Последние статьи на MQL5.com

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.

Статья продолжает практическую реализацию фреймворка OMPB для адаптации прогнозных моделей к смене рыночного режима. Рассматриваем вычислительную декомпозицию фреймворка и реализуем недостающие OpenCL-примитивы: ограниченный Disagreement, распространение градиента Mismatch и поэлементный расчёт KL-дивергенции для байесовского слоя. Полученные компоненты образуют параллельную GPU-основу без переноса больших промежуточных тензоров на CPU и подготавливают сборку полноценного OMPB-слоя в библиотеке нейронных сетей MQL5.

В этой статье мы рассмотрим, как изменить код, чтобы реализовать решение, совершенно отличающееся от того, что многие считают возможным в MQL5. Важное замечание: чтобы правильно понять данный материал, необходимо хорошо усвоить понятия, рассмотренные в предыдущих статьях.

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.

В этой статье я представлю нашу систему для моделирования рыночных операций. Хотя всё уже практически завершено, ещё остаётся реализовать некоторые вещи и внести несколько изменений. Однако, признаюсь, после всего, что мы уже разработали, я устал от того, что всё ещё застрял в реализации этой системы.

В этой статье мы сделаем первое приближение к тому, чтобы показать, как можно реализовать перегрузку оператора индексации, а также оператора присваивания, стараясь предложить всем практический и интересный подход. То, что мы здесь увидим, — лишь часть того, что я ещё намерен показать и что напрямую связано с перегрузкой этих операторов.

Мы продолжаем рассматривать, как можно выстроить пайплайн выбора индикаторов при работе с «нетипичным» активом в MetaTrader. MetaTrader 5 в первую очередь используется для торговли на рынке Форекс, и это оправданно с учётом доступной ликвидности; однако аргументы в пользу торговли за пределами этой «зоны комфорта» становятся всё более убедительными — не только благодаря стремительному росту таких платформ, как Robinhood, но и из-за неустанного стремления большинства трейдеров получить преимущество. В этой статье мы рассматриваем ETF XLF, а также завершаем наш обновлённый пайплайн простым MLP.

В этой статье реализован советник MQL5, который подключается к индикатору гэпов выходного дня через iCustom() и CopyBuffer() и считывает шесть буферов с сигналами на покупку и продажу, а также уровнями SL/TP. Он проверяет требования брокера к минимальному расстоянию до стоп-уровней, обрабатывает подтверждение закрытым баром и контролирует дублирование сигналов, а также исполняет ордера с настраиваемым магическим числом. Советник также включает механику переноса стоп-лосса при достижении срединного уровня между входом и тейк-профитом, а также процедуру тестирования на исторических данных, позволяющую проверить поведение и адаптировать параметры под вашу конфигурацию.

В этой статье рассматривается пользовательский класс Мастера MQL5 для трейлинг-стопов. Пользовательский класс CTrailingConvexHullGRU создается путем объединения алгоритма выпуклой оболочки и GRU-сети. Как и в других статьях серии, разрабатывается модель, которую можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5, и настраивать с помощью различных классов управления капиталом и сигналов входа. В тестировании используются классы сигналов Envelopes и RSI.

Мы расширяем инструментарий для работы с гэпами выходного дня индикатором, который преобразует структуру гэпа в торговые сигналы. Когда цена подтверждает возврат обратно в гэп, индикатор отображает стрелки Buy и Sell, устанавливает тейк-профит на противоположной границе и размещает стоп-лосс по экстремумам текущей недели. Он работает без перерисовки, восстанавливает исторические сигналы, обновляется в реальном времени и предоставляет буферы, пригодные для использования советником, с метками входа и уровнями TP/SL.

До сих пор приложение, разрабатываемое в рамках этой серии статей, было сосредоточено исключительно на моделировании графической части. Однако, чтобы получить более полную систему, в которой мы сможем протестировать советник в рамках сервиса репликации/моделирования, нам также необходимо смоделировать торговый сервер. Вы заметите, что это моделирование будет включать только самые необходимые элементы. Тем не менее вы, уважаемый читатель, сможете дополнить недостающие части. Поскольку эти дополнительные компоненты не влияют на то, что я хочу показать, у нас уже более чем достаточно для реализации задуманного.

В статье условный граф причинности Грейнджера по 10 валютным парам и трём таймфреймам преобразуется в числовые признаки для CatBoost и MQL5. Абляция сравнивает модели price-only, graph-only и price+graph: графовые признаки почти не работают самостоятельно, но в сочетании с ценой улучшают контекст, режимную фильтрацию и риск. На форварде совместная модель показала более высокий Profit Factor и меньшую просадку.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать перегрузку как логических операторов, так и операторов сравнения. Для этого требуется определённая осторожность и немалая доля внимания. Даже небольшая оплошность при реализации перегрузки этих операторов может привести к тому, что весь код окажется совершенно непригодным для использования. Если в перегрузке возникнут какие-либо проблемы, всю базу данных, созданную на основе результатов, сгенерированных кодом, придётся либо полностью отбросить, либо, как минимум, целиком перепроверить.

