Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

В статье применяется оптимальное торговое правило из главы 13 AFML для задания уровней тейк-профита и стоп-лосса без внутривыборочной калибровки. Мы моделируем P&L после входа дискретным процессом Орнштейна–Уленбека, выполняем поиск по 100 000 траекториям и используем Python, multiprocessing и параллельное ядро Numba с декоратором @njit (в 242 раза быстрее). Результат — оптимальная пара (PT, SL) для трех спецификаций прогноза с учетом дневного лимита убытков, установленного проп-фирмой.

В этой увлекательной статье мы создадим своего первого торгового робота в симуляторе и запустим тестирование стратегии, напоминающее работу тестера стратегий MetaTrader 5, а затем сравним результат, полученный в пользовательской симуляции, с результатом в нашем любимом терминале.

В этой статье показано, как спроектировать и реализовать советник для торговли пробоями волатильности по Ларри Уильямсу в MQL5: измерение диапазона свинга, расчет уровней входа на пробой, расчет размера позиции на основе риска и тестирование на реальных рыночных данных.

Мы реализуем советник на языке MQL5, который обнаруживает блоки ордеров, сформированные после пробоя консолидации, и подтверждает их с помощью разрывов справедливой стоимости. Каждая зона подтверждается пробоем структуры и предшествующей провокацией, а затем фильтруется по тренду на более высоком таймфрейме. Программа добавляет отслеживание митигации зон, расчет лота на основе риска и два режима трейлинг-стопа, обеспечивая наглядное отображение на графике и логику совершения сделок, готовую к тестированию на исторических данных.

В этой статье объясняется, как разработать профессиональный советник (EA) на MQL5 на основе Heikin Ashi. Вы узнаете, как настроить входные параметры, перечисления, индикаторы, глобальные переменные и реализовать основную торговую логику. Вы также сможете выполнить бэктест на золоте, чтобы проверить свою работу.

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.

Кандидат в нашу рейтинговую таблицу — Beluga Whale Optimization, метаэвристика, построенная на трёх моделях поведения кита-белухи: парном плавании, охоте с полётом Леви и обновлении популяции через падение кита. По ходу реализации обнаружилось, что алгоритм не столько оптимизирует, сколько считывает геометрию тестового стенда, разбираем механизм этого и собираем честную перспективную модификацию BWOm.

В этой статье мы создаем динамическую голографическую панель на MQL5 для мониторинга инструментов и таймфреймов с помощью RSI, оповещений о волатильности и параметров сортировки. Добавляем анимацию импульсов, интерактивные кнопки и голографические эффекты, чтобы сделать инструмент визуально привлекательным и отзывчивым.

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.

В статье показано, как автоматизировать разворотные паттерны Smash Day Ларри Уильямса в MQL5 в рамках структурированного подхода. Мы реализуем советник, который ограничивает период валидности сетапов заданным окном, согласует входы с направлением тренда по Supertrend и применяет фильтры по дням недели, а также поддерживает вход при пересечении уровня или после закрытия бара за уровнем. Код обеспечивает правило: не более одной открытой позиции одновременно и поддерживает расчет объема на основе риска или фиксированный размер позиции. Приведены пошаговая разработка, процедура бэктестирования и воспроизводимые настройки.

В этой статье мы создадим на MQL5 торговую систему на основе зон спроса и предложения. Она определяет такие зоны по диапазонам консолидации, подтверждает их импульсными движениями и открывает позиции на ретестах с подтверждением тренда и настраиваемыми параметрами риска. Система отображает зоны с помощью динамических подписей и цветов, а также поддерживает трейлинг-стопы для управления рисками.

Освойте автоматизацию краткосрочных свинговых паттернов Ларри Уильямса с помощью MQL5. В этом руководстве мы разработаем полностью настраиваемого советника (Expert Advisor, EA), использующего неслучайные рыночные структуры. Мы рассмотрим, как интегрировать надежное управление рисками и гибкую логику выхода, создав прочную основу для системной разработки и бэктестирования торговых стратегий.

В данной статье мы предлагаем систему оценки стратегий возврата к среднему значению, основанную на статистическом арбитраже коинтегрированных акций. В статье предлагаются критерии, которые варьируются от ликвидности и транзакционных издержек до количества рангов коинтеграции и времени возврата к среднему значению, при этом учитываются стратегические критерии — частота данных (временной интервал) и период обратного обзора для тестов на коинтеграцию, которые оцениваются до того, как будет сформирован итоговый оценочный балл (rank_score). Предоставляются файлы, необходимые для воспроизведения бэктеста, а также приводятся комментарии к его результатам.

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.

В данной статье представлен пример реализации сервиса на MQL5 для обновления вновь созданной базы данных, используемой в качестве источника для анализа данных и для торговли корзиной коинтегрированных акций. Подробно объясняется логика проектирования базы данных, а также приводится описание структуры данных (data dictionary) для справки. Предоставлены скрипты на MQL5 и Python для создания базы данных, инициализации её схемы и загрузки рыночных данных.

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.

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 статье представлен советник на MQL5, который адаптирует метод максимального потока Форда-Фалкерсона в фильтр ликвидности и пропускной способности. Рыночные структуры — максимумы/минимумы свингов, ценовой дисбаланс (FVG), ордер-блоки и пулы ликвидности — образуют ориентированный граф с пропускной способностью ребер, определяемой объемом, ценовой реакцией, расстоянием и качеством структуры. Максимальный поток позволяет оценить возможности ICT-сделок, отфильтровать слабые пути и использовать динамическое управление размером позиции для последовательного двухэтапного процесса принятия решений.

Эта статья — первая часть серии из двух материалов, предназначенной для освоения практических навыков и лучших практик написания пользовательских индикаторов на MQL5. На практическом примере Heikin Ashi в статье рассматривается теория графиков Heikin Ashi, объясняется, как рассчитываются свечи Heikin Ashi, и показывается их применение в техническом анализе. Центральная часть материала — пошаговое руководство по разработке полнофункционального индикатора Heikin Ashi с нуля, с понятными пояснениями, которые помогают читателям разобраться, что именно писать в коде и почему. Эти базовые знания подготовят почву для второй части, где мы создадим советник, торгующий на основе логики Heikin Ashi.

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 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 рассмотрим мощный инструмент на MQL5, который позволяет тестировать любой ценовой уровень одним кликом. Просто введите нужный уровень и нажмите Analyze – советник мгновенно сканирует исторические данные, выделяет на графике все касания и пробои и выводит статистику в аккуратной информационной панели. Вы увидите, как часто цена отрабатывала этот уровень или пробивала его, а также выступал ли уровень чаще как поддержка или как сопротивление. Читайте дальше, чтобы подробнее ознакомиться с процедурой.

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.

Многим трейдерам сложно распознавать настоящие развороты. В этой статье представлен советник, который объединяет RVGI, CCI (±100) и трендовый фильтр SMA, формируя единый четкий сигнал разворота. Советник включает панель на графике, настраиваемые алерты и полный исходный файл, готовый к немедленной загрузке и тестированию.