Статьи по программированию на языке MQL5

Узнайте, как реализовать мощный пользовательский фреймворк для логирования в MQL5, который выходит за рамки простых операторов Print() за счет поддержки уровней серьезности, множества обработчиков вывода и автоматической ротации файлов — и все это с возможностью настройки «на лету». Интегрируйте синглтон CLogger с ConsoleLogHandler и FileLogHandler для захвата контекстных журналов с метками времени как на вкладке «Эксперты», так и в постоянных файлах. Оптимизируйте отладку и трассировку производительности в ваших советниках с помощью понятных, настраиваемых форматов журналов и централизованного управления.

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.

Индикатор FrAMA и осциллятор индекса силы (Force Index) — инструменты анализа тренда и объема, которые можно использовать в паре при разработке советника. В продолжение нашей предыдущей статьи, в которой мы представили эту пару, рассмотрим применимость к ней машинного обучения. Мы используем сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая применяет ядро скалярного произведения (dot-product kernel) для построения прогнозов на основе входных данных этих индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

В этой статье мы обновим панель сканера по нескольким таймфреймам на MQL5, добавив в нее функции перемещения и переключения. Включаем перетаскивание панели и функцию сворачивания / разворачивания для лучшего использования экрана. Реализуем и тестируем эти усовершенствования для повышения гибкости торговли.

Фрактальная адаптивная скользящая средняя (FrAMA) и осциллятор индекса силы (Force Index Oscillator) — еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике на языке MQL5. Эти два индикатора в некоторой степени дополняют друг друга, поскольку FrAMA — это индикатор следования за трендом, а индекс силы — это осциллятор, основанный на объеме. Как всегда, мы используем Мастер MQL5 для быстрого изучения любого потенциала этих двух инструментов.

Реализация той части кода, которая будет работать в MetaTrader 5, не представляет сложности. Однако есть несколько моментов, которые нужно учитывать. Это необходимо для того, чтобы вы смогли заставить систему работать. Запомните одну важную вещь: будет запущена не одна программа. В реальности нам придётся запускать три программы одновременно. Важно реализовать и построить каждую из них так, чтобы они могли взаимодействовать и общаться одна с другой, и чтобы каждая из них понимала, что пытается или хочет сделать другая.

В этой статье мы создадим панель сканера по нескольким таймфреймам на MQL5 для отображения торговых сигналов в режиме реального времени. Мы планируем создать интерактивный грид-интерфейс, реализовать расчеты сигналов с использованием нескольких индикаторов и добавить кнопку закрытия. Статья завершается бэктестингом и стратегическими торговыми преимуществами

Статья разбирает архитектуру MTmixAtt для адаптивной структуризации признаков и показывает первый шаг практической реализации в MQL5 — модуль AutoToken. Описаны выравнивание эмбеддингов, матрица выбора, механизм Top‑K и разреженная селекция. Приведен класс CNeuronAutoToken на базе OpenCL. Читатель получает работающий блок компрессии признакового пространства и основу для дальнейшего смешивания токенов и MoE.

Осциллятор Демарка (DeMarker Oscillator) и конверты (Envelopes) — это инструменты, определяющие импульс и уровни поддержки/сопротивления, которые можно использовать в паре при разработке советника. В предыдущей статье были представлены эти два индикатора. Здесь же мы добавим к ним машинное обучение. Мы используем рекуррентную нейронную сеть, которая применяет ядро белого шума (white-noise kernel) для обработки векторизованных сигналов от этих двух индикаторов. Это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Уровни коррекции Фибоначчи — популярный инструмент в техническом анализе. Их используют для определения потенциальных зон разворота. В этой статье мы рассмотрим, как эти уровни коррекции можно преобразовать в целевые переменные для моделей машинного обучения, чтобы помочь им лучше понимать рынок.

В этой статье в качестве торговых инструментов представлены осциллятор ParaFrac и его модель V2. В ней описаны три торговые стратегии, разработанные с использованием этих индикаторов. Каждая стратегия была протестирована и оптимизирована для выявления ее сильных и слабых сторон. Сравнительный анализ выявил различия в производительности между оригинальной моделью и моделью V2.

В статье рассматривается, почему результаты торговли могут значительно различаться у разных брокеров, даже при использовании одной и той же стратегии и финансового символа, из-за децентрализованного ценообразования и расхождений в данных. Эта статья помогает разработчикам MQL5 понять, почему их продукты могут получать неоднозначные отзывы на MQL5 Marketplace, и призывает разработчиков адаптировать свои подходы к конкретным брокерам для обеспечения прозрачных и воспроизводимых результатов. В случае широкого распространения это может стать важной, узкоспециализированной передовой практикой, которая принесет пользу нашему сообществу.

Осциллятор Демарка (DeMarker Oscillator) и конверты (Envelopes) — это инструменты, определяющие импульс и уровни поддержки/сопротивления, которые можно использовать в паре при разработке советника. Поэтому мы рассматриваем каждый паттерн отдельно, чтобы определить, что может быть полезным, а чего потенциально следует избегать. Как всегда, мы используем советник, собранный в Мастере, вместе с функциями паттернов, встроенными в класс сигналов советника (Expert Signal).

