Статьи с примерами программирования на языке MQL5

Данный советник для MetaTrader 5 реализует стратегию Scalping OrderFlow (стратегия скальпирования потока ордеров) с расширенным управлением рисками. В нем используется множество технических индикаторов для определения торговых возможностей на основе дисбалансов в потоке ордеров. Бэк-тестирование показывает потенциальную прибыльность, но подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации, особенно в области управления рисками и соотношения результатов торговли. Он подходит для опытных трейдеров и требует тщательного тестирования и понимания перед практическим применением.

В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.

Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.

Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.

В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.

Статья описывает принципы, методы и возможности применения Электромагнитного алгоритма EM в различных задачах оптимизации. EM-алгоритм является эффективным инструментом оптимизации, способным работать с большими объемами данных и многомерными функциями.

Существует несколько типов алгоритмов самостоятельной оптимизации торговых стратегий и параметров. Эти алгоритмы используются для автоматического улучшения торговых стратегий на основе исторических и текущих рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим один из них на примерах реализаций на Python и MQL5.

В этой статье разбираются основные операторы для изменения потока выполнения: условия, циклы, переключатель. Использование этих операторов добавит создаваемым нами функциям возможность действовать "интеллектуально".

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который использует индикаторы ZigZag и Awesome Oscillator, фильтрующие сигналы друг друга.

Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами, например, трейлинг-стоп-лоссом и трейлинг-профитом) более чем одной парой символов с одного графика. На этот раз мы будем использовать только один индикатор, а именно Parabolic SAR или iSAR на нескольких таймфреймах, начиная с PERIOD_M15 и заканчивая PERIOD_D1.

Наша система ордеров по-прежнему не справляется с одной задачей, но мы, НАКОНЕЦ, разберемся с этим. На платформе MetaTrader 5 есть система тикетов, которая позволяет нам создавать или корректировать значения ордеров. Кстати, идея состоит в том, чтобы иметь советника, который поможет нам сделать ту же систему тикетов быстрее и эффективнее.

В статье разработаем паттерн Price Action "Внешний Бар" в библиотеке DoEasy и оптимизируем методы доступа к управлению ценовыми паттернами. Кроме того, проведём работу по исправлению ошибок и недоработок, выявленных при тестировании библиотеки.

В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.

В этой статье мы рассмотрим методы создания пользовательских индикаторов, которые отрисовываются с помощью класса CCanvas Стандартной библиотеки, а также рассмотрим свойства графиков для преобразования координат. Особое внимание будет уделено индикаторам, заполняющим область между двумя линиями с помощью прозрачности.

В статье представлено превращение известного и популярного градиентного метода оптимизации ADAM в популяционный алгоритм и его модификация с введением гибридных особей. Новый подход позволяет создавать агентов, комбинирующих элементы успешных решений с использованием вероятностного распределения. Ключевое нововведение — формирование гибридных популяционных особей, которые адаптивно аккумулируют информацию от наиболее перспективных решений, повышая эффективность поиска в сложных многомерных пространствах.

Торговля на новостях может быть сложной и утомительной. В этой статье мы рассмотрим шаги по получению новостных данных. Кроме того, мы узнаем об экономическом календаре MQL5 и о том, что он может предложить.

В этой статье мы обсудим концепцию динамической трансформации временной шкалы (dynamic time warping) как средства выявления прогностических закономерностей в финансовых временных рядах. Мы рассмотрим, как она работает, а также представим ее реализацию на чистом MQL5.

В статье рассматриваются тесты на перестановку на основе перетасованных тиковых данных на любом советнике исключительно силами MetaTrader 5.

В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.

В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.

Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.

Сегодня мы выведем нашу систему ордеров на новый уровень, но сначала нам нужно решить несколько задач. Сейчас у нас есть разные вопросы, которые связаны с тем, как мы хотим работать и какие вещи мы делаем в течение торгового дня.