Последние статьи на MQL5.com

В этой статье мы покажем, как создать индикатор на MQL5, который рисует несколько скользящих средних на одном графике, сокращая объём дублирующегося кода. Используются iMA, буферы индикатора, CopyBuffer, PlotIndexSetInteger/String и постоянная структура, объединяющая периоды, методы и цвета. Размеры indicatorbuffers и indicatorplots определяются на основе Averange.Size(). Такой подход упрощает сопровождение и позволяет добавлять или удалять скользящие средние, изменяя только один список.

В статье рассматривается разработка индикатора рыночной энтропии, основанного на принципах теории информации, для измерения неопределённости и информационного содержания финансовых рынков. Применяя к ценовым движениям такие понятия, как энтропия Шеннона, индикатор количественно определяет, находится ли рынок в структурированном (трендовом), переходном или хаотичном состоянии.

В этой статье я постараюсь как можно проще и нагляднее изложить один из самых спорных вопросов, возникающих при обсуждении нейронных сетей: как найти наилучшую возможную точку или минимальную функцию потерь. Я покажу разницу между линейной регрессией и градиентным спуском. Оба случая довольно просты и служат примером того, что не всегда путь, который кажется очевидным, действительно является лучшим.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы использования технических индикаторов, встроенных в MetaTrader 5 и поддерживаемых этой платформой. Знание и понимание подобных индикаторов может значительно упростить, ускорить и сделать более эффективной реализацию решения, поскольку вам не придется беспокоиться о необходимых вычислениях. Платформа сама выполняет их за нас.

Продолжаем адаптацию AC-SRM для задач финансовых рынков и вводим нейронный слой для риск-чувствительной оценки распределения возможных результатов. CNeuronACSRM упорядочивает прогнозируемые исходы, корректно выделяет нижний хвост распределения и возвращает градиенты в исходную индексацию FQF. В статье разбираются архитектура слоя, прямой и обратный проходы, а также влияние вероятностей на итоговую спектральную оценку риска.

В статье рассмотрено создание основанной на правилах панели управления рисками на графике в MetaTrader 5 с использованием Standard Library MQL5. В руководстве рассматриваются GUI на основе CAppDialog, ручная маршрутизация событий и автоматизированный цикл обновления. Мы привяжем события пользовательского интерфейса к CTrade для выполнения условного закрытия позиций, отображения чистой плавающей прибыли/убытка и считывания автоматизированных целевых значений непосредственно с графика.

В этой статье я постараюсь показать вам, уважаемый читатель, что не всё так, как кажется. Часто мы склонны думать, что всё устроено определённым образом, хотя на самом деле в итоге можем поверить в то, что не обязательно соответствует действительности. Нейронные сети, безусловно, — одна из самых интересных тем. И с математической точки зрения, и с точки зрения электроники, и даже программного обеспечения. Вопреки тому, что многие считают или утверждают, нейронные сети — это далеко не проблема и не окончательное решение. Это лишь одно из направлений исследований, в котором нам следует продолжать разбираться и изучать, что происходит за кулисами.

В статье реализован оптимизатор на основе усечённого метода Ньютона с сопряжёнными градиентами (TNC) с покомпонентными ограничениями на переменные, а также подробно описаны его основные компоненты: масштабирование, проекция на границы, поиск по направлению и произведения матрицы Гессе на вектор с помощью конечных разностей. Она предоставляет обёртку целевой функции, поддерживающую аналитические или численные производные, и проверяет работоспособность решателя на тестовой функции Розенброка. Пример логистической регрессии демонстрирует, как использовать TNC в качестве непосредственной замены LBFGS.

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.

Продолжаем адаптацию AC-SRM к торговым задачам и переносим основные операции с распределением результатов на сторону OpenCL. Реализованы выборка из распределения, расчет спектральных весов и риск-чувствительная оценка, а также градиенты по значениям и вероятностям с учетом пути через квантильное кодирование. Полученные примитивы позволяют оценивать возможные торговые результаты с заданным отношением к риску и формировать согласованный обучающий сигнал для распределительной модели.

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.

