Последние статьи на MQL5.com

Упростите графики MetaTrader 5 с помощью советника Multi Indicator Handler. Этот интерактивный инструмент объединяет индикаторы тренда, моментума и волатильности в единую панель, работающую в реальном времени. Мгновенно переключайтесь между профилями, чтобы сосредоточиться на нужном вам типе анализа. Одним кликом скрывайте и показывайте элементы панели и сохраняйте фокус на движении цены. Читайте дальше, чтобы шаг за шагом узнать, как самостоятельно создать и настроить этот инструмент на MQL5.

Мы создаем набор инструментов промышленного уровня для расчета размера позиции в MQL5: утилиты, фрагменты кода и пользовательские функции, которые повторяют исходные реализации на Python. Методы охватывают преобразование вероятности в размер позиции с коррекцией перекрытия, динамический расчет размера позиции по прогнозной цене (калиброванные сигмоидальная и степенная функции с лимитной ценой), бюджетирование на основе текущей занятости портфеля и резервный метод расчета размера позиции на основе модели смеси (EF3M). Результат — размер позиции со знаком в диапазоне [−1, ..., 1] плюс диагностика, которую можно напрямую подключить к логике ордеров.

Целочисленное дифференцирование заставляет выбирать между стационарностью и памятью: доходности (d = 1) стационарны, но отбрасывают всю информацию об уровне цены; исходные цены (d = 0) сохраняют память, но нарушают предпосылку стационарности, важную для моделей машинного обучения. В статье реализован метод дробного дифференцирования с окном фиксированной ширины (FFD) из главы 5 AFML: get_weights_ffd — итеративная рекурсия с отсечением по порогу, frac_diff_ffd — ограниченное скалярное произведение для каждого бара, fracdiff_optimal — бинарный поиск минимального стационарного d*.

В этой статье представлен инструмент "Multi-Timeframe Harmony Index" – продвинутый советник для MetaTrader 5, который рассчитывает взвешенное смещение рынка по нескольким таймфреймам, сглаживает значения с помощью EMA и выводит результат на аккуратной панели на графике. Он поддерживает настраиваемые алерты и автоматически наносит сигналы покупки и продажи на график, когда значение смещения пересекает значимые пороги. Подходит трейдерам, которые используют анализ нескольких таймфреймов, чтобы соотносить точки входа с общей структурой рынка.

Эта статья знакомит читателя с переосмысленной версией классической стратегии пробоев полос Боллинджера. В ней определены ключевые недостатки первоначального подхода, такие как его хорошо известная подверженность ложным пробоям. Цель статьи - представить возможное решение: торговую стратегию двойных полос Боллинджера (Double Bollinger Band). Этот относительно малоизвестный подход устраняет слабые места классической версии и предлагает более динамичный взгляд на финансовые рынки. Он помогает преодолеть старые ограничения, определенные первоначальными правилами, предлагая трейдерам более устойчивую и адаптивную систему.

Статья — пошаговое руководство по переносу кода из публикации в полноценный проект MQL5 Algo Forge. Вы настроите окружение и авторизацию в MetaEditor, создадите проект в Shared Projects, выберете тип, разложите файлы, добавите README.md, проверите кодировку и сборку, зафиксируете изменения в Git и откроете репозиторий публично. Материал помогает выстроить рабочую структуру и сохранить историю версий для удобства читателей.

Практическое введение в множественную регрессию с детерминированными факторами для финансовых рядов. Рассматриваются постановка и матричная форма МНК, диагностика остатков, EDA/CDA, R-квадрат и скорректированный R-квадрат, F-тест, RESET, тест Бройша–Пагана, VIF и расстояние Кука. Показаны приёмы работы с регрессорами: фиктивные переменные, нелинейные трансформации и взаимодействия. Примеры с трендом, днями недели и новостями помогают отбирать факторы и строить пригодные для прогноза модели.

