Статьи по программированию на языке MQL5

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.

В статье представлена вторая часть структурированного подхода к торговле с использованием осцилляторов Gator и накопления/распределения. На примере пяти новых паттернов автор показывает, как отфильтровывать ложные движения, выявлять ранние развороты и сопоставлять сигналы на разных таймфреймах. Благодаря понятным примерам кода и результатам тестирования данный материал помогает связать теорию с практикой разработки на MQL5.

Узнайте, как создать советника для ручного тестирования в визуальном тестере MetaTrader 5, добавив кнопки на графике с помощью CButton, размещая ордера через CTrade и фильтруя позиции с помощью «магического числа». В статье реализованы элементы управления Buy/Sell и Close All, настраиваемый размер лота и начальный стоп-лосс, а также трейлинг-стоп через CPositionInfo. Кроме того, вы узнаете, как загружать индикаторы с помощью tester.tpl для более быстрой проверки идей перед автоматизацией и сужения диапазонов оптимизации.

Статья вводит промежуточный слой между Forecast и торговой политикой. CNeuronScenarioCrossAttention по отдельности анализирует сценарии, не смешивая их траектории, включает оценку неопределённости и применяет априорные вероятности только после содержательной интерпретации. Для Актёра используется исторический контекст, Критик работает без памяти. На выходе — компактные контексты для принятия решения.

В статье показано, как вместо треугольного арбитража использовать полный валютный граф из 8 валют и 28 пар. Для каждой пары DFS перечисляет простые кросс‑пути длиной от 2 до N рёбер, а справедливая цена получается как взвешенное геометрическое среднее в лог‑пространстве. Отклонение рынка от этой оценки служит источником mean‑reversion сигналов.

В этой статье показано, как построить базовую архитектуру постоянного хранения состояния для самовосстанавливающегося советника в MQL5 с использованием SQLite. Читатели узнают, как создать слой постоянного хранения состояния сделок, устойчивый к перезапускам терминала, выключениям и непредвиденным сбоям. В статье рассматривается интеграция SQLite в MetaTrader 5, управление жизненным циклом базы данных, структуры постоянно сохраняемого состояния сделки и восстановление рабочего состояния во время выполнения с использованием практических реализаций в MQL5.

Рассматриваем модель Нумаоки как агентную колонию с энергией, гибелью-делением и плазмидным переносом, ориентированную на быструю адаптацию. Переносим её в каркас C_AO: энергобаланс с популяционно-относительным приходом, хемотаксис-поиск, рулетка по энергии; приводим псевдокод и MQL5-реализацию. Проводим тестирование на Hilly, Forest и Megacity, показывая поведение и ограничения модели на статике для практического использования.

В этой статье мы разрабатываем систему распознавания паттернов "5 Drives" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "5 Drives" с использованием точек разворота и коэффициентов Фибоначчи, совершая сделки с настраиваемыми уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита на основе выбранных пользователем параметров. Мы улучшим работу трейдеров с помощью визуальной обратной связи, используя графические объекты, такие как треугольники, линии тренда и подписи, для наглядного отображения структуры паттерна A-B-C-D-E-F.

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.

Индикатор ZigZag дополняется количественной оценкой длин волн: для восходящих и нисходящих движений считаются текущая длина, максимум, минимум, среднее и медиана, обновляемые на каждом новом баре. Разбираются ключевые элементы реализации: поиск экстремумов в скользящем окне, конечный автомат пивотов, инкрементальный пересчёт и отключение визуального слоя в тестере. Практическая польза — объективные численные ориентиры вместо визуальной оценки на глаз.

В статье MQL5-индикатор футпринт-графика расширяется слоями рыночной структуры и ордер-флоу: барами объёмного профиля, точкой контроля (Point of Control, POC), подсветкой зоны стоимости (value area), выявлением последовательных дисбалансов, зонами поглощения, а также маркерами single print (одиночных принтов) и unfinished business (незавершённой аукционной отработки экстремума). Мы расширим структуры данных бара, добавим функции для POC/зоны стоимости, дисбаланса и поглощения, а также построим конвейер отрисовки с фиксированным порядком слоёв. Вы получите готовые входные параметры, метаданные и утилиты отрисовки для интеграции и настройки этих слоёв в индикаторе.

Мы представляем основанный на правилах алфавит для анализа ценовых движений на основе свечных графиков, который сопоставляет измеримые формы и направления с буквенными кодами (A/a, H/h, E/e, G/g, D). В статье показана реализация на MQL5: классификация свечей, построение двухбарных последовательностей с помощью перестановок и сканирование графиков с помощью индикатора и оповещений. Читатели получают практический шаблон для объективного обнаружения паттернов и систематического тестирования.

В статье показано, как улучшить MQL5-индикатор футпринта: над каждой свечой добавляется компактный информационный блок, отражающий настроения по объёму и в котором отображаются чистая дельта, общий объём и процентное соотношение покупок и продаж. Мы реализуем сглаженную отрисовку с суперсэмплингом, скруглённые углы с помощью растеризации дуг и четырёхугольных примитивов, а также попиксельное альфа-смешивание. Вспомогательные инструменты включают преобразование цветов в ARGB, сканлайновую растеризацию и понижающую дискретизацию бокс-фильтром. Блок позволяет быстро оценивать настроения по объёму и остаётся разборчивым при разных уровнях масштаба.

