Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Здесь мы реализуем удаление с помощью перегрузки операторов. Без сомнения, эту статью многим придётся изучать довольно долго, чтобы усвоить всё, что здесь будет показано. Хочу напомнить тебе, что то, что мы увидим, — лишь малая и незначительная часть всего того, что мы называем программированием.

В этой статье тестируются три распространенных фильтра для стандартного пересечения MACD на US_TECH100 H1 с использованием нативных данных брокера за пять лет. Фильтры добавляются поэтапно: фильтр рыночного режима, согласование со старшим таймфреймом (HTF) и время американской сессии. Это позволяет изолировать добавочный эффект каждого фильтра. Результаты показывают, что выбор часов торговли дает гораздо больший эффект, чем доработки индикатора, тогда как рыночный режим и HTF сами по себе дают мало. Статья включает воспроизводимый классификатор рыночного режима на MQL5.

В статье представлена реализация алгоритма AutoARIMA на языке MQL5, позволяющего строить модели ARIMA без ручной настройки. Метод оценивает d с помощью эвристики на основе дисперсии, подгоняет модель ARMA(p,q) посредством градиентной оптимизации с Adam и выбирает p и q по AICc. Код возвращает одношаговый прогноз цены, полученный путем дифференцирования, оценки модели и восстановления ряда до уровня цены, и может быть сразу вызван для ряда Close.

В этой статье реализован статический источник новостей на основе CSV для Тестера стратегий, позволяющий предварительно загружать и запрашивать исторические экономические события при тестировании на исторических данных. Он заменяет вызовы календаря в реальном времени в режиме тестера быстрым поиском в памяти, при этом логика работы в реальной торговле остается прежней и обеспечивает детерминированные, воспроизводимые результаты с явным контролем над тем, какие события включаются. Это позволяет надежно проверять новостные фильтры, временное удаление стопов и правила блокировки новых сделок.

В этой статье представлен советник, автоматизирующий ранее представленную методику рыночной энтропии. Он рассчитывает быструю и медленную энтропию, моментум и состояния сжатия, подтверждает сигналы и исполняет ордера с уровнями SL/TP и опциональным разворотом позиции. В результате получается практичный настраиваемый инструмент, применяющий сигналы на основе теории информации без ручной интерпретации.

Мы переводим идею ретеста EMA(50) в советник для внутридневной торговли, основанный на поведении цены. В исследовании формализуются трендовый уклон, взаимодействие с EMA (проколоть/пробить и закрыться), подтверждение реакции и дополнительные фильтры, после чего они реализуются в MQL5 с использованием модульных функций и дескрипторов с безопасным управлением ресурсами. Визуальное тестирование в Тестере стратегий позволяет проверить корректность сигналов. В результате получается понятный шаблон для кодирования дискреционных отскоков.

Большинство алгоритмических трейдеров оптимизируют советники по отдельности, но никогда не оценивают, как они работают вместе на одном счете. Коррелированные стратегии усиливают просадки, а не снижают их, пробелы в покрытии создают в портфеле слепые зоны на целые торговые сессии. В этой статье мы создадим полноценный оценщик портфеля на MQL5. Он считывает дневные P&L из CSV-файлов бэктестов, вычисляет полную матрицу корреляции Пирсона, строит карту торговой активности по часам и дням недели, оценивает диверсификацию по классам активов и выдает сводную оценку от A+ до F. Весь исходный код прилагается, внешние библиотеки не требуются.

В статье представлена устойчивая к перезапуску модель хранения состояния для удаления стопов на время новостей. Состояние приостановки и исходные значения SL/TP для каждой позиции записываются в глобальные переменные терминала, считываются и реконструируются в OnInit() и удаляются после восстановления стопов. Это позволяет советнику продолжить активное окно приостановки после перекомпиляции или перезапуска и восстановить стопы только после окончания новостного окна.

В этой статье реализуется сеточный советник, адаптирующийся к режиму рынка и основанный на докторском исследовании Альдо Таранто. Представлен сеточный советник, адаптирующийся к режиму рынка и ограничивающий риск с помощью перезапускаемых циклов и защитных механизмов на основе эквити. Мы объясняем, почему наивные сетки терпят неудачу (из-за роста дисперсии и почти верного разорения), выводим выводим формулу убытка для расчета текущей экспозиции и реализуем фильтрацию запуска с учетом режима рынка, динамический шаг сетки на основе ATR и аварийный выключатель, работающий в реальном времени. Читатели получат математические инструменты и пригодные для рабочей эксплуатации подходы, необходимые для безопасной разработки, тестирования и эксплуатации сеточной стратегии с ограничениями.

