Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье мы реализуем фильтры на панели инструментов экономического календаря MQL5 для лучшего отображения новостей по валюте, важности и времени. Сначала мы установим критерии сортировки для каждой категории, а затем интегрируем их в панель управления, чтобы отображать только релевантные события. Наконец, мы обеспечим динамическое обновление каждого фильтра, чтобы предоставлять трейдерам необходимую экономическую информацию в реальном времени.

В данной статье представлено детальное руководство по созданию инновационного индикатора 3DBarCustomSymbol.mq5, который генерирует пользовательские символы в MetaTrader 5, объединяющие цену, время, объем и волатильность в единое трехмерное представление. Рассматриваются математические основы, архитектура системы, практические аспекты реализации и применения в торговых стратегиях.

В настоящей статье мы автоматизируем обнаружение ордер-блоков на MQL5, используя чистый анализ движения цены. Мы определяем ордер-блоки , реализуем их обнаружение и интегрируем автоматическое исполнение сделок. Наконец, для оценки эффективности стратегии, мы проведём её бэк-тестирование.

ROC-кривые — графические представления, используемые для оценки эффективности классификаторов. Хотя графики ROC относительно просты, на практике при их использовании существуют распространенные заблуждения и подводные камни. Цель данной статьи — познакомить читателя с графиками ROC как инструментом для практикующих специалистов, стремящихся разобраться в оценке эффективности классификаторов.

В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.

При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.

Долгая кратковременная память (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенной для моделирования последовательных данных путем эффективного учета долгосрочных зависимостей и решения проблемы исчезающего градиента. В настоящей статье мы рассмотрим, как использовать LSTM для прогнозирования будущих тенденций, повышая эффективность стратегий следования за трендами. В статье будет рассказано о внедрении ключевых концепций и стоящей за разработкой мотивации, извлечении данных из MetaTrader 5, использовании этих данных для обучения модели на Python, интеграции модели машинного обучения в MQL5, а также о результатах и перспективах на будущее на основании статистического бэк-тестирования.

В этой статье мы представим реализацию нескольких методов ансамблевого обучения на языке MQL5 и исследуем их эффективность в различных сценариях.

Приглашаем вас познакомиться с фреймворком K²VAE и вариантом интеграции предложенных подходов в торговую систему. Вы узнаете, как гибридный подход Koopman–Kalman–VAE помогает строить адаптивные и интерпретируемые модели. А в завершении статьи представлены практические результаты использования реализованных решений.

Подсказки безопасности, например те, которые появляются каждый раз при обновлении графика, добавлении новой пары в чат с панелью администратора советника или перезапуске терминала, могут стать утомительными. В этом обсуждении мы рассмотрим и реализуем функцию, которая отслеживает количество попыток входа в систему для идентификации доверенного пользователя. После определенного количества неудачных попыток приложение перейдет к расширенной процедуре входа в систему, которая также облегчает восстановление пароля для пользователей, которые могли его забыть. Кроме того, мы рассмотрим, как можно эффективно интегрировать криптографию в панель администратора для повышения безопасности.

При параллельной работе многих стратегий может возникнуть желание время от времени закрывать все открытые позиции и начинать работу стратегий заново. Уже написанный код позволяет реализовать такое поведение только вместе с ручными манипуляциями. Попробуем автоматизировать эту часть.

Статья представляет новый подход к созданию торговых систем на основе квантовых принципов и искусственного интеллекта. Автор описывает разработку уникальной нейронной сети, которая выходит за рамки классического машинного обучения, объединяя квантовую механику с современными архитектурами ИИ.

Обратный разрыв справедливой стоимости (IFVG) возникает, когда цена возвращается к ранее выявленному разрыву справедливой стоимости и, вместо того чтобы продемонстрировать ожидаемую поддержку или сопротивление, не справляется с ним. Этот сбой может сигнализировать о потенциальном изменении направления движения рынка и обеспечить противоположное торговое преимущество. В настоящей статье мы представим собственный подход к количественной оценке и использованию обратного разрыва справедливой стоимости в качестве стратегии для советников MetaTrader 5.

Проксимальная оптимизация политики (Proximal Policy Optimization) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет политику, часто в сетевой форме, очень маленькими шагами, чтобы обеспечить стабильность модели. Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

В статье рассмотрим создание элемента управления "Контейнер" с возможностью прокрутки его содержимого. В процессе будут доработаны уже готовые классы элементов управления графической библиотеки.

Инновационный подход к сбору информации с индикаторов на MQL5 обеспечивает более гибкий и оптимизированный анализ данных, позволяя разработчикам вводить пользовательские данные в индикаторы для осуществления немедленных расчетов. Этот подход особенно полезен для алгоритмической торговли, поскольку он обеспечивает повышенный контроль над информацией, обрабатываемой индикаторами, выходя за рамки традиционных ограничений.

Предлагаем познакомиться с новым подходом, который объединяет классические методы и современные нейросети для анализа временных рядов. В статье подробно раскрыта архитектура и принципы работы модели K²VAE.