В этой статье рассматривается специализированный трендовый советник, а также подробно объясняется, как формировать и использовать торговые сетапы, возникающие на основе дисбалансов, обнаруженных в PD-массивах. В этой статье будет подробно рассмотрен советник, специально разработанный для трейдеров, которые стремятся оптимизировать и использовать PD-массивы и дисбалансы в качестве критериев входа в сделки и принятия торговых решений. Кроме того, в статье будет рассмотрено, как правильно размечать и оценивать премиальные и дисконтные массивы, как подтверждать их валидность и использовать каждый из них в соответствующих рыночных условиях, чтобы по максимуму использовать возникающие в таких сценариях возможности.

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.

Рассмотрены классический PCA и его вероятностная формулировка (PPCA). Представлен универсальный класс CPPCA для MQL5 с тремя алгоритмами обучения (EIG, SVD, EM). Выполнено сопоставление результатов со scikit-learn и разобраны подходы к выбору числа главных компонент (Scree Plot, AIC/BIC, кросс-валидация). Показано применение метрики Score (средний логарифм правдоподобия) для обнаружения смены распределения данных.

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 закладывается архитектура мультиаккаунтной алгоритмической торговой системы, работающей с криптовалютными CFD в MetaTrader 5 с учетом ограничений проп-фирм. В ней определены три основных принципа — фиксированный долларовый риск, один скрипт на счет и централизованная конфигурация, — а затем подробно описаны разделение задач между Python и MQL5, 60-секундный цикл обработки и передача сигналов на основе JSON. В статье приводятся практические методы расчета размера лота, проверки безопасности и шаблоны управления позициями для надежного развертывания.

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.

Средняя доходность не показывает, как распределены возможные прибыли и убытки, а значит, скрывает часть риска торговой стратегии. AC-SRM переносит этот риск в сам процесс обучения: политика оценивается по распределению результатов через спектральную меру риска, а не только по среднему значению. Практическую реализацию начинаем с OpenCL-кернела FQF_DistributionTargetGradient, который выбирает ближайшего к цели представителя распределения и формирует градиенты его значения и вероятности, подготавливая распределительный Критик для дальнейшей риск-ориентированной оптимизации.

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.

Узнайте, как добавить функцию "Войти с помощью MQL5" в ваше Android-приложение с помощью процесса для кода авторизации OAuth 2.0. В этом руководстве рассматриваются регистрация приложения, эндпоинты, URI перенаправления, Custom Tabs, обработка диплинков, а также бэкенд на PHP, который обменивает код на токен доступа по HTTPS. Вы реализуете аутентификацию реальных пользователей MQL5 и получите доступ к данным их профиля, таким как ранг и репутация.

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.

Развиваем скилл MQL-TUTOR для генерации артефактов MQL5: добавляем логирование, файл проекта, единый стиль и аккуратный режим Edit. Подключаем опциональный поиск документации через MCP, вводим проверку «здоровья» скилла и поддержку служебных скриптов. В итоге получаем воспроизводимый процесс создания и редактирования скриптов с контролем ошибок, прозрачной историей изменений и меньшими трудозатратами.

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.

От ChatGPT до Gemini и множества других инструментов на базе искусственного интеллекта для генерации текста, изображений и видео – трансформеры произвели фурор в мире искусственного интеллекта. Но применимы ли они в финансовой сфере, в частности в трейдинге? Постараемся разобраться.

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).

Выполняем каноническую реализацию CCE в рамках C_AO, воспроизводим тесты и показываем ключевой дефект: аддитивный покоординатный оператор тянет решения к нулю и деградирует на смещенных диапазонах. Предлагаем простой контрольный тест со сдвигом области поиска и модификацию на основе разностей, применяемую по всем координатам. В результате — исходники MQL5, методика проверки и улучшенная версия алгоритма.

Представлен объект верхнего уровня CNeuronOMPBOCL для адаптации рыночного представления внутри энкодера. Он объединяет байесовскую остаточную поправку, групповой затвор, раздельные истории Source и Target, оценку Mismatch и KL-ограничение. Разобраны инициализация, режимы работы, числовые проверки, прямой и обратный проходы в MQL5/OpenCL. Реализация разделяет прогноз и последующее обновление параметров и даёт готовый слой для дальнейшей интеграции в 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.