Модульная архитектура индикаторов в MQL5 (Часть 1): Хватит копировать и вставлять — начните писать масштабируемый, переиспользуемый код
В статье разработан объектно-ориентированный каркас для индикаторов MQL5 путем преобразования примитивного примера в пригодные для постоянного использования модули. В ней формализуется частичный пересчет буфера в OnCalculate, логика переносится в классы, вынесенные в заголовочные файлы (CAppliedPrice, CSma), а также вводятся CSubIndiBase, CIndicatorBase и реестр для централизации требований. В результате получаются переносимые компоненты, изолированные входные параметры и аккуратно организованные буферы при минимуме шаблонного кода, что ускоряет сборку новых индикаторов и упрощает их обслуживание.
Встраивание торговой дисциплины в код (Часть 6): Построение единого фреймворка дисциплины на MQL5
В статье представлен унифицированный фреймворк обеспечения дисциплины на MQL5, которая объединяет модули белого списка символов, торговых часов и новостных фильтров, а также ежедневных лимитов сделок в рамках файла CDisciplineEngine.mqh. Объясняется централизованная проверка сделок и синхронизация состояний, выполняемые совместно дашбордом графиков и советником-принудителем. Читатели узнают, как авторизовывать ордера через единый шлюз, отслеживать разрешения в реальном времени и автоматически обеспечивать соблюдение правил на уровне всего терминала.
Изучение стандартной библиотеки MQL5 (Часть 9): Использование ALGLIB для фильтрации избыточного числа сигналов пересечения скользящих средних
Во время боковых движений цены трейдеры сталкиваются с избыточными сигналами от множественных пересечений скользящих средних. Сегодня мы обсудим, как ALGLIB предварительно обрабатывает исходные данные о ценах для формирования отфильтрованных сигнальных серий пересечений, которые также могут генерировать оповещения при их возникновении. Давайте разберёмся, как можно использовать математическую библиотеку в программах на MQL5.
Система аудита счета в MQL5 (Часть 1): Проектирование пользовательского интерфейса
В этой статье мы разработаем слой пользовательского интерфейса системы аудита счёта в MQL5 с использованием классов CChartObject. Создадим размещаемую на графике информационную панель, отображающую основные показатели: начальный и конечный баланс, чистую прибыль, общее количество сделок, число прибыльных и убыточных сделок, процент прибыльных сделок, выведенные средства и оценку эффективности в виде звёзд. Кнопка меню позволяет отображать и скрывать панель и восстанавливает торговлю в один клик. В результате получается удобная основа для дальнейшего развития системы аудита счёта.
Изучение стандартной библиотеки MQL5 (Часть 12): Мультитаймфреймный дашборд на основе составного показателя
В статье реализован CMultiTimeframeMatrix, переиспользуемый дашборд, который сопоставляет символы с таймфреймами и отображает числовой показатель с цветовой кодировкой. Показатель объединяет тренд и импульс с вычетом волатильности, обновляется по таймеру и учитывает ограничения производительности. Вы узнаете, как создавать пользовательский интерфейс с помощью CAppDialog/CLabel, вычислять метрики с помощью CMatrixDouble и встраивать компонент в простой советник для получения целостной картины рынка в реальном времени.
Изучение стандартной библиотеки MQL5 (Часть 11): Как создать матричный индикатор структуры рынка в MQL5
Научитесь проектировать индикатор в MQL5, который преобразует тренд, импульс и волатильность в единый сырой показатель, используя matrix.mqh (ALGLIB). В статье рассматривается осциллятор с отдельным окном для проверки основной математики, а затем индикатор для основного графика, который отображает стрелки сигналов на покупку и продажу без перерисовки, когда показатель пересекает заданные пользователем пороговые значения. Дополнительный фильтр на основе долгосрочной EMA, минимальный интервал в барах между сигналами и встроенные оповещения делают инструмент практичным для торговли в реальном времени.
Индикатор Sigma Score для MetaTrader 5: Простой детектор статистических аномалий
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.
Мастер-класс по созданию пользовательских индикаторов (Часть 1): Разработка индикатора Supertrend на MQL5
Создайте индикатор Supertrend без перерисовки на языке MQL5 для MetaTrader 5 с нуля. Используются хэндл iATR и CopyBuffer для получения волатильности, буферы привязываются через SetIndexBuffer, а графические построения (DRAWCOLORCANDLES и две полосы, отображаемые линиями) настраиваются через PlotIndexSetInteger. Логика обновляется только на закрытых барах и использует EMPTY_VALUE для скрытия неактивных полос, при этом используются входные параметры atrPeriod и atrMultiplier. Получается аккуратный индикатор, накладываемый поверх графика, готовый для использования в советниках, с документированными буферами для стратегий и сигналов.
Автоматизация индикатора Market Memory Zones: Зоны, куда цена с высокой вероятностью вернется
В этой статье Market Memory Zones превращается из сугубо визуальной концепции на графике, в полноценный советник MQL5. Советник автоматизирует зоны смещения, изменения структуры (CHoCH) и снятия ликвидности с помощью фильтров ATR и свечной структуры, применяет подтверждение на младшем таймфрейме и рассчитывает размер позиции с учетом риска, используя динамический стоп-лосс и тейк-профит на основе структуры. Рассматривается архитектура кода для обнаружения зон, входов в сделки, управления сделками и визуализации, а также краткий обзор тестирования на исторических данных.
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 71): Картирование структуры гэпов выходного дня в MQL5
В статье представлена реализация на MQL5 на основе графических объектов, которая определяет гэпы выходного дня по разрывам времени и отображает их непосредственно на графике. Она управляет графическими объектами, отслеживает переходы состояний – новый (FRESH), частично заполнен (PARTIAL), реакция (REACTION), заполнен (FILLED) – и сохраняет завершенные гэпы как исторические зоны. В результате создается воспроизводимая система для отслеживания возврата цены к структурам гэпов выходного дня и их заполнения.