Мы подходим к финишной прямой. Разработка системы репликации/моделирования почти завершена. Конечно, нам ещё предстоит доделать кое-что, но по сравнению со всем, что мы уже сделали, реализовать оставшееся будет несложно. Однако всё, что будет показано в этой статье, необходимо как следует усвоить и понять. Поэтому я желаю вам приятного чтения и, прежде всего, получить удовольствие от этого последнего этапа пути.

Разбираем FDO — алгоритм, вдохновлённый роением пчёл, но интересный не пчёлами. Формулы просты, но направление шага фиксирует агента на луче к глобально лучшему, сводя поиск к одной степени свободы. Мы воспроизводим канонику, сопоставляем результат с равномерным случайным перебором на том же бюджете вычислений и устраняем дефект минимальной правкой. Прилагаются готовая реализация на MQL5, полный протокол тестов и методика нуль‑модели для оценки пользы итераций.

В статье разбирается фреймворк OMPB для онлайн-калибровки прогнозов при сдвиге распределения временных рядов. Рассматриваются архитектура, PAC-Bayes сертификат с учётом временной зависимости и измерение расхождения Mismatch между исходной и целевой областями. На практике начинается адаптация под MQL5: реализован байесовский линейный слой, который станет основой корректирующего модуля и позволит настраивать модель без полного переобучения.

Мы продолжаем рассматривать возможности использования MetaTrader за пределами «зоны комфорта» форекс-трейдинга, обратив внимание на ещё один торгуемый актив — ETF FXI. В отличие от предыдущей статьи, где мы попытались охватить «слишком много», углубившись не только в выбор индикаторов, но и в рассмотрение комбинаций индикаторных паттернов, в этой статье мы сделаем небольшой шаг назад и сосредоточимся в большей степени на выборе индикаторов. Наш конечный продукт в данном случае задуман как своего рода пайплайн, который может помочь рекомендовать индикаторы для различных активов при наличии достаточного объема их ценовой истории.

В этой статье мы рассмотрим, как изменить код индикатора позиции, чтобы создать своего рода тень, которая позволит нам увидеть, где в данный момент находится цена, всё ещё актуальная на торговом сервере. Этот механизм призван облегчить планирование операций, в ходе которых мы перемещаем уровни стоп-лосса или тейк-профита. Добавление этой функции, то есть ценовых теней, может показаться чрезвычайно сложной задачей. В этой статье я покажу, что реализовать это можно очень просто и на практике.

Сквозные аспекты, такие как логирование, измерение времени и пороговая фильтрация, не должны находиться внутри классов индикаторов. В данной статье показано, как применить шаблон проектирования "Декоратор" в MQL5 с общим интерфейсом IIndicator, базовым декоратором-владельцем CBaseDecorator и конкретными слоями-декораторами CLoggingDecorator, CTimingDecorator и CThresholdFilterDecorator. Для каждого советника можно комбинировать поведение декораторов, оставлять вычислительный код закрытым для изменений и обеспечивать детерминированную очистку удалением только внешнего декоратора.

Поначалу эта статья может показаться довольно запутанной из-за материала, который я собираюсь в ней изложить. Тем не менее я постарался изложить всё как можно проще и доступнее. Надеюсь, вы поймёте то, что я здесь покажу, и это когда-нибудь вам пригодится.

В этой статье рассматривается пользовательский класс Мастера MQL5 для управления капиталом. Пользовательский класс CMoneyWaveletLSTM создается объединением алгоритма вейвлетного порогового преобразования и сети LSTM. Как и в других статьях серии, разработанную модель можно тестировать с советниками, собранными в Мастере MQL5 и настраиваемыми с использованием различных классов трейлинг-стопов и входных сигналов. Как и в предыдущих статьях, в качестве сигнала входа используются встроенный класс Envelopes и класс RSI.

В рамках данного обсуждения мы разработаем индикатор для выявления ценовых зон, сформированных в результате высокой рыночной активности, например: импульсных движений, структурных сдвигов и выбросов ликвидности. Эти зоны представляют собой области, где рынок оставил «память» из-за неисполненных ордеров или быстрого изменения цен. Отмечая эти области на графике, индикатор показывает, где цена со статистически более высокой вероятностью вернется и отреагирует в будущем.

В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса для Мастера MQL5, посвященной трейлинг-стопам. Пользовательский класс CTrailingReservoirLinReg создается путем объединения алгоритма выборки из резервуара и сети линейной регрессии. Как и в других статