Статьи о ручном и алгоритмическом трейдинге в MetaTrader 5

В статье рассматривается алгоритм сверчков (Cricket Algorithm) - метаэвристический метод оптимизации, объединяющий элементы алгоритмов летучих мышей и светлячков с физическими законами распространения звука в атмосфере. Алгоритм моделирует поведение сверчков, ориентирующихся на стрекотание сородичей, используя закон Долбира и формулы акустики для управления поиском оптимальных решений.

В статье рассматривается алгоритм оптимизации ECO, основанный на экологических концепциях: популяции объединяются в хабитаты по принципу территориальной близости, обмениваются генетическим материалом внутри хабитатов и мигрируют между ними. Несмотря на богатый набор операторов и красивую биологическую метафору, алгоритм показал результат, какой, подробности ниже.

Для многих трейдеров разрыв между знанием правил управления рисками и последовательным их соблюдением приводит к гибели счетов. Эмоциональное подавление, торговля с целью отыграться и простая оплошность могут разрушить даже самую лучшую стратегию. Сегодня мы превратим платформу MetaTrader 5 в надежного исполнителя ваших торговых правил, разработав советник по управлению рисками под названием Risk Enforcement Expert Advisor. Присоединяйтесь к этой дискуссии, чтобы узнать больше.

В данной статье завершается реализация механизмов безубыточности на основе ATR и RRR в MQL5, а также с нуля разрабатывается класс, позволяющий легко изменять режим безубытка без необходимости повторного ввода параметров. Для оценки эффективности каждого типа безубытка выполняется несколько бэктестов, в рамках которых анализируются их преимущества и недостатки в контексте алгоритмического трейдинга.

Это статья, написанная мной с целью объяснить разрывы реальной стоимости (Fair Value Gaps), логику их формирования и повяления, а также автоматическую торговлю с помощью прерывателей и сдвигов структуры рынка.

В статье рассматривается алгоритм EOSA, вдохновлённый механизмами распространения вируса Эбола: короткодистанционной передачей через близкий контакт (эксплуатация) и длиннодистанционной передачей через путешествия (исследование). Анализ оригинальной публикации выявил критические проблемы в математических формулах и нереализуемую на практике эпидемиологическую модель, что потребовало существенной переработки алгоритма для получения работоспособной реализации.

В этой статье вы научитесь созданию советника на языке MQL5, который автоматически определяет зоны поддержки и сопротивления и исполняет сделки на их основе. Вы узнаете, как запрограммировать своего советника так, чтобы он выявлял эти ключевые рыночные уровни, осуществлял мониторинг отскоков цены и принимал торговые решения без ручного вмешательства.

В настоящей статье рассмотрим практические приемы торговли осциллятором Индекс относительной силы (RSI) с рыночной структурой. Наше внимание будет сосредоточено на паттернах изменения цен в канале, на том, как они обычно торгуются, и как можно использовать MQL5 для улучшения этого процесса. В итоге вы получите основанную на правилах автоматизированную систему канальной торговли и предназначенную для более точного и стабильного выявления возможностей продолжения тренда.

Торговать без осознания сессии — все равно что ориентироваться без компаса: вы движетесь, но без определенной цели. Сегодня мы совершаем революцию в восприятии трейдерами рыночного тайминга, превращая обычные графики в динамичные географические отображения. Используя мощные возможности визуализации MQL5, мы создадим живую карту мира, которая подсвечивает активные торговые сессии в режиме реального времени, превращая абстрактные рыночные часы в интуитивно понятную визуальную информацию. Это путешествие отточит вашу психологию трейдинга и познакомит вас с методами программирования профессионального уровня, позволяющими преодолеть разрыв между сложной структурой рынка и практической, действенной информацией.

В этой статье вы научитесь созданию советника, который обнаруживает зоны поддержки и сопротивления, нарисованные на графике, и автоматически исполняет сделки на их основе.

Алгоритм ECO (Ecological Cycle Optimizer) представляет собой интересную метафору переноса экологического круговорота в область метаэвристической оптимизации. Идея разделения популяции на трофические уровни — продуцентов, травоядных, плотоядных, всеядных и редуцентов — создаёт иерархическую структуру поиска, где каждая группа вносит свой вклад в общий процесс оптимизации.

Узнайте, как обнаружить и отобразить гармонический паттерн Гартли в MetaTrader 5 с использованием языка MQL5. В этой статье объясняется каждый шаг данного процесса: от выявления точек свинга до применения коэффициентов Фибоначчи и графического построения паттерна на графике целиком для четкого визуального подтверждения.

В заключительной статье этой серии вы узнаете, как легко импортировать и применять EX5-библиотеку для управления историей (History Manager) в исходном коде MQL5 для обработки истории сделок в вашем аккаунте MetaTrader 5. С помощью простых вызовов функций в MQL5, занимающих всего одну строку кода, вы сможете эффективно управлять своими торговыми данными и анализировать их. Кроме того, вы научитесь создавать различные скрипты для анализа истории сделок и разрабатывать советник на основе ценовых показателей в качестве практических примеров использования. Используемый в качестве примера советник применяет данные о ценах и библиотеку History Manager EX5 для принятия обоснованных торговых решений, корректировки объемов сделок и реализации стратегий восстановления на основе ранее закрытых сделок.

В данной статье рассматривается применение механизма безубыточности (breakeven) в автоматизированных стратегиях на языке MQL5. Начнем с простого объяснения, что такое режим безубытка, как он реализуется и каковы его возможные вариации. Далее эта функциональность интегрируется в советника Order Blocks, созданного нами в последней статье об управлении рисками. Для оценки эффективности проведем два бэктеста при определенных условиях: один с применением механизма безубыточности и другой — без.

