Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Мы разработаем систему зонального восстановления (Zone Recovery System), интегрированную со стратегией трендовой торговли на основе конвертов (Envelopes trend-trading strategy) на MQL5. Также мы опишем архитектуру использования индикаторов RSI и конвертов для инициирования сделок и управления зональным восстановлением с целью минимизации потерь. На практике и в ходе тестирования мы продемонстрируем, как создать эффективную автоматизированную торговую систему для динамичных рынков.

В этой статье опишем реализацию модуля, аналогичного модулю requests в Python, чтобы упростить отправку и получение веб-запросов в MetaTrader 5 с использованием MQL5.

В этом материале мы познакомимся с тем, как модели векторной авторегрессии (VAR) могут прогнозировать временные ряды значений OHLC (цены открытия, максимум, минимум и цена закрытия) на форексе Поговорим о том, как реализовать VAR-модели, обучать их и строить прогнозы в MetaTrader 5 в реальном времени, чтобы анализировать взаимозависимые движения валютных курсов для получения лучших результатов в трейдинге.

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов MACD и OBV, мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью машинного обучения. MACD и OBV — это взаимодополняющая пара, отражающая тренд и объем. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network, CNN), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

В статье продолжается реализация фреймворка STCA средствами MQL5. Оригинальные оптимизации Self-Attention перенесены в архитектуру FlashAttention-2 и адаптированы под финансовые данные. Особое внимание уделено аккумулированию и распределению градиентов между потоками рабочей группы для анализа длинных временных рядов и многоголового внимания.

В этой статье мы улучшим торговую стратегию на основе нейронной сети на MQL5 с помощью адаптивного темпа обучения (adaptive learning rate) для повышения точности. Мы разработаем и внедрим это улучшение, а затем протестируем его работу. В заключении приводятся рекомендации по оптимизации алгоритмической торговли.

В этой статье работа с файлами в MQL5 рассматривается на практическом проектном примере. Вы будете использовать FileSelectDialog, чтобы выбрать или создать CSV-файл, открыть его с помощью FileOpen и записать структурированные заголовки с данными счета, такие как имя счета, баланс, логин, диапазон дат и время последнего обновления. В результате вы получите понятную основу для пригодного к повторному использованию торгового журнала и безопасной работы с файлами в MetaTrader 5.

Осциллятор схождения-расхождения скользящих средних (Moving-Average-Convergence-Divergence, MACD) и индикатор балансового объема (On-Balance-Volume, OBV) - еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Как это принято в данной серии статей, данная комбинация индикаторов дополняет друг друга: MACD подтверждает тренды, а OBV проверяет объем. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Создайте практический мост между MetaTrader 5 и Binance: получайте 30-минутные свечи с помощью WebRequest, извлекайте из JSON значения OHLC и времени и подтверждайте бычий паттерн поглощения, используя только полностью закрытые свечи. Затем соберите строку запроса, вычислите подпись HMAC-SHA256, добавьте X-MBX-APIKEY и отправьте аутентифицированные ордера. Вы получите четкий сквозной рабочий процесс советника – от получения данных до исполнения ордера.

В этой статье мы разрабатываем мастер первоначальной пользовательской настройки в MQL5 для советников, включающий прокручиваемое руководство с интерактивной панелью, динамическое форматирование текста и визуальные элементы управления, такие как кнопки и флажки, позволяющие пользователям эффективно перемещаться по инструкциям и настраивать торговые параметры. Пользователи программы получают представление о том, что представляет собой программа и что нужно делать при первом запуске, что больше похоже на ориентирующий сценарий.

В предыдущей статье мы представили пару индикаторов SAR и RVI. Здесь мы рассмотрим, как их можно расширить с помощью машинного обучения. SAR и RVI представляют собой взаимодополняющую пару, сочетающую в себе тренд и импульс. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

В этой статье мы покажем, как с помощью языка MQL5 отправлять аутентифицированные запросы к API Binance, чтобы получать баланс счета по всем активам. Вы узнаете, как использовать свой API-ключ, время сервера и подпись для безопасного доступа к данным аккаунта, а также как сохранять ответ в файл для дальнейшего использования.

В этой статье рассматриваются основные принципы HMAC-SHA256 и API-подписей в языке MQL5; объясняется, как сообщения и секретные ключи объединяются для безопасной аутентификации запросов. Это закладывает основу для подписывания API-вызовов без раскрытия конфиденциальных данных.

