Статьи о тестировании стратегий на языке MQL5

В данной статье мы рассмотрим, чего можно добиться с помощью небольшой доработки кода. Данная доработка направлена на упрощение нашего кода, более активное использование вызовов библиотеки MQL5 и, прежде всего, на то, чтобы сделать его гораздо более стабильным, безопасным и простым для использования в другом коде, который мы будем разрабатывать в будущем.

Показываем, как с помощью API пользовательских символов MetaTrader 5 превратить терминал в конструктор данных: генерировать вне‑временные графики Renko, Range и Equal‑Volume и собирать синтетические инструменты. Разбираем агрегацию тиков и модификацию истории для стресс‑тестов (расширение спреда, изменение стоп‑уровней) с учетом ограничений платформы. Даем практику работы с CiCustomSymbol и маршрутизацией приказов на реальный символ через обертку CustomOrder, с готовыми фрагментами кода.

В этой статье мы расскажем об одном из возможных решений того, что мы пытались показать, то есть как позволить пользователю Excel выполнить действие в MetaTrader 5 без отправки ордеров, открытия или закрытия позиции. Идея заключается в том, что пользователь использует Excel для проведения фундаментального анализа какого-то символа. И что при использовании только Excel, можно указать советнику, работающему в MetaTrader 5, открыть или закрыть определенную позицию.

В этой статье мы изменим последний код, показанный в данной серии о Chart Trade. Эти изменения необходимы, чтобы адаптировать код к текущей модели системы репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

В статье рассмотрен инженерный подход к оптимизации советника в MetaTrader 5: от сбора пользовательских метрик через Optimization Frames до анализа поверхности параметров. На простой событийной EMA/RSI‑модели показаны экспорт в CSV, сглаживание и оценка локальной стабильности в Python. Цель — находить устойчивые области конфигураций и подтверждать их форвард‑оптимизацией для надёжного внедрения.

В статье рассматриваются параметры второго этапа конвейера автоматической оптимизации мультивалютного советника. Мы анализируем критерии фильтрации проходов первого этапа и правила формирования групп торговых стратегий. Демонстрируется влияние настроек на результаты оптимизации, обсуждаются аспекты надёжности процесса и баланс между строгостью отбора и достаточностью кандидатов для алгоритма.

В статье разбираются два практических аспекта работы конвейера оптимизации на базе Adwizard: диагностика и восстановление после сбоев генерации базы итогового советника, а также предварительный подбор диапазонов параметров стратегии до создания проекта. Показано, как анализ таблиц stages/jobs/tasks в SQLite и перезапуск этапов по статусам помогают восстановить процесс, а пробная оптимизация сужает пространство поиска, исключает избыточные параметры и снижает риск застревания в локальных максимумах.

Неважно, какую программу SQL мы будем использовать: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL или другую. У всех есть что-то общее, а этот общий элемент — язык SQL. Даже если мы не собираемся использовать WorkBench, можно манипулировать или работать с базой данных непосредственно в MetaEditor или через MQL5 для выполнения действий в MetaTrader 5, но для этого вам понадобятся знания SQL. Итак, здесь мы выучим, как минимум, основы.

В этой статье мы разрабатываем пользовательский индикатор рыночных настроений, который классифицирует рыночные настроения как бычьи, медвежьи, в режиме risk-on, в режиме risk-off или нейтральные. Благодаря анализу нескольких таймфреймов индикатор дает трейдерам более ясное представление об общем рыночном уклоне и краткосрочных подтверждениях.

В данной статье я расскажу, как Chart Trade вместе с советником будет обрабатывать запрос на закрытие всех открытых позиций пользователя. Звучит просто, но есть несколько осложняющих моментов, и нужно знать, как управлять ими.

Как мы объясняли в первой статье о SQL, нет смысла тратить время на программирование процедур для выполнения того, что уже включено в SQL. Однако, если не знать самых основ, вы не сможете ничего сделать с помощью SQL, чтобы воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает этот инструмент. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, как выполнять основные задачи в базах данных.

В сегодняшней статье мы начнём изучать использование SQL в коде MQL5. Мы также рассмотрим, как можно создать базу данных. Или, точнее, как создать файл базы данных в SQLite, используя ресурсы или процедуры, включенные в язык MQL5. Мы также увидим, как создать таблицу, а затем как установить связь между таблицами с помощью первичного и внешнего ключей. Всё это, опять же, с использованием MQL5. Мы увидим, как легко создать код, который в будущем можно будет перенести в другие реализации SQL, используя класс, помогающий скрыть созданную реализацию. И, что самое важное, мы увидим, что в разные моменты мы можем столкнуться с риском того, что при использовании SQL что-то пойдет не так. Это происходит так, потому что в коде MQL5 SQL-код всегда будет помещаться внутри строки.

В продолжение предыдущей статьи, где был представлен модуль классификации состояния рынка, в этой части мы сосредоточимся на реализации основной логики выявления и оценки зон сжатия. В статье представлена система обнаружения сжатия диапазона и оценки зрелости на языке MQL5, которая анализирует зоны рыночной консолидации, опираясь только на динамику цены.

В предыдущей статье мы завершили необходимое введение в тему SQL. И то, что мы хотели показать и объяснить о SQL, на мой взгляд, мы разъяснили должным образом. Так было сделано для того, чтобы каждый, кто придет посмотреть на строящуюся систему репликации/моделирования, мог хотя бы получить представление о том, что там может происходить. Дело в том, что нет смысла программировать вещи, с которыми SQL справляется идеально.