В этой статье мы улучшим панель управления торговлей нашей многофункциональной панели администратора. Мы представим мощную вспомогательную функцию, которая упрощает код, улучшая его читаемость, удобство обслуживания и эффективность. Мы также продемонстрируем, как легко интегрировать дополнительные кнопки и улучшить интерфейс для решения более широкого спектра торговых задач. Независимо от того, управляете ли вы позициями, корректируете ордера или упрощаете взаимодействие с пользователем, это руководство поможет вам разработать надежную и удобную панель управления торговлей.

В продолжение нашей работы по упрощению взаимодействия с поведением цены мы рады представить еще один инструмент, который может значительно улучшить ваш анализ рынка и помочь вам принимать обоснованные решения. Этот инструмент отображает ключевые технические индикаторы, такие как цены предыдущего дня, значимые уровни поддержки и сопротивления, а также торговый объем, автоматически генерируя визуальные подсказки на графике.

Волатильность, как правило, достигает пика во время важных новостных событий, создавая значительные возможности для пробоя. В настоящей статье мы расскажем о процессе реализации основанной на календаре стратегии прорыва. Мы рассмотрим все, начиная с создания класса для интерпретации и хранения календарных данных, разработки реалистичных бэк-тестов на основе этих данных и, наконец, реализации кода исполнения для реальной торговли.

Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних. Цель данной статьи заключается в том, чтобы дать представление о процессе разработки стратегии, а также предоставить решения задач, с которыми можно при этом столкнуться. Я представлю свой рабочий процесс по выборке данных из MetaTrader 5, обучению модели машинного обучения на языке Python и обратной интеграции в советники MetaTrader 5. К концу данной статьи мы проверим стратегию посредством статистического тестирования и обсудим планы на будущее, основанные на текущем подходе.

Подробное руководство по созданию индикатора тепловой карты для MetaTrader 5, который визуализирует временное распределение цены в виде тепловой карты. Статья раскрывает математическую основу анализа временной плотности, где каждый ценовой уровень окрашивается от красного (минимальное время пребывания) до синего (максимальное время пребывания).

Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Создание интеграций с криптовалютными биржами без DLL-файлов долгое время было сложной задачей, но это решение обеспечивает полную основу для прямого подключения к рынку.

Добро пожаловать в новое приключение! Данная статья открывает специальный цикл, в котором мы будем пошагово создавать библиотеку для манипуляций с журналами, предназначенную для тех, кто занимается разработкой на языке MQL5.

Предлагаем погрузиться в захватывающий мир LightGTS — лёгкого, но мощного фреймворка для прогноза временных рядов, где адаптивная свёртка и RoPE‑кодирование сочетаются с инновационным методами внимания. В нашей статье вы найдёте детальное описание всех компонентов — от создания патчей до сложной смеси экспертов в декодере, готовых к интеграции в MQL5‑проекты. Откройте для себя, как LightGTS выводит автоматическую торговлю на новый уровень!

Торговая стратегия захвата ликвидности является ключевым компонентом Концепции умных денег (Smart Money Concepts (SMC), которая направлена на выявление и использование действий институциональных игроков на рынке. Она предполагает нацеливание на области с высокой ликвидностью, такие как зоны поддержки или сопротивления, где крупные ордера могут спровоцировать движение цены до того, как рынок возобновит свой тренд. В настоящей статье подробно объясняется концепция захвата ликвидности и описывается процесс разработки советника по торговой стратегии захвата ликвидности на MQL5.

В настоящей статье мы представим основанный на объемах индикатор денежного потока Чайкина (Chaikin Money Flow, CMF) после того, как узнаем, как его можно построить, рассчитать и использовать. Разберемся как создать пользовательский индикатор. Проанализируем несколько простых стратегий, которые можно использовать и протестируем их, чтобы понять, какая стратегия лучше.

На протяжении десятилетий трейдеры использовали формулу критерия Келли для определения оптимальной доли капитала, которую можно направить на инвестиции или ставки, чтобы максимизировать долгосрочный рост при минимизации риска разорения. Однако слепое следование критерию Келли, основанному на результатах единственного бэк-тестирования, часто опасно для отдельных трейдеров, поскольку при реальной торговле торговое преимущество со временем тает, а прошлые результаты не являются предиктором будущих результатов. В настоящей статье я представлю реалистичный подход к применению критерия Келли для распределения рисков одного или нескольких советников в MetaTrader 5, основанный на результатах моделирования методом Монте-Карло с помощью Python.

Присоединяйтесь к нам сегодня, поскольку мы ставим перед собой задачу разработать прибыльную торговую стратегию пробоев на MQL5. Мы выбрали пару EURUSD и попытались торговать на ценовых пробоях на часовом таймфрейме. Нашей системе было трудно отличить ложные пробои от начала истинных трендов. Мы снабдили нашу систему фильтрами, предназначенными для минимизации потерь и увеличения прибыли. В конце концов, мы успешно сделали нашу систему прибыльной и менее подверженной ложным пробоям.