Рассматривается реализация OneTrans для задач трейдинга на MQL5: FlashAttention на OpenCL, модуль многоголового кросс‑внимания, смешанный Feed‑Forward и объект верхнего уровня. Поясняется адаптация к финансовым данным, кэширование Key/Value и формирование стека токенов. Читатель получит рабочий каркас и примеры соединения компонентов в согласованный вычислительный граф.

Параболический SAR и индекс относительной бодрости (Relative Vigour Index, RVI) — еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эти индикаторы, как и рассмотренные ранее, также дополняют друг друга, поскольку SAR определяет тренд, а RVI проверяет импульс. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения и тестирования любого потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.

В статье реализуется исполнение сделок и управление рисками для стратегии скальпинга на коррекции на основе конвертов (Envelopes Trend Bounce) на языке MQL5. Мы внедряем механизмы размещения ордеров и контроля рисков, такие как стоп-лосс и определение размера позиции. В заключение мы переходим к тестированию и оптимизации, опираясь на основы, заложенные в Части 18.

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов TRIX и процентного диапазона Уильямса, мы рассмотрим, как эту пару индикаторов можно расширить с помощью машинного обучения. TRIX и процентный диапазон Уильямса представляют собой взаимодополняющую пару, отражающую тренд и уровни поддержки/сопротивления. Наш подход на основе машинного обучения использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), в архитектуре которой задействуется косинусное ядро (cosine kernel) при точной настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

В этой статье мы разрабатываем информационную панель в MQL5 для мониторинга позиций по нескольким символам и показателей счета, таких как баланс, эквити и свободная маржа. Мы реализовываем сортируемую сетку с обновлениями в режиме реального времени, экспорт в формате CSV и эффект светящегося заголовка для повышения удобства использования и визуальной привлекательности.

В статье рассматривается архитектура фреймворка OneTrans, предложенного для эффективной работы с длинными последовательностями событий, и анализируются ключевые инженерные решения, лежащие в его основе. Особое внимание уделяется механизмам оптимизации вычислений внимания — пирамидальной схеме обработки токенов, использованию кэширования Key/Value и современных алгоритмов ускорения внимания, таких как FlashAttention-2.

Мы продолжаем улучшать возможности торговли с экономическим календарем MQL5 и сегодня добавим перетаскиваемую панель, которая позволит перемещать элементы, чтобы при необходимости лучше видеть график. Также добавим эффекты при наведении курсора на кнопки, чтобы еще больше улучшить работу с панелью.

Тройной экспоненциальный осциллятор скользящей средней (Triple Exponential Moving Average Oscillator, TRIX) и осциллятор процентного диапазона Уильямса (Williams Percentage Range Oscillator) — это еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эта пара индикаторов, как и те, которые мы недавно рассматривали, также дополняет друг друга, поскольку TRIX определяет тренд, а процентный диапазон подтверждает уровни поддержки и сопротивления. Как всегда, мы используем Мастер MQL5 для оценки потенциала индикаторов.

В этой статье мы создаем динамическую голографическую панель на MQL5 для мониторинга инструментов и таймфреймов с помощью RSI, оповещений о волатильности и параметров сортировки. Добавляем анимацию импульсов, интерактивные кнопки и голографические эффекты, чтобы сделать инструмент визуально привлекательным и отзывчивым.

Выявление графических закономерностей на финансовых рынках представляет собой сложную задачу, поскольку требует анализа данных на графике, что трудно осуществить в MQL5 из-за ограничений, связанных с обработкой изображений. В этой статье мы рассмотрим достойную модель на Python, которая позволит с минимальными усилиями обнаруживать паттерны на графике.

В этой статье мы автоматизируем создание пользовательского индикатора рыночных настроений, который подразделяет рыночные условия на бычьи, медвежьи, склонные к риску, не склонные к риску и нейтральные. Советник предоставляет информацию о текущих настроениях в режиме реального времени, одновременно упрощая процесс анализа рыночных тенденций и направлений развития рынка.

В этой статье мы улучшаем экономический календарь MQL5, добавляя динамическую полосу прокрутки для интуитивно понятной навигации по новостям. События будут отображаться плавно, а информация будет обновляться при необходимости. Конечно же, проверим адаптивность полосы прокрутки и качество панели управления во время тестирования.

В данной статье мы разрабатываем бегущую тикерную строку на языке MQL5 для мониторинга в реальном времени нескольких инструментов, отображающую цены Bid, спреды и ежедневные процентные изменения с эффектом прокрутки. Мы реализуем настраиваемые шрифты, цвета и скорость прокрутки, чтобы эффективно выделять движение цен и тренды.