Рассматриваем альтернативу нейросетевым фильтрам сигналов: ассоциативные правила и базовую теорию вероятностей в MQL5, без Python и внешних библиотек. Показано, как дискретизировать рыночные условия (RSI, EMA, ATR, импульс, сессия), собрать статистику по support, confidence, lift и edge с сглаживанием Лапласа и применять результат как прозрачный входной фильтр перед сделкой.

В статье эвристический алгоритм A* применяется к структуре рынка путем моделирования подтвержденных максимумов и минимумов свингов в качестве узлов графа, где веса ребер рассчитываются с учетом нормализованного по ATR расстояния, спреда и штрафов за шум. Модуль ищет наиболее эффективный маршрут для определения направления сделки и целевых уровней, а затем фильтрует сигналы по коэффициенту направленности, общей стоимости пути и противоположным свингам. TP привязывается к конечному узлу, а SL — к предыдущей структуре, с визуализацией на графике и настраиваемыми входными данными.

В этой статье мы расширяем гибридный индикатор рыночного профиля Time Price Opportunity (TPO) в MQL5 за счёт интеграции данных объёма для расчёта точки контроля по объёму, области стоимости и средневзвешенной по объёму цены с настраиваемыми вариантами подсветки. Система вводит расширенные возможности, такие как определение начального баланса, линии продления ключевых уровней, режим split-профиля и альтернативные TPO-символы, например квадраты или круги, для улучшенного анализа графика на нескольких таймфреймах.

В статье начинается адаптация фреймворка ORION к анализу финансовых рынков. Вместо единственной прогнозной траектории модель формирует несколько сценариев будущего движения, оценивает их вероятность и неопределённость. Практическая часть посвящена OpenCL-кернелам для генерации сценариев, расчёта ответственности и подготовки обучающих сигналов для роутера, генератора и блока неопределённости.

Эта статья посвящена специализированному трендовому советнику, цель которого — подробно показать, как использовать торговые сетапы после снятий ликвидности. В ней рассматривается советник, специально разработанный для трейдеров, стремящихся оптимизировать применение рейдов и снятий ликвидности как критериев входа в рынок и принятия торговых решений. Также рассматривается, как правильно различать снятия ликвидности и сдвиги рыночной структуры, проверять и использовать каждый из этих сценариев при его возникновении и тем самым снижать потери, вызванные их смешением.

Мы представляем модуль контроля рисков на MQL5, который обеспечивает последовательное соблюдение правил риска на уровне счета. Он непрерывно сканирует позиции из любых источников, проверяет уровни стоп-лосса и тейк-профита, риск-экспозицию на основе эквити и целевое соотношение R:R, а также автоматически корректирует отклонения, устанавливая уровни или корректируя объем. В результате получается единый риск-профиль для ручных и автоматизированных сделок, с поддержкой визуальной обратной связи на графике и режимного управления.

В этой статье мы разрабатываем пользовательский индикатор на MQL5 для гибридных TPO-профилей с поддержкой нескольких сессионных периодов: внутридневных, дневных, недельных, месячных и фиксированных периодов с учётом часового пояса. Индикатор дискретизирует цены по сетке, отслеживает данные сессии, включая максимумы, минимумы, цены открытия и закрытия, а также рассчитывает ключевые элементы, такие как точка контроля (POC) и зона стоимости (value area) на основе количества TPO. Он визуально отображает профили на графике с настраиваемыми цветами для букв TPO, одиночных отпечатков (single prints), зон стоимости, POC и маркеров закрытия, позволяя выполнять подробный анализ сессий.

Система управления на языке MQL5, которая блокирует ордера вне запланированных торговых часов и во время запланированных выпусков новостей, преобразуя временные правила в автоматически применяемые ограничения. Она сочетает в себе модуль разрешений, советник, перехватывающий торговые операции на уровне транзакций и визуальный дашборд для отображения статуса в реальном времени и предстоящих ограничений. Конфигурация осуществляется с помощью редактируемых файлов, с кэшированием и логом аудита CSV для обеспечения отслеживаемости.

В этой статье метод поиска в глубину применяется к структуре рынка путем моделирования максимумов и минимумов свингов в виде узлов графа и отслеживания одного структурного пути настолько глубоко, насколько остаются валидными соответствующие условия. Когда ключевой свинг пробит, алгоритм возвращается назад и исследует альтернативную ветвь. Читатели получают практический фреймворк для формализации структурной направленности и проверки того, соответствует ли текущий путь таким целям, как пулы ликвидности или зоны спроса и предложения.