Глобальные рыночные сессии задают ритм торгового дня, и понимание того, как они пересекаются, важно для выбора моментов входа и выхода. В этой статье мы создадим интерактивного советника для визуализации торговых сессий, который наглядно показывает часы работы мировых рынков прямо на графике. Советник автоматически строит цветные прямоугольники для сессий Азии, Токио, Лондона и Нью-Йорка, обновляя их в реальном времени по мере открытия и закрытия каждой сессии. В нем есть кнопки-переключатели на графике, динамическая информационная панель и бегущая строка с сообщениями о текущем состоянии и пробоях. Протестированный на разных брокерах, этот советник сочетает точность и удобную визуальную подачу, помогая видеть переходы волатильности, выявлять пробои между сессиями и сохранять визуальную связь с динамикой мирового рынка.

В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "3 Drives" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "3 Drives" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, открывая сделки с пользовательскими уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита в соответствии с вариантами, выбранными пользователем. Мы также повысим наглядность и информативность системы для трейдера с помощью графических объектов на графике.

Классификаторы на основе деревьев обычно избыточно уверены: истинные доли выигрышей около 0,55 отображаются как 0,65–0,80 и завышают размеры позиций и доли Келли. В этой статье представлены afml.calibration и CalibratorCV, которые генерируют OOF-прогнозы (out-of-fold, прогнозы для наблюдений вне обучающей части своего фолда) через PurgedKFold и обучают изотоническую регрессию или масштабирование Платта. Мы определяем оценку Брайера, ECE и MCE, а также показываем диагностику, которая прослеживает некалиброванность до размеров позиций, реализованного прибыли и убытка (P&L, profit and loss) и распределений коэффициента Шарпа по путям CPCV, что помогает обосновать торговлю без утечек и с корректно рассчитанным размером позиции.

В этой статье мы продемонстрировали, как можно преобразовать увлекательную математическую концепцию Butterfly Curve («кривая-бабочка») в практичный торговый инструмент. Мы разработали индикатор Butterfly Oscillator и создали на его основе базовую торговую стратегию. Эта стратегия эффективно сочетает уникальные циклические сигналы осциллятора с традиционным подтверждением тренда на основе скользящих средних, формируя системный подход к выявлению потенциальных точек входа на рынок.

В этой статье мы разрабатываем советник распознавания паттернов AB=CD на языке MQL5, который определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны AB=CD с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, открывая сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы также улучшим визуальное представление паттерна с помощью графических объектов.

Инструменты Фибоначчи – одни из наиболее популярных инструментов технического анализа. В этой статье мы создадим советник Interactive Fibonacci EA, который строит уровни коррекции и расширения, динамически реагирующие на движение цены, выдает алерты в реальном времени, аккуратно оформляет линии и показывает бегущую строку в стиле новостной ленты. Еще одно важное преимущество этого советника – гибкость: вы можете вручную ввести на графике значения максимума (A) и минимума (B) движения, что дает точный контроль над анализируемым рыночным диапазоном.

Сигнал размера позиции из Части 10 скорректирован с учётом перекрытия активных меток, но не учитывает соотношение выигрыша и проигрыша, не реагирует на жёсткий бюджет просадки и не валидируется по комбинаторным путям. В этой статье рассматриваются три дополнения: двухэтапная архитектура, в которой множитель выплат Келли применяется поверх get_signal, сохраняя коррекцию перекрытия активных меток и добавляя асимметрию выигрыша/проигрыша; слой интеграции с проп-фирмой, который непрерывно калибрует параметр сигмоиды w по оставшемуся бюджету просадки в правилах FundedNext Stellar 2-Step; и фреймворк CPCV-бэктестирования, который моделирует заново инициализированное состояние счёта по всем путям φ[N, k], формируя распределение коэффициента Шарпа и выполняя аудит PBO.

Описывается практическое применение DirectX 11 и встроенных средств MQL5 для создания 3D-визуализаций и интерактивных интерфейсов в MetaTrader 5. В центре внимания — когнитивная эффективность: как объемные графики и управляемые сцены помогают понять данные оптимизации, кластеры ликвидности и многомерные торговые сценарии. Последовательно разбираются основы DX-конвейера, работа с шейдерами, привязка событий мыши и клавиатуры, а также объективные технологические ограничения. Материал адресован MQL5-разработчикам и алготрейдерам, готовым превратить метрики стратегий в понятные аналитические 3D-ландшафты, где визуальный слой работает на ускорение принятия решений.

