Статьи с примерами программирования на языке MQL5

В настоящей статье улучшим оперативность работы панели администратора, созданную нами ранее. Кроме того, мы рассмотрим важность быстрого обмена сообщениями в контексте торговых сигналов.

Волатильность, как правило, достигает пика во время важных новостных событий, создавая значительные возможности для пробоя. В настоящей статье мы расскажем о процессе реализации основанной на календаре стратегии прорыва. Мы рассмотрим все, начиная с создания класса для интерпретации и хранения календарных данных, разработки реалистичных бэк-тестов на основе этих данных и, наконец, реализации кода исполнения для реальной торговли.

Несмотря на то, что модули уже взаимодействуют друг с другом должным образом, при попытке использовать указатель мыши в сервисе репликации, возникает ошибка. Нам нужно исправить это прежде, чем переходить к следующему этапу. Кроме того, была исправлена проблема в коде индикатора мыши. Таким образом, эта версия наконец-то стала стабильной и правильно доработанной.

При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.

Настоящий проект направлен на использование алгоритма MQL5 для разработки комплексного набора инструментов анализа для MetaTrader 5. Эти инструменты — от скриптов и индикаторов до моделей искусственного интеллекта и советников — позволят автоматизировать процесс анализа рынка. Иногда такая разработка позволяет создавать инструменты, способные выполнять углубленный анализ без участия человека и прогнозировать результаты на соответствующих платформах. Ни одна возможность не будет упущена. Присоединяйтесь ко мне в рамках исследования процесса создания надежного набора пользовательских инструментов для анализа рынка. Начнем с разработки простой программы на MQL5, которую я назвал Chart Projector (Проектор графиков).

Вы узнаете, как разработать и внедрить комплексную библиотеку отложенных EX5-ордеров в ваш код или MQL5-проекты. Мы рассмотрим, как импортировать и реализовать такую библиотеку в составе торговой панели или графического пользовательского интерфейса (GUI). Панель ордеров советника позволит пользователям открывать, отслеживать и удалять отложенные ордера по магическому числу непосредственно из графического интерфейса в окне графика.

В статье мы рассмотрим различные способы применения собственных векторов и собственных значений в разведочном анализе данных для выявления в них уникальных взаимосвязей.

Геометрические паттерны предлагают трейдерам лаконичный способ интерпретации ценового движения. Многие аналитики рисуют линии тренда, прямоугольники и другие фигуры вручную, а затем основывают торговые решения на тех формациях, которые они видят. В настоящей статье мы рассмотрим автоматизированную альтернативу: использование MQL5 для обнаружения и анализа наиболее популярных геометрических паттернов. Мы разберем методологию, обсудим детали реализации и расскажем о том, как автоматическое распознавание паттернов может улучшить понимание рынка трейдером.

Переход от простого торгового скрипта к полнофункциональному советнику может значительно улучшить ваш торговый опыт. Представьте себе систему, которая автоматически отслеживает графики, выполняет основные вычисления в фоновом режиме и предоставляет регулярные обновления каждые два часа. Советник способен анализировать ключевые показатели, имеющие решающее значение для принятия обоснованных торговых решений, гарантируя вам доступ к самой актуальной информации для эффективной корректировки ваших стратегий.

Мы расширим существующую библиотеку Dialog, включив в нее логику управления темами. Кроме того, мы интегрируем методы переключения тем в классы CDialog, CEdit и CButton, используемые в нашем проекте панели администратора.

Мы проанализируем взаимосвязь между валютными курсами и государственными облигациями. Облигации являются одной из самых популярных форм ценных бумаг с фиксированным доходом. Посмотрим, можно ли улучшить классическую стратегию с помощью ИИ.

В этой статье мы рассмотрим самые основные понятия оператора FOR. Всё, что будет здесь показано, нужно хорошо понять и усвоить. В отличие от других операторов, о которых мы говорили ранее, оператор FOR имеет некоторые особенности, которые быстро делают его очень сложным. Так что не позволяйте подобным материалам накапливаться. Приступайте к изучению и практике как можно скорее.

В этой статье мы рассмотрим первую часть темы, которая не так проста для понимания новичками. Чтобы не запутаться еще больше и правильно объяснить данную тему, мы разделим объяснение на этапы. Эту статью мы посвятим первому этапу. Однако, хотя в конце статьи может показаться, что мы зашли в тупик, на самом деле мы сделаем шаг к другой ситуации, которая будет лучше понятна в следующей статье.

Это вторая часть статьи, посвященной реализации модели таблицы в MQL5 с использованием архитектурной парадигмы MVC (Model-View-Controller). В статье рассматривается разработка классов таблицы и её заголовка, основанных на ранее созданной модели таблицы. Разработанные классы станут основой для дальнейшей реализации компонентов представления (View) и управления (Controller), которые будут рассмотрены в следующих статьях.

В данной статье мы рассмотрим нестандартный способ создания индикатора в MQL5. Вместо того, чтобы фокусироваться на тренде или графическом паттерне, нашей целью будет управление собственными позициями, включая частичные входы и выходы. Мы будем активно использовать динамические матрицы и некоторые торговые функции, связанные с историей сделок и открытыми позициями, чтобы указать на графике, где осуществились данные сделки.