В статье объясняется, почему стандартный метод пошагового тестирования (walk-forward) и k-блочная кросс-валидация завышают результаты на финансовых данных, а затем показано, как это исправить. Валидация внутри валидации (V-in-V) обеспечивает строгое разбиение данных и пошаговое тестирование с фиксированным началом (anchored) между окнами. Комбинаторно очищенная кросс-валидация (CPCV) устраняет утечки данных с помощью очистки и эмбарго, одновременно агрегируя результативность на уровне траекторий бэктеста. Комбинаторно симметричная кросс-валидация (CSCV) измеряет вероятность переобучения бэктеста (PBO). Практикующие специалисты получают целостную систему для оценки устойчивости к рыночным режимам и надежности отбора кандидатов.

Во второй части новостной фильтр расширяется для защиты открытых позиций во время новостных событий. Вместо закрытия сделок уровни стоп-лосса и тейк-профита временно снимаются и надежно сохраняются в памяти. После окончания новостного окна стоп-уровни восстанавливаются детерминированно и при необходимости корректируются, если цена уже пересекла исходные уровни. При этом соблюдаются правила брокера о минимальной дистанции. В результате получается механизм, который сохраняет исходную логику и структуру сделки, не вмешиваясь в логику открытия сделок, и оставляет управление за советником даже в период волатильности.

Индикатор свинговых экстремумов и откатов (Swing Extremes and Pullbacks) основан на рыночной структуре младшего таймфрейма и затем согласовывается со старшим таймфреймом. Он выявляет свинговые экстремумы, в которых цена становится статистически уязвимой к развороту. Он визуализирует зоны перерастяжения и отката, позволяя заранее оценить поведение цены при возврате к среднему.

Создадим на языке MQL5 индикатор паттерна «Мегафон», который обнаруживает на графике расширяющиеся структуры. В статье подробно рассматриваются вопросы идентификации и уточнения свингов, проверки линий тренда, подтверждения пробоя и проекции уровней стоп-лосса и тейк-профита с использованием графических объектов для линий, меток и сигналов. В результате вы получаете реализацию на основе правил, которая автоматизирует обнаружение паттернов и генерирует торговые уровни, пригодные для практического использования, непосредственно в MetaTrader 5.

В этой статье мы автоматизируем систему на основе индикатора свинговых экстремумов и откатов, преобразующую необработанное ценовое движение младшего таймфрейма (LTF) в структурированную карту намерений рынка и точно определяющую свинговые максимумы, свинговые минимумы и коррекционные фазы в реальном времени. Благодаря программному отслеживанию микроструктурных сдвигов система позволяет выявлять возможные развороты до их полного развития, превращая шум в практически применимую информацию.

Мы разработаем новостной фильтр на основе календаря на языке MQL5 без веб-запросов и внешних DLL. В части 1 рассматриваются загрузка и кэширование событий, сопоставление символов с валютами, фильтрация по уровню важности, определение окон до и после новостей, блокировка открытия новых сделок во время активного новостного периода и опциональное закрытие позиций перед новостью. В результате получается настраиваемый защитный механизм, совместимый с требованиями проп-фирм, который сокращает число ошибочных пауз в торговле и защищает входы в сделки в периоды волатильности.

Узнайте, как с нуля создать советник на основе индикатора Supertrend на языке MQL5. В статье рассматриваются встраивание индикатора в качестве ресурса, считывание значений его буферов на закрытых барах, обнаружение подтвержденных смен направления, приведение позиций в соответствие с сигналом и переворот позиций, а также настройка режимов стоп-лосса и размера позиции. В заключение рассматриваются настройка Тестера стратегий и проведение воспроизводимых тестов. В результате получается настраиваемый советник и четкая основа для дальнейших исследований и доработок.

Создайте пользовательский индикатор для MT5, который обрабатывает всю историю сделок и отрисовывает начальный баланс, текущий баланс, средства счета и плавающую прибыль/убыток в виде непрерывных кривых. Он обновляется на каждом баре, агрегирует позиции по всем символам и исключает внешние зависимости за счет локального кэширования. Используйте его для анализа расхождений между средствами счета и балансом, сопоставления реализованных и нереализованных результатов, анализа того, когда именно вы принимали на себя риск.