Статья предлагает перенос принципов риск-ориентированного фреймворка UncAD в алгоритмический трейдинг и обосновывает сходство задач навигации и управления капиталом при неполной информации. Мы строим на MQL5/OpenCL карту плотности рыночных состояний, которая компактно кодирует историческую структуру. Это позволяет выявлять зоны поддержки/сопротивления и области низкой плотности для более устойчивого выбора действий.

Фиксированные доли и сырые вероятности неверно распределяют риск при перекрывающихся метках и провоцируют чрезмерную торговлю. В статье представлены четыре метода определения размера позиции, совместимые с AFML: вероятностный (z-score → CDF, усреднение активных сигналов, дискретизация), на основе прогнозной цены (sigmoid/power с калибровкой w и лимитной ценой), бюджетно-ограниченный (только направление) и резервный (mixture-CDF через EF3M). На выходе получается знаковый, ограниченный ряд позиций с описанными условиями применения.

В статье описывается полный конвейер, использующий анализ данных для поиска низкочастотных торговых возможностей Lead/Lag. Пошагово строится анализатор Lead/Lag на основе кросс-корреляции, с особым вниманием к самым распространенным ошибкам, которые новички чаще всего допускают при разработке запросов для анализа межактивной диффузии информации. После скрининга десятков коинтегрированных и коррелированных пар выбирается торговая пара-кандидат, оценивается её торговая реализуемость в чистом SQL-бэктесте. После того как пара проходит отбор, стратегия тестируется в MetaTester для оптимизации параметров. Советник с соответствующими настройками бэктеста и входными параметрами оптимизации предоставляется вместе со скриптами Python и SQL.

В этой статье бэкенд оптимизации гиперпараметров Optuna (HPO) интегрируется в единый ModelDevelopmentPipeline. Добавлены совместная настройка гиперпараметров модели и схем весов выборки, раннее отсечение с Hyperband и отказоустойчивое SQLite-хранилище исследований. Пайплайн автоматически определяет первичные и вторичные модели, добавляет перед моделью обученный препроцессор удаления столбцов, обеспечивающий безопасный инференс, поддерживает последовательный бутстрэппинг, формирует отчет Optuna и интегрируется с bid/ask-пайплайном и LearnedStrategy. Читатели получают более быстрые, возобновляемые запуски и развертываемые самодостаточные модели.

В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "Гартли" (Gartley) на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Гартли" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, запуская сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы также улучшим визуальное представление паттерна с помощью графических объектов — треугольников, линий тренда и меток, которые чётко отображают структуру паттерна XABCD.

GridSearchCV и RandomizedSearchCV имеют фундаментальное ограничение в финансовом ML: каждое испытание независимо, поэтому качество поиска не улучшается с ростом вычислительного бюджета. В этой статье Optuna — с использованием Tree-structured Parzen Estimator — интегрируется с кросс-валидацией PurgedKFold, ранней остановкой HyperbandPruner и соглашением о двух типах весов, которое разделяет веса обучения и веса оценки. В результате получается система из пяти компонентов: целевая функция с отсечением на уровне фолдов, слой преобразования/подстановки параметров, совместно оптимизирующий схему взвешивания и гиперпараметры модели, финансово откалиброванное отсечение, возобновляемый оркестратор на базе SQLite и конвертер в формат scikit-learn cv_results_. В статье также проводится четкое разграничение — на основе Тимоти Мастерса — между статистическими целями, где направленный поиск полезен, и финансовыми целями, где он вреден.

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.

В статье рассмотрен инженерный подход к оптимизации советника в MetaTrader 5: от сбора пользовательских метрик через Optimization Frames до анализа поверхности параметров. На простой событийной EMA/RSI‑модели показаны экспорт в CSV, сглаживание и оценка локальной стабильности в Python. Цель — находить устойчивые области конфигураций и подтверждать их форвард‑оптимизацией для надёжного внедрения.