В статье создадим первую версию элемента управления TableControl (TableView). Это будет простая статичная таблица, создаваемая на основе входных данных, определяемых двумя массивами — массивом данных и массивом заголовков столбцов.

В настоящей статье рассматривается алгоритм отбора признаков, представленный в статье "Выбор локальных признаков для классификации данных» ('Local Feature Selection for Data Classification') Наргеса Арманфарда и соавторов (Narges Armanfard et al.). Алгоритм реализован на Python для построения моделей бинарных классификаторов, которые могут быть интегрированы с приложениями MetaTrader 5 для логического вывода.

В статье рассмотрим создание элемента управления "Контейнер" с возможностью прокрутки его содержимого. В процессе будут доработаны уже готовые классы элементов управления графической библиотеки.

В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.

Мы добавим Глубокое обучение к тем трем примерам, которые были опубликованы в предыдущих статьях, и сравним результаты с предыдущими. Цель состоит в том, чтобы научиться каким образом добавлять Глубокое обучение (DL) в другие советники.

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим стратегию анализа на нескольких таймфреймах, чтобы узнать, на каком таймфрейме наша модель искусственного интеллекта работает лучше всего. Наш анализ приводит нас к выводу, что месячный и часовой таймфреймы дают модели с относительно низким уровнем ошибок по паре EURUSD. Мы использовали это в своих интересах и создали торговый алгоритм, который делает прогнозы с помощью искусственного интеллекта на месячном таймфрейме и совершает сделки на часовом таймфрейме.

В этой статье мы очень внимательно рассмотрим, как решить проблему, поставленную в конце предыдущей статьи. Там была предпринята попытка создать шаблон такого типа, чтобы иметь возможность создавать шаблон для объединения данных.

В настоящей статье мы сосредоточимся на визуальном оформлении графического интерфейса пользователя (GUI) нашей торговой панели администратора с использованием MQL5. Мы рассмотрим различные методы и функции, доступные в MQL5, которые позволяют настраивать и оптимизировать интерфейс, обеспечивая его соответствие потребностям трейдеров при сохранении привлекательной эстетики.

В этой статье мы реализуем индикатор управления, чтобы его можно было интегрировать в разрабатываемую систему обмена сообщениями. Несмотря на то, что это не очень сложно, необходимо понять некоторые детали инициализации этого модуля. Представленный здесь материал предназначен исключительно для учебных целей. Ни в коем случае он не должен рассматриваться как приложение, целью которого не является изучение и освоение показанных концепций.

В этой статье обсудим, как можно применить статистические причинно-следственные связи при определении прогностических переменных. Мы рассмотрим связь между причинностью и энтропией переноса, а также представим код на MQL5 для обнаружения направленных переносов информации между двумя переменными.

Как насчет изучения чего-то нового? В этой статье вы узнаете, как преобразовывать скрипты в сервисы, и почему полезно это делать.

В данной статье рассматривается создание интерфейса обмена сообщениями для MetaTrader 5, предназначенного для системных администраторов, чтобы облегчить общение с другими трейдерами непосредственно внутри платформы. Недавняя интеграция социальных платформ с MQL5 позволяет быстро транслировать сигнал по разным каналам. Представьте, что вы можете проверять отправленные сигналы одним щелчком мыши — либо "ДА", либо "НЕТ". Читайте дальше, чтобы узнать больше.

В этой статье мы изменим указатель мыши, чтобы иметь возможность взаимодействовать с индикатором управления, поскольку он работает нестабильно.

Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.

Давайте создадим что-нибудь поинтереснее. Не хочу портить сюрприз, поэтому следите за статьей, чтобы лучше понять. С самого начала этой серии о разработке системы репликации/моделирования, я говорил, что идея состоит в том, чтобы использовать платформу MetaTrader 5 одинаково как в разрабатываемой нами системе, так и на реальном рынке. Важно, чтобы это было сделано должным образом. Никто не хочет тренироваться и учиться сражаться, используя одни инструменты, в то время как во время боя ему придется пользоваться другими.

Эта статья знакомит новичков с созданием советника на языке MQL5, который выявляет классический паттерн технического анализа – "голову и плечи" – и торгует по нему. В статье рассматривается, как обнаружить паттерн, используя ценовое действие, нарисовать его на графике, установить уровни входа, стоп-лосса и тейк-профита, а также автоматизировать выполнение сделок на основе паттерна.

В мире больших данных существуют миллионы альтернативных наборов данных, которые потенциально могут улучшить наши торговые стратегии. В этой серии статей мы рассматриваем наиболее информативные общедоступные наборы данных.

Мой авторский алгоритм. В этой статье представлен Алгоритм Эволюционного Путешествия во Времени (TETA), вдохновлённый концепцией параллельных вселенных и потоков времени. Основная идея алгоритма заключается в том, что, хотя путешествие во времени в привычном понимании невозможно, мы можем выбирать последовательность событий, которые приводят к различным реальностям.