Новости оказывают существенное влияние на финансовые рынки, особенно если говорить о важнейших публикациях, например по занятости в несельскохозяйственном секторе (Non-Farm Payrolls, NFPs). Мы не раз видели, как один единственный заголовок может спровоцировать резкие колебания цен. В этой статье мы рассмотрим в деталях связку новостей и возможностей искусственного интеллекта.

В этой статье мы представляем разработку интерактивного инструмента Trade Assistant Tool на языке MQL5, предназначенного для упрощения размещения отложенных ордеров на рынке Форекс. В статье описан концептуальный дизайн. Особое внимание уделено удобному графическому интерфейсу пользователя для визуальной установки уровней входа, стоп-лосса и тейк-профита на графике. Кроме того, мы подробно описываем реализацию на MQL5 и тестирование на истории для обеспечения надежности инструмента, что подготавливает почву для введения расширенных функций в последующих частях серии.

В этой статье мы обновим наш инструмент Trade Assistant, добавив функциональность панели перетаскивания и эффекты наведения курсора мыши, чтобы сделать интерфейс более интуитивно понятным и отзывчивым. Мы совершенствуем инструмент для проверки настроек ордеров в режиме реального времени, обеспечивая точные торговые настройки относительно рыночных цен. Мы также тестируем эти усовершенствования на исторических данных, чтобы подтвердить их надежность.

В этой статье мы оптимизируем наш экономический календарь, добавив в него умную фильтрацию событий и логи для более быстрого и наглядного тестирования стратегий в режимах live и офлайн. Мы оптимизируем обработку событий, а журнал будем вести по действительно важным операциям и событиям на панели. Попробуем улучшить визуализацию стратегии. Все эти улучшения должны помочь тестировать и улучшать новостные торговые стратегии.

Статья посвящена практической реализации Field-Aware архитектуры для алгоритмической торговли в среде MQL5. Рассматривается проблема слабой переносимости классических attention-моделей на финансовые данные: нестабильность вне выборки, чувствительность к смене рыночного режима и избыточная вычислительная сложность.

Прорывы в области искусственного интеллекта, о которых пишут в новостях, от ChatGPT до беспилотных автомобилей, создаются не на основе отдельных моделей, а благодаря накопленным знаниям, перенесенным из различных моделей или общих областей. Теперь этот же подход "обучить один раз, применять везде" можно использовать для трансформации наших моделей ИИ в алгоритмической торговле. В этой статье мы узнаем, как можно использовать полученные с помощью различных инструментов данные для улучшения прогнозов посредством трансферного обучения.

Осциллятор Parafrac V2 — передовой инструмент технического анализа, который объединяет индикатор Parabolic SAR (параболический индикатор «остановки и разворота») с индикатором среднего истинного диапазона (Average True Range, ATR), чтобы преодолеть ограничения своего предшественника, который полагался на фракталы и был склонен к тому, что пики сигнала заглушали предыдущие и текущие сигналы. Благодаря использованию показателя волатильности ATR, версия 2 предлагает более плавный и надежный метод обнаружения трендов, разворотов и расхождений, помогая трейдерам уменьшить перегрузку графиков и аналитический паралич.

Протяженность зон ликвидности и величина диапазона пробоя являются ключевыми переменными, существенно влияющими на вероятность повторного тестирования. В этом обсуждении мы описываем полный процесс разработки индикатора, который включает в себя эти коэффициенты.

Узнайте, как использовать функцию WebRequest и вызовы внешних API, чтобы получать свежие свечные данные, преобразовывать каждое значение в пригодный тип и аккуратно сохранять информацию в табличном виде. Этот шаг закладывает основу для создания индикатора, который визуализирует данные в свечном формате.

Продолжаем разработку FAT: декомпозиция признаков по полям, отдельные проекции Query/Key/Value и параметрическое масштабирование внимания. Описаны OpenCL‑кернел многоголового внимания, свёрточный объект CNeuronFieldAwareConv и интеграция в CNeuronMHFAT с контролем памяти и градиентов. Читатель получает готовые компоненты для MQL5‑моделей, устойчивость к шуму и масштабируемость по числу полей и голов.

Этот индикатор выступает в роли средства контроля за соблюдением дисциплины, отслеживая в режиме реального времени состояние счета, прибыль/убыток и просадку и отображая панель показателей эффективности. Он может помочь трейдерам сохранять преемственность, избегать чрезмерной торговли и соблюдать правила отбора, установленные проп-трейдинговыми фирмами.

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 зонах поддержки и сопротивления с высокой вероятностью всегда присутствуют действительные сигналы подтверждения входа, как только зона правильно определена. В настоящем обсуждении мы создаем интеллектуальную программу на MQL5, которая автоматически определяет условия входа в эти зоны. Мы используем хорошо известные свечные паттерны наряду с собственными индикаторами подтверждения для валидации торговых решений. Нажмите, чтобы читать дальше.

Рыночные правила постоянно развиваются, а многие некогда надежные принципы постепенно теряют свою эффективность. То, что работало в прошлом, с течением времени больше не работает стабильно. Сегодняшнее обсуждение сосредоточено на диапазонах вероятностей и на том, как их можно использовать для навигации по рыночным нерегулярностям. Мы будем использовать MQL5 для разработки алгоритма, способного эффективно торговать даже в самых нестабильных рыночных условиях. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.