В этой статье мы улучшим индикатор Smart WaveTrend Crossover в MQL5, добавив отрисовку с использованием Canvas для градиентных туманных наложений, сигнальные блоки для обнаружения пробоев, а также метки сигналов в виде пузырьков с подписями или простых треугольников. Мы также реализуем функции управления рисками с динамическими уровнями Take Profit и Stop Loss, рассчитываемыми через множители свечей или проценты и отображаемыми с помощью линий и таблицы, а также добавим параметры фильтрации по тренду и расширения сигнальных блоков.

Материал — практическое руководство по множественной регрессии со стохастическими факторами в алготрейдинге с акцентом на эндогенность. Показаны EDA/CDA-приёмы, тест Дарбина—Ву—Хаусмана и двухэтапный МНК для получения состоятельных коэффициентов. Все расчёты реализованы в MQL5 и проверены на внутридневной волатильности EURUSD. Читатель получит рабочий конвейер для выявления эндогенности и корректной спецификации моделей.

Статья посвящена бактериальному эволюционному алгоритму Нава — Фурухаси (BEA) и его двум ключевым операторам: посегментной бактериальной мутации для локальной оптимизации и горизонтальному переносу генов для обмена удачными фрагментами решений. Мы реализуем BEA в каркасе C_AO как конечный автомат под фиксированный бюджет оценок, тестируем на Hilly, Forest и Megacity и поясняем терминологическую развилку с моделью Нумаоки.

В этой статье мы разработаем пользовательский индикатор MQL5 под названием Smart WaveTrend Crossover, использующий два осциллятора WaveTrend: один — для формирования сигналов пересечения, второй — для фильтрации тренда, с настраиваемыми параметрами длины канала, периода усреднения и скользящей средней. Индикатор отображает цветные свечи в зависимости от направления тренда, отображает стрелки покупки и продажи при пересечениях, а также включает параметры для включения подтверждения по тренду и настройки визуальных элементов, таких как цвета и смещения.

В предыдущей статье мы рассмотрели, как можно реализовать индикатор позиции для закрытия открытой позиции непосредственно с графика, взаимодействуя с доступным на нем объектом. После завершения и проверки работы первого механизма мы приступили к внесению изменений, чтобы обеспечить возможность удаления линий тейк-профита и стоп-лосса для открытой позиции. Однако, поскольку необходимые изменения требовали подробных объяснений, в той же статье я показал только те изменения, которые необходимо было внести в советник, но всё ещё требовалось показать изменения, которые необходимо было внести в индикатор позиции.

Это специализированный трендовый советник, который выполняет краткосрочный и долгосрочный анализ, принимает торговые решения и исполняет сделки на основе общего тренда и его силы. В статье подробно рассматривается советник, специально разработанный для терпеливых и дисциплинированных трейдеров, способных последовательно придерживаться выбранного торгового направления, открывать сделки и удерживать позиции только тогда, когда рынок движется уверенно и по тренду, не меняя часто своего направленного взгляда на рынок, особенно против тренда, пока не будут достигнуты цели по тейк-профиту.

В этой статье мы расширяем индикатор со шкальной визуализацией в MQL5, добавляя поддержку нескольких осцилляторов и выбор отдельного или комбинированного отображения через перечисление. Мы вводим секторный и круглый стили шкал с помощью производных классов от базового класса шкалы, улучшая отрисовку корпуса шкалы дугами, линиями и полигонами для более аккуратного визуального представления.

В этой статье будет объяснен очень простой и легкий для понимания механизм, целью которого является сортировка любого массива. В ней мы увидим, что полученный результат не всегда соответствует ожиданиям, поэтому для достижения нужных показателей потребуется адаптировать саму реализацию.

В этой статье подробно рассматривается фреймворк на MQL5, который ограничивает торговлю утвержденным набором символов. Это решение сочетает в себе общую библиотеку, дашборд управления конфигурацией и советника-принудителя, проверяющего каждую сделку на соответствие белому списку символов и логирующего заблокированные попытки. Оно включает в себя полностью функциональные примеры кода, четкое объяснение решений по структурному проектированию и тесты проверки, подтверждающие надежную фильтрацию символов, контролируемая рыночная экспозиция и прозрачный мониторинг соблюдения правил.

В этой статье мы разработаем индикатор RSI в формате круговой шкалы на MQL5, использующий Canvas и механику стрелочного указателя для отображения значений индекса относительной силы с помощью динамической стрелки, цветовых зон перекупленности и перепроданности и настраиваемых текстовых подписей. Мы используем класс Canvas для отрисовки таких элементов, как дуги, деления и секторы, обеспечивая плавное и эффективное обновление при поступлении новых данных RSI.

В статье рассматриваются теоретические основы и практическая реализация модели смеси нормальных распределений (Gaussian Mixture Model) на языке MQL5. Представлен класс CGMM и примеры его использования, а также методология выбора оптимального количества компонентов модели с помощью информационных критериев AIC/BIC. Значительное внимание уделяется принципу работы EM-алгоритма — признанного стандарта при обучении вероятностных моделей со скрытыми(латентными) переменными. Реализована поддержка режима обучения MAP и инициализация параметров с помощью K-Means++. Готовый инструмент для кластеризации, оценки многомерной плотности и генерации данных теперь доступен и в MetaTrader 5.