимо от рыночного режима. Вторичный классификатор на основе случайного леса, обученный на 12 контекстных признаках — наклоне импульса RSI, скорости тренда EMA50, нормированном по ATR отклонении цены от трендовой средней и девяти других, — фильтрует исходные сигналы и масштабирует размер позиции в зависимости от уверенности классификатора на данных EURUSD H1. В результатах сравниваются исходный RSI, RSI с метафильтрацией и RSI с адаптивным размером позиции за 16-месячный период вне обучающей выборки с анализом показателей по отдельным сделкам и просадок.

Во многих конфигурациях MetaTrader 5 на одном счете работают несколько советников, поэтому управление рисками оказывается разрозненным, а экспозиция по коррелирующим инструментам остается незамеченной. В статье представлен RiskGate — централизованный сервис, который оценивает торговые намерения советников на уровне всего счета: советники отправляют сигнал в формате JSON, а сервис возвращает поля approved, lot и reason. Вы увидите схему взаимодействия клиента и сервера, примеры правил (лимит дневного убытка, лимиты экспозиции и корреляции), архитектуру обработчика, проверенную модульными тестами, и пример советника. В результате обеспечивается согласованное управление рисками на уровне портфеля, а сами советники становятся проще.

Пользовательский модуль моделирования будущих свечей обнаруживает пересечения быстрой и медленной EMA и сразу же строит проекцию синтетических свечей после сигнального бара. Он формирует тела и тени свечей по заданным правилам, отрисовывает их с помощью графических объектов и обновляется при каждом новом сигнале или изменении точки привязки. Вы получаете наглядное представление о возможном дальнейшем движении, позволяющее проверять выбранный момент для совершения сделки, визуализировать сценарии и отслеживать отмену сценария прямо на графике.

Покажу, как строить Renko прямо внутри советника на MQL5 — без offline-графиков и пользовательских символов. Разберём развороты на один и два кирпича, обработку нескольких кирпичей за тик и типичные ошибки. Проверим повторяемость построения и выгрузим результат в CSV. К статье приложены класс CRenkoBuilder и демонстрационный советник.

В этой статье мы рассмотрим практические и надежные методы управления рисками, специально адаптированные для торговли на основе ликвидности. Вы научитесь защищать позиции во время ретестов, уверенно работать с ложными пробоями и распознавать признаки возможных манипуляций вблизи уровней. К концу статьи вы создадите адаптивный советник со встроенным контролем риска, способный управлять переворотами зон и исполнять стратегически обоснованные отложенные ордера.

В этой статье представлен индикатор на языке MQL5, который обнаруживает перевороты зон ликвидности и управляет ими. Он выявляет зоны предложения и спроса на старших таймфреймах с помощью паттерна "база → импульс", применяет формализованные пороговые значения для пробоя и силы импульса и автоматически переворачивает зоны при изменении структуры. В результате получается динамическая карта поддержки и сопротивления, которая сокращает необходимость ручной перерисовки и дает понятный и практически применимый контекст для оценки сигналов и ретестов.

Согласованность структур ликвидности на старшем таймфрейме и разворотных паттернов на младшем может существенно повлиять как на вероятность, так и на направление следующего движения цены. Сочетая структурные зоны ликвидности на старших таймфреймах с точными подтверждениями разворота на младших, трейдеры могут точнее выбирать момент входа и повышать общее качество сделок. В этой статье показано, как усовершенствовать торговые стратегии на основе ликвидности с помощью структурного подтверждения на старшем таймфрейме и эффективно реализовать этот подход на языке MQL5.

В этой статье показано, как создать локальную систему стоп-лоссов в советнике MQL5, которая поддерживает уровни стоп-лосса на стороне терминала. В ней подробно рассматривается логика выполнения, обработчики событий, входные данные и объектно-ориентированный подход с использованием объектов CTrade, CPositionInfo, CHashMap/CHashSet, а также графических объектов. Вам предстоит реализовать одновременное отслеживание нескольких позиций, перемещаемые стоп-уровни, визуальные разделители и метки, а также функции очистки и разрыва соединения для создания практичного инструмента управления рисками.

В статье описывается создание индикатора Market Structure Sentinel на языке MQL5, который в режиме реального времени выявляет и визуализирует события в рамках концепций «умных денег» (SMC), включая слом структуры (BOS) и смену характера (CHOCH). В ней объясняются обнаружение свингов, структурная валидация и классификация тренда, а также добавляется компактная мини-панель для отслеживания бычьего или медвежьего тренда либо флэта, что позволяет быстрее интерпретировать ситуацию на графике.

В статье логика обнаружения дивергенций, разработанная в этой серии, выносится в подключаемый файл DivergenceEngine.mqh, который можно повторно использовать в индикаторах и советниках на языке MQL5. В статье подробно описаны архитектура на основе структур, выбор осциллятора (MPO4 или RSI), работа с опорными точками и состоянием, а также минимальный API для доступа к данным. Советник на основе Parabolic SAR демонстрирует подключение модуля: коэффициент ускорения индикатора изменяется в зависимости от обнаруженной дивергенции. Этот пример дает понятную схему, которую можно повторно использовать без дублирования кода.