В статье рассматривается алгоритм оптимизации Архимеда — метаэвристика, в которой агент представлен физическим объектом с плотностью, объёмом и ускорением, а сам поиск переосмыслен как стремление погружённых в жидкость тел к равновесию. Баланс между разведкой и эксплуатацией здесь не задаётся внешним расписанием, а вытекает из физики затихающей турбулентности. Реализуем алгоритм на MQL5, прогоняем на стандартном стенде и разбираем, где такая идея работает.

В этой статье представлен инструмент для MetaTrader 5, сигнализирующий о пересечениях VWMA, который помогает трейдерам выявлять потенциальные бычьи и медвежьи развороты, сочетая анализ движения цены и торгового объема. Советник генерирует четкие сигналы на покупку и продажу прямо на графике, оснащен информативной панелью и позволяет гибко настраивать входные параметры, что делает его практичным дополнением к торговой стратегии.

Конечной целью каждого трейдера является прибыльность, именно поэтому многие устанавливают конкретные цели по прибыли, которых необходимо достичь в течение определенного периода торговли. В этой статье мы будем использовать моделирование методом Монте-Карло, чтобы определить оптимальный процент риска на сделку, необходимый для достижения торговых целей. Полученные результаты помогут трейдерам оценить, являются ли их целевые показатели прибыли реалистичными или чрезмерно амбициозными. Наконец, мы обсудим, какие параметры можно скорректировать, чтобы установить реалистичный уровень риска на сделку, соответствующий торговым целям.

В статье описывается практический конвейер данных для количественного анализа на базе хранилища Parquet, секционирования по схеме Hive и DuckDB. Подробно рассматривается перенос выбранных таблиц SQLite в Parquet, структурирование рыночных данных по источнику, символу, таймфрейму и дате, а также запросы к ним с помощью оконных функций SQL. Пример Golden Cross иллюстрирует оценку будущей доходности по нескольким символам. Прилагаемые скрипты Python отвечают за загрузку данных, преобразование и выполнение.

В статье завершается адаптация фреймворка GDformer для прикладных задач трейдинга. Реализована архитектура анализа рыночного состояния, объединяющая механизмы глобального сопоставления паттернов GDformer и контекстный анализ ReGEN-TAD. Рассмотрены организация вычислительных магистралей, распределение градиентов в многопоточной модели и интеграция компонентов в единую систему. Практическое тестирование на данных EURUSD показало устойчивую работу модели, положительную доходность и способность учитывать контекст формирования рыночных сигналов.

Это советник на основе высоких таймфреймов, который проводит долгосрочный анализ, принимает торговые решения и совершает сделки на базе анализа высоких таймфреймов W1, D1 и MN. В статье подробно рассматривается советник, специально разработанный для трейдеров, использующих долгосрочную торговлю и достаточно терпеливых, чтобы выдерживать волатильность младших таймфреймов и удерживать при этом свои позиции, не меняя слишком часто направление торговли, пока не достигнут целевых уровней фиксации прибыли.

В статье наш набор инструментов для работы с копулами расширяется смешанными копулами, реализованными непосредственно в MQL5. Мы строим смеси Клейтона–Франка–Гумбеля и Клейтона–Стьюдента-t–Гумбеля, оцениваем их с помощью EM и вводим управление разреженностью через SCAD с кросс-валидацией. Предоставленные скрипты настраивают гиперпараметры, сравнивают смеси с использованием информационных критериев и сохраняют обученные модели. Практики могут применять эти компоненты для учета асимметричной хвостовой зависимости и встраивать выбранную модель в индикаторы или советники.

Показываем, как с помощью API пользовательских символов MetaTrader 5 превратить терминал в конструктор данных: генерировать вне‑временные графики Renko, Range и Equal‑Volume и собирать синтетические инструменты. Разбираем агрегацию тиков и модификацию истории для стресс‑тестов (расширение спреда, изменение стоп‑уровней) с учетом ограничений платформы. Даем практику работы с CiCustomSymbol и маршрутизацией приказов на реальный символ через обертку CustomOrder, с готовыми фрагментами кода.

