Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

В этой статье мы разрабатываем ценовую панель на основе холста (canvas) в MQL5 с использованием класса CCanvas для создания интерактивных панелей для визуализации последних графиков цен и статистики счетов с поддержкой фоновых изображений, эффектов тумана и градиентной заливки. Система включает в себя функции перетаскивания и изменения размера с помощью обработки событий мыши, переключение тем оформления между темным и светлым режимами с динамической настройкой цветов, а также элементы управления сворачиванием/разворачиванием для эффективного управления пространством графика.

В этой статье объясняется, как спроектировать и оптимизировать торговую систему с использованием индикатора «Бестрендовый ценовой осциллятор» (Detrended Price Oscillator, DPO) на MQL5. В ней описывается основная логика индикатора, демонстрирующая, как он определяет краткосрочные циклы, отфильтровывая долгосрочные тенденции. С помощью серии пошаговых примеров и простых стратегий читатели узнают, как его кодировать, определять сигналы входа и выхода, а также проводить тестирование на истории. Наконец, в статье представлены практические методы оптимизации для повышения эффективности и адаптации системы к изменчивым рыночным условиям.

Узнайте, как извлекать, обрабатывать, классифицировать, сортировать, анализировать и управлять закрытыми позициями, ордерами и историями сделок с помощью MQL5, создав обширную EX5-библиотеку управления историей с помощью подробного пошагового подхода.

В настоящей статье мы создаём советника на MQL5 для определения гармонических паттернов Butterfly. Мы определяем точки разворота и проверяем уровни Фибоначчи для подтверждения паттерна. Затем визуализируем паттерн на графике и автоматически совершаем сделки при подтверждении.

Свечные паттерны дают ценную информацию о возможном движении рынка. Одни свечи сигнализируют о продолжении текущего тренда, а другие предвещают разворот – в зависимости от того, где именно они формируются в структуре движения цены. В этой статье представлен советник, который автоматически определяет четыре ключевые свечные формации. В разделах ниже вы узнаете, как этот инструмент может улучшить ваш анализ Price Action.

В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.

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.

Мы завершаем создание последнего модуля в EX5-библиотеке для управления историей (History Manager), сосредоточившись на функциях, отвечающих за обработку последнего отмененного отложенного ордера. Это позволит эффективно извлекать и хранить ключевые данные, связанные с отмененными отложенными ордерами с помощью MQL5.

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.

В Части 38 мы создаем для MT5 панель мониторинга промышленного уровня, которая преобразует необработанные тики в практические торговые сигналы. Советник накапливает тиковые данные для расчета тиковой VWAP (Volume Weighted Average Price, средневзвешенной по объему цены), метрики дисбаланса (индикатора потока Flow) на коротком окне и размера позиции на основе ATR. Затем он отображает спред, ATR и индикатор потока в виде столбиков с минимальным мерцанием. Система рассчитывает рекомендуемый размер лота и стоп 1R, а также выдает настраиваемые алерты для узкого спреда, сильного потока и ситуаций с торговым преимуществом. Автоматическая торговля намеренно отключена; основное внимание уделяется надежной генерации сигналов и удобству использования.

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.

Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.

В этой статье представлен CPyramidEngine – переиспользуемый класс на языке MQL5, который добавляет в любой советник дисциплинированное пирамидирование и требует для интеграции всего около шести изменений в коде. Движок обеспечивает соблюдение трех ограничений: размеры лотов должны строго уменьшаться, единый стоп – сдвигаться после каждого добавления, а каждая модификация – проходить проверку на уровне брокера. В статье разбираются типичные сценарии отказа наивных реализаций и показывается, как по мере добавления позиций сохранять общий риск по счету измеримым и контролируемым.

В этой статье мы расширим возможности нашей панели экономического календаря, внедрив обновления новостей в реальном времени для поддержания актуальности рыночной информации. Мы интегрируем методы извлечения данных в реальном времени в MQL5 для непрерывного обновления событий на панели управления и повышения отзывчивости интерфейса. Это обновление обеспечивает нам доступ к последним экономическим новостям непосредственно с панели управления, оптимизируя торговые решения на основе самых свежих данных.

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 статье завершается построение фреймворка MDL и его интеграция в среду MQL5/OpenCL. Реализован объект верхнего уровня, объединяющий признаки, сценарии и задачи в единый вычислительный процесс. Проведено тестирование на исторических данных, показавшее устойчивую работу модели и её способность адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

В данной статье мы разрабатываем программу для торговли по линиям тренда, которая использует аппроксимацию методом наименьших квадратов (least squares fit) для определения линий поддержки и сопротивления, генерируя динамические сигналы на покупку и продажу при касании ценой этих линий и открывая позиции по полученным сигналам.

В продолжение нашей предыдущей статьи о DDPG с использованием скользящей средней и стохастических индикаторов мы рассматриваем другие ключевые классы обучения с подкреплением, имеющие решающее значение для реализации DDPG. Хотя мы в основном пишем код на Python, конечный продукт — обученная нейронная сеть — будет экспортирован в формате ONNX в MQL5, где мы интегрируем его в качестве ресурса в советник, созданный в Мастере.

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.

Метапромптинг — подход, при котором LLM сама оптимизирует торговые инструкции на основе реального P&L и метрик качества сигналов. В статье показана практическая реализация на Python и MQL5: реестр версий промптов, исполнительный агент, оценщик по directional accuracy и profit factor и мета-LLM, которая в цикле генерирует улучшения. Решение встраивается в советник без остановки торговли.

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов Ишимоку и ADX, рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью обучения с учителем. Ишимоку и ADX представляют собой взаимодополняющую пару уровней поддержки/сопротивления и тренда. Наш подход обучения с учителем использует нейронную сеть, которая задействует ядро глубокого спектрального смешения (Deep Spectral Mixture Kernel) для точной настройки прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для сборки советника.

В статье представлена практическая реализация ключевых компонентов фреймворка SEW-ResNet средствами MQL5. Использование динамических массивов и спайковых механизмов позволяет гибко строить архитектуру модели и эффективно обрабатывать финансовые временные ряды. Предложенные решения показывают, как SEW-ResNet может оптимизировать вычисления и улучшить выделение значимых признаков.

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.

Метаэвристический алгоритм, имитирующий рост коронарных артерий в сердце человека для задач оптимизации. Использует принципы ангиогенеза (роста новых сосудов), бифуркации (разветвления) и обрезки слабых ветвей для поиска оптимальных решений в многомерном пространстве. Проверка его эффективности на широком спектре задач принесла неожиданные результаты.

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

Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. 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 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.

Мы создали надежный конвейер разработки признаков на основе тиковых баров, чтобы исключить утечку данных, и решили критическую проблему разметки с помощью метода тройных барьеров и мета-разметки. В этой части рассматривается продвинутая техника разметки — сканирование тренда — для адаптивных горизонтов. После изложения теории будет показан пример использования меток сканирования тренда в сочетании с мета-разметкой для улучшения классической стратегии на основе пересечения скользящих средних.

В статье продолжена адаптация фреймворка UncAD для задач алгоритмического трейдинга. Реализованы объект распределения рыночных состояний и энкодер неопределённости, формирующий совместное представление состояния рынка и степени доверия к нему. Предложенная архитектура позволяет модели учитывать не только структуру рыночного режима, но и устойчивость собственной интерпретации, что особенно важно в условиях нестационарности финансовых рынков.