В этом руководстве описано, как интегрировать обученную модель XGBoost (ONNX) в SMC-советник для оценки торговых сетапов перед их исполнением. Пайплайн на Python размечает исторические события по инструменту XAUUSD и формирует представление из 12 признаков, согласованное с советником. В результате получается воспроизводимый метод обучения, экспорта и встраивания модели, позволяющий советнику программно фильтровать сигналы ордер-блоков (OB), гэпов справедливой стоимости (FVG) и слома структуры (BOS).

В этой статье рассматривается интерпретационный разрыв между визуальными объектами графика и алгоритмическим исполнением. Вы создадите системный детектор, который проходит по всем объектам графика, определяет аналитические типы и нормализует их геометрические данные (временные и ценовые координаты) в структурированный массив SChartObjectInfo. В реализации используются низкоуровневые функции MQL5, конвейер "фильтрация — извлечение — сохранение" и тестовый советник (EA), управляемый таймером, что в итоге дает переиспользуемый фреймворк для торговых входных данных на основе правил.

В этой статье описывается безопасный способ обработки удаления графических объектов: перехват событий, воссоздание объекта и восстановление минимального набора свойств. Мы покажем, как избежать ошибок при работе с указателями, предотвратить нежелательное воссоздание объектов при закрытии и сохранять положение и размеры, обновляя их с помощью DRAG/CHANGE. Таким образом, индикатор остаётся целостным, а пользователь сохраняет часть своих настроек.

В статье подробно рассматриваются создание и размещение объекта OBJ_CHART в подокнах, при этом особое внимание уделяется различиям между главным окном и подокнами. Показывается, как интегрировать индикаторы с помощью ресурсов (#resource, ChartIndicatorAdd) и определять нужное подокно по краткому имени индикатора. В результате код становится более стабильным, переносимым и удобным для повторного использования.

В этой статье вы познакомитесь с концепцией, которая во многих случаях может оказаться чрезвычайно полезной и значительно упростить обмен вашими приложениями и проектами. Хотя эту концепцию непросто полностью объяснить в одной статье, того, что будет здесь изложено и объяснено, уже хватит, чтобы в будущем мы смогли сделать многое, в том числе и то, что иначе было бы невозможно. Именно поэтому эта статья ещё не была опубликована: чтобы у вас был вспомогательный материал и начальная база для изучения.

В этой статье мы увидим, что не всё так, как многим кажется поначалу. Одна из самых интересных особенностей программирования заключается в том, что мы можем гарантировать, что всё всегда будет именно так, как мы запланировали. Поэтому внимательно прочитайте эту статью, чтобы разобраться в некоторых из самых запутанных понятий, связанных с использованием подокон. Если вы поймёте то, что будет здесь объяснено, вы сможете понять многое из того, что мы будем делать дальше.

В статье подробно рассматривается использование подокон в MetaTrader 5 и показывается, как направление вычислений в OnCalculate влияет на буферы и построение средних. На практике объясняется, как связываются индикаторы с помощью FIRST INDICATOR’S DATA и PREVIOUS INDICATOR’S DATA, каков эффект цепочного удаления зависимых индикаторов и как ведёт себя indicatorseparatewindow. Читатель научится диагностировать проблемы с отображением и создавать индикаторы, которые будут корректно работать в подокнах.

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.

В этой статье мы покажем, как создать индикатор на MQL5, который рисует несколько скользящих средних на одном графике, сокращая объём дублирующегося кода. Используются iMA, буферы индикатора, CopyBuffer, PlotIndexSetInteger/String и постоянная структура, объединяющая периоды, методы и цвета. Размеры indicatorbuffers и indicatorplots определяются на основе Averange.Size(). Такой подход упрощает сопровождение и позволяет добавлять или удалять скользящие средние, изменяя только один список.

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.

Здесь мы реализуем удаление с помощью перегрузки операторов. Без сомнения, эту статью многим придётся изучать довольно долго, чтобы усвоить всё, что здесь будет показано. Хочу напомнить тебе, что то, что мы увидим, — лишь малая и незначительная часть всего того, что мы называем программированием.

В статье представлена реализация алгоритма AutoARIMA на языке MQL5, позволяющего строить модели ARIMA без ручной настройки. Метод оценивает d с помощью эвристики на основе дисперсии, подгоняет модель ARMA(p,q) посредством градиентной оптимизации с Adam и выбирает p и q по AICc. Код возвращает одношаговый прогноз цены, полученный путем дифференцирования, оценки модели и восстановления ряда до уровня цены, и может быть сразу вызван для ряда Close.

В этой статье представлен советник, автоматизирующий ранее представленную методику рыночной энтропии. Он рассчитывает быструю и медленную энтропию, моментум и состояния сжатия, подтверждает сигналы и исполняет ордера с уровнями SL/TP и опциональным разворотом позиции. В результате получается практичный настраиваемый инструмент, применяющий сигналы на основе теории информации без ручной интерпретации.

Мы переводим идею ретеста EMA(50) в советник для внутридневной торговли, основанный на поведении цены. В исследовании формализуются трендовый уклон, взаимодействие с EMA (проколоть/пробить и закрыться), подтверждение реакции и дополнительные фильтры, после чего они реализуются в MQL5 с использованием модульных функций и дескрипторов с безопасным управлением ресурсами. Визуальное тестирование в Тестере стратегий позволяет проверить корректность сигналов. В результате получается понятный шаблон для кодирования дискреционных отскоков.