Статьи с примерами программирования на языке MQL5

В данной статье подробно описывается разработка пользовательской динамически подключаемой библиотеки, предназначенной для упрощения асинхронных клиентских соединений по протоколу WebSocket для программ MetaTrader.

В настоящем обсуждении мы представляем инструмент синхронизации таймфреймов от старших к младшим, предназначенный для решения проблемы анализа рыночных паттернов, охватывающих периоды старших таймфреймов. Встроенные маркеры периодов в MetaTrader 5 часто ограничены, жестки и их нелегко настроить для нестандартных таймфреймов. Наше решение использует язык MQL5 для разработки индикатора, обеспечивающего динамичный и наглядный способ выравнивания структур старших таймфреймов на графиках младших таймфреймов. Этот инструмент может быть очень полезен для детального анализа рынка. Чтобы узнать больше о его функциях и реализации, приглашаю вас присоединиться к обсуждению.

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.

Сокеты. Знаете ли вы, для чего они нужны или как их использовать в MetaTrader 5? Если ответ отрицательный, давайте начнем с их изучения. В сегодняшней статье рассмотрим основы. Но поскольку существует несколько способов сделать то же самое, а нас всегда интересует результат, я хочу показать, что в самом деле существует простой способ передачи данных из MetaTrader 5 в другие программы, такие как, например, Excel. Однако основная идея заключается не в том, чтобы перенести данные из MetaTrader 5 в Excel, а в обратном, то есть в переносе данных из Excel или любой другой программы в MetaTrader 5.

Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.

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 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.

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.

ROC-кривые — графические представления, используемые для оценки эффективности классификаторов. Хотя графики ROC относительно просты, на практике при их использовании существуют распространенные заблуждения и подводные камни. Цель данной статьи — познакомить читателя с графиками ROC как инструментом для практикующих специалистов, стремящихся разобраться в оценке эффективности классификаторов.

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.

Настоящая статья является началом серии разработок для библиотеки под названием “Connexus”, предназначенной для облегчения выполнения HTTP-запросов с помощью MQL5. Цель настоящего проекта - предоставить конечному пользователю такую возможность и показать, как использовать эту вспомогательную библиотеку. Я намеревался сделать его как можно более простым, чтобы облегчить изучение и обеспечить возможность для будущих разработок.

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.

В данной статье завершается реализация механизмов безубыточности на основе ATR и RRR в MQL5, а также с нуля разрабатывается класс, позволяющий легко изменять режим безубытка без необходимости повторного ввода параметров. Для оценки эффективности каждого типа безубытка выполняется несколько бэктестов, в рамках которых анализируются их преимущества и недостатки в контексте алгоритмического трейдинга.

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.

Сегодня мы раскрываем часто упускаемую из виду статистическую основу, стоящую за торговыми стратегиями, основанными на спросе и предложении. Используя комбинацию MQL5 и Python в рамках рабочего процесса Jupyter Notebook, мы проводим структурированное, основанное на данных исследование, направленное на преобразование визуальных рыночных предположений в измеримые результаты. В данной статье описан весь исследовательский процесс, включая сбор данных, статистический анализ на основе Python, разработку алгоритма, тестирование и окончательные выводы. Для подробного ознакомления с методологией и результатами исследования, прочтите полную статью.

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

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 данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить стратегию с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких инструментов с использованием корзины коррелированных ценных бумаг. Сосредоточимся на экзотической валютной паре USDZAR.

Добро пожаловать в новое приключение! Данная статья открывает специальный цикл, в котором мы будем пошагово создавать библиотеку для манипуляций с журналами, предназначенную для тех, кто занимается разработкой на языке MQL5.

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.

Доступность новостей является критическим фактором при торговле в терминале MetaTrader 5. Несмотря на наличие множества новостных API, многие трейдеры сталкиваются с трудностями доступа к ним и их эффективной интеграции в свою торговую среду. В ходе настоящего обсуждения нашей целью является разработать оптимизированное решение, которое выводило бы новости непосредственно на график — там, где они больше всего нужны. Мы добьемся этого, создав советника «Заголовки новостей», который отслеживает и отображает обновления новостей в режиме реального времени из источников API.

Сегодня мы продолжим разработку системы и управления. Без возможности управления сервисом сложно двигаться вперед и совершенствовать систему.

В этой статье мы начнем создание основного класса управления рисками, который будет ключевым для контроля рисков в системе. Мы сосредоточимся на построении основ, определении основных структур, переменных и функций. Кроме того, мы внедрим необходимые методы для присвоения значений максимальной прибыли и убытков, тем самым заложив основу для управления рисками.

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.

В этой статье мы рассмотрим третью часть нашего пути в формулировании динамического мультипарного советника (Dynamic Multi-Pair Expert Advisor), сосредоточив внимание на интеграции стратегий торговли на основе возврата к среднему и моментума. Мы разберем, как обнаруживать и действовать при отклонениях цен от среднего (Z-оценка), а также как измерять моментум по нескольким валютным парам, чтобы определить направление торговли.

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.

В данной статье мы разберемся с одним из самых сложных вопросов сферы программирования на MQL5: как правильно получить ID графика, и почему иногда объекты не строятся на графике. Представленные здесь материалы носят исключительно дидактический характер. Ни в коем случае нельзя рассматривать приложение ни с какой иной целью, кроме как для изучения и освоения представленных концепций.

В настоящей статье показано, что часть проблем, с которыми мы сталкиваемся, коренится в слепом следовании «лучшим практикам». Предоставляя читателю простые, основанные на реальном рынке доказательства, мы объясним ему, почему мы должны воздержаться от такого поведения и вместо этого принять передовой опыт, основанный на конкретных областях, если наше сообщество хочет получить хоть какой-то шанс на восстановление скрытого потенциала ИИ.

В продолжение нашей работы по упрощению взаимодействия с поведением цены мы рады представить еще один инструмент, который может значительно улучшить ваш анализ рынка и помочь вам принимать обоснованные решения. Этот инструмент отображает ключевые технические индикаторы, такие как цены предыдущего дня, значимые уровни поддержки и сопротивления, а также торговый объем, автоматически генерируя визуальные подсказки на графике.

Торговать без осознания сессии — все равно что ориентироваться без компаса: вы движетесь, но без определенной цели. Сегодня мы совершаем революцию в восприятии трейдерами рыночного тайминга, превращая обычные графики в динамичные географические отображения. Используя мощные возможности визуализации MQL5, мы создадим живую карту мира, которая подсвечивает активные торговые сессии в режиме реального времени, превращая абстрактные рыночные часы в интуитивно понятную визуальную информацию. Это путешествие отточит вашу психологию трейдинга и познакомит вас с методами программирования профессионального уровня, позволяющими преодолеть разрыв между сложной структурой рынка и практической, действенной информацией.

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.