Алгоритм оптимизации одуванчика DO превращает простой полёт семени по ветру в стратегию математического поиска. Три фазы - вихревой подъём, дрейф к центру популяции и приземление по траектории Леви - формируют изящную метафору, которая на практике показывает интересные результаты.

В этой статье мы исследуем основы гармонических паттернов, их структуру и то, как они применяются в торговле. Вы узнаете о коррекциях и расширениях Фибоначчи, а также о том, как реализовать обнаружение гармонических паттернов на языке MQL5, тем самым закладывая основу для создания продвинутых торговых инструментов и советников.

Представлена адаптация детерминированного алгоритма дендритных клеток (dDCA) для задач непрерывной оптимизации. Алгоритм, вдохновлённый Теорией Опасности иммунной системы, использует механизм накопления сигналов для автоматического баланса между исследованием и эксплуатацией пространства поиска.

Эта статья знакомит новичков с созданием советника на языке MQL5, который выявляет классический паттерн технического анализа – "голову и плечи" – и торгует по нему. В статье рассматривается, как обнаружить паттерн, используя ценовое действие, нарисовать его на графике, установить уровни входа, стоп-лосса и тейк-профита, а также автоматизировать выполнение сделок на основе паттерна.

В статье рассматривается алгоритм дифференциального поиска DSA, имитирующий миграцию суперорганизма в поисках оптимальных условий обитания. Алгоритм использует гамма-распределение для генерации псевдо-стабильного блуждания и предлагает четыре стратегии выбора направления движения с тремя механизмами мутации координат. Какова будет производительность метода?

В статье описывается подход к разметке сделок с помощью осцилляторов для моделей машинного обучения. Это позволяет избавиться от look ahead bias. Показано, что такая разметка не приводит к переобучению моделей, а стратегии продолжают работать продолжительное время.

В этой статье мы реализуем автоматизированный вход в торговлю с использованием экономического календаря MQL5, применив настраиваемые фильтры и временные смещения для поиска новостей. Мы сравниваем прогнозные и предыдущие значения, чтобы определить, следует ли открывать сделку на покупку или продажу. Динамические таймеры обратного отсчета отображают оставшееся время до выхода новостей и автоматически сбрасываются после совершения сделки.

Многие программисты могут предположить, что нам следует отказаться от использования Excel и перейти непосредственно на Python, используя некоторые пакеты, позволяющие Python создавать Excel-файл, чтобы потом проанализировать результаты. Но, как уже говорилось в предыдущей статье, хотя это решение и является наиболее простым для многих программистов, оно не будет воспринято некоторыми пользователями. И в данном вопросе пользователь всегда прав. Мы, как программисты, должны найти способ заставить всё работать.

Добавляем в наше веб-приложение возможность получения и отображения информации о торговых счетах терминалов: о балансе, прибыли, статусе подключения и другой важной информации. Также реализуем гибкую систему конфигурации, позволяющую управлять параметрами приложения через внешний JSON-файл, и улучшаем пользовательский интерфейс главной страницы.

В статье мы создадим собственный индикатор на MQL5, применив проектный подход. Также мы рассмотрим индикаторные буферы, свойства и визуализацию трендов в виде понятного для новичков пошагового руководства.

В этой статье мы реализуем систему управления рисками, разработанную в предыдущих публикациях, и добавим индикатор Order Blocks, представленный в других статьях. Кроме того, будет проведено тестирование на исторических данных (backtest), чтобы можно было сравнить результаты с применением системы управления рисками и оценить влияние динамического риска.

Экспериментальное исследование на стандартных бенчмарк-функциях выявляет преимущества и ограничения прямой адаптации комбинаторных алгоритмов. Статья содержит детальное описание механизмов алгоритма ECEA и результатов его тестирования.

На этом этапе мы настраиваем мультипарный советник так, чтобы адаптировать размер сделки и риск в реальном времени с помощью метрик волатильности, таких как ATR, что повышает согласованность, защиту и эффективность в различных рыночных условиях.

В этой статье мы рассмотрим третью часть нашего пути в формулировании динамического мультипарного советника (Dynamic Multi-Pair Expert Advisor), сосредоточив внимание на интеграции стратегий торговли на основе возврата к среднему и моментума. Мы разберем, как обнаруживать и действовать при отклонениях цен от среднего (Z-оценка), а также как измерять моментум по нескольким валютным парам, чтобы определить направление торговли.

В этом обсуждении мы сделаем шаг вперед в разбиении нашей программы MQL5 на более мелкие и более управляемые модули. Эти модульные компоненты затем будут интегрированы в основную программу, что улучшит ее организацию и удобство обслуживания. Такой подход упрощает структуру нашей основной программы и делает отдельные компоненты пригодными для повторного использования в других советниках и индикаторах. Приняв эту модульную конструкцию, мы создаем прочную основу для будущих улучшений, что принесет пользу как нашему проекту, так и широкому сообществу разработчиков.

На финансовых рынках законы коррекции остаются одними из самых неоспоримых факторов. Существует эмпирическое правило, что цена всегда будет возвращаться — будь то большими движениями или даже в рамках самых маленьких тиковых паттернов, которые часто выглядят как зигзаг. Однако сам паттерн ретрейсмент никогда не бывает фиксированным; он остается неопределенным и подверженным ожиданиям. Эта неопределенность объясняет, почему трейдеры полагаются на несколько уровней Фибоначчи, каждый из которых обладает определенной вероятностью влияния.