В статье реализован Andean Condor Algorithm (ACA) для MQL5 — компактный оптимизатор с многомасштабным оператором интенсификации. Выявлен эффект значимого роста качества при малой популяции: одна корректировка настроек выводит его в топ-45 — и за этим стоит характерная особенность алгоритма, о которой стоит знать. Материал даёт готовый код и практические ориентиры по применению.

В этой статье представлен совместимый с MetaTrader 5 рабочий процесс бэктестинга, масштабируемый на разные символы и таймфреймы. Мы используем HistoryManager для параллельного сбора данных, синхронизации баров и тиков со всех таймфреймов и запуска изолированных по символам обработчиков OnTick в потоках. Вы узнаете, как режимы моделирования влияют на скорость и точность, когда стоит полагаться на данные терминала, как уменьшить операции ввода-вывода с помощью событийных обновлений и как собрать полноценного мультивалютного торгового робота.

В этой статье мы разработаем систему распознавания гармонических паттернов "Летучая мышь" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Летучая мышь" с использованием пивотных точек и коэффициентов Фибоначчи, запускает сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Система также визуализирует паттерны с помощью графических объектов.

Трейдеры-люди уже давно работали на финансовых рынках до появления компьютеров, разработав практические правила, которыми они руководствовались при принятии решений. В этой статье мы вновь рассмотрим хорошо известную стратегию пробоя, чтобы проверить, может ли такая рыночная логика, усвоенная на опыте, конкурировать с систематическими методами. Наши результаты показывают, что, хотя первоначальная стратегия обеспечивала высокую точность, она страдала от нестабильности и слабого контроля рисков. Совершенствуя этот подход, мы продемонстрируем, как инсайты дискреционных трейдеров можно адаптировать в более надежные алгоритмические торговые стратегии.

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 мы представляем способы обработки торговых операций в стиле Python–MetaTrader 5, таких как открытие, закрытие и изменение ордеров в симуляторе. Чтобы симуляция вела себя как MetaTrader 5, реализован строгий уровень проверки торговых запросов, учитывающий торговые параметры символа и типичные брокерские ограничения.

Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.

В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "Краб" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Краб" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, запуская сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы добавляем визуальное представление с помощью графических объектов, таких как треугольники и линии тренда, для отображения структуры паттерна XABCD и торговых уровней.

В статье рассматривается комплексный подход к разработке торговых алгоритмов: от настройки проекта и отладки логики до защиты готового продукта. Разбираются встроенные инструменты MetaEditor, включая пошаговый дебаггинг на реальных тиках, профилирование производительности и прямую интеграцию с C++ DLL для ускорения вычислений. Описывается методика защиты интеллектуальной собственности с помощью MQL5 Cloud Protector. Применение описанных техник позволяет превратить разработку эксперта из хаотичного поиска решений в системный процесс, существенно сокращая время разработки стратегии.

Представлена реализация основного модуля GDformer — Global Dictionary-based Cross-Attention — для анализа финансовых временных рядов в среде MQL5/OpenCL. Описаны глобальный словарь паттернов, многоголовое кросс-внимание, ветка сходства с обучаемыми прототипами и разреженный SoftMax без повторной нормализации. Показано, как получать устойчивое контекстное представление рыночного состояния для последующего использования в торговой инфраструктуре.

Мы продолжаем нашу новую серию о рыночном позиционировании, в которой изучаем отдельные активы с конкретными направлениями сделок на управляемых тестовых окнах. Мы начали её с рассмотрения акций Nvidia Corp в предыдущей статье, где разобрали 5 сигнальных паттернов, основанных на взаимодополняющем сочетании осцилляторов RSI и DeMarker. В этой статье мы рассмотрим оставшиеся 5 паттернов, а также мультипаттерн-варианты — от произвольных комбинаций всех десяти сигналов до более узкоспециализированных сочетаний.