Завершаем адаптацию фреймворка OMPB к торговой модели средствами MQL5. Новый слой встраивается в энкодер состояния рынка между RankTCM и ScenarioForecast. Мы рассматриваем двухэтапное обучение Forecast, разделение истории на Reference и Calibration, фиксацию базовой модели и последующую калибровку OMPB. В практической части показано переключение режимов слоя, контроль неизменности замороженных компонентов и итоговое тестирование системы на данных 2026 года.

Статья описывает воспроизводимый графовый арбитражный сканер для MetaTrader 5 и Python. Шесть M1‑потоков по EURGBP, EURUSD и GBPUSD объединяются во временной мультиграф, где прямые конвертации считаются по Bid, обратные — по 1/Ask, а параллельные источники конкурируют на каждой ноге. Проверяются пять фиксированных циклов, цены синхронизируются по минуте без forward fill, после издержек выбирается один лучший маршрут на минуту для однозначного исторического результата.

Статья показывает, как построить stack-ансамбль для MetaTrader 5 без утечки данных между уровнями и расхождений инференса. Реализован purged expanding walk-forward с 72-часовым разрывом, три разнородных CatBoost-классификатора, калибраторы вероятности и размера позиции, а также встраивание 31 модели в советник MQL5. Отдельный аудит 2026 года демонстрирует границы применимости профилей и сравнение с неизменяемой базовой линией.

В данной статье представлен структурированный подход к управлению данными SQLite в MQL5 с помощью ORM-слоя для MetaTrader 5. В нем представлены базовые классы для моделирования сущностей и доступа к базе данных, fluent API для CRUD, хуки рефлексии для OnGet/OnSet, а также макросы для быстрого определения моделей. В практических примерах кода показано создание таблиц, привязка полей, вставка, обновление, выборка и удаление записей. Разработчики получают готовые к повторному использованию типобезопасные компоненты, которые сводят к минимуму однотипный SQL-код.

В этой статье мы попробуем спрогнозировать движения рынка с помощью достаточно хорошей модели прогнозирования временных рядов под названием DeepAR. Модель представляет собой сочетание глубоких нейронных сетей и авторегрессионных свойств, характерных для таких моделей, как ARIMA и VAR (векторная авторегрессионная модель).

CSBO — алгоритм, вдохновлённый кровеносной системой, рассматривается как разностно-ориентированный метод: венозное движение, систематический круг с кроссовером и лёгочная мутация. Приведена реализация в виде класса C_AO_CSBO для MQL5 с переводом в максимизацию, нормировкой шагов и двухфазными эпохами. Представлены итоги, исходники и практические настройки.

Я знаю, что многие, возможно, думали, что я опубликую ещё несколько статей, чтобы объяснить другие аспекты этой системы. Недостающие элементы легко реализовать. Тем не менее, её разработка позволит вам проверить, насколько вы действительно готовы.

В статье показано, как создать индикатор Volume Bubble на MQL5, который визуализирует рыночную активность с использованием статистической нормализации. В нем рассматривается работа с тиковым и реальным объемом, вычисление среднего значения и стандартного отклонения по скользящему окну, а также нормализация значений объема для определения относительной силы. Вы реализуете графические объекты для отображения пузырьков с динамическими размером и цветом, обеспечивая наглядное представление интенсивности торговой активности прямо на графике

Инструмент заполнения гэпов выходного дня для MetaTrader 5, готовый к использованию советниками: он обнаруживает гэпы, подтверждает их полное заполнение и записывает детерминированные значения Buy и Sell в буферы индикатора. Он восстанавливает исторические события, отслеживает рынок в реальном времени без перерисовки и визуализирует структуру гэпов непосредственно на графике. Настраиваемые алерты и наглядные графические объекты поддерживают как ручной анализ, так и автоматическое исполнение.

В этой статье представлен пользовательский класс CSignalUKFCapsNet, написанный на MQL5. Этот класс используется с Мастером MQL5 при сборке советника. После выбора в Мастере он определяет сигналы входа советника. При создании этого пользовательского класса были объединены сигма-точечный фильтр Калмана и капсульная нейронная сеть. Алгоритм представлен в четырех режимах работы, а его реализация в виде пользовательского класса для Мастера MQL5 позволяет тестировать различные методы трейлинг-стопа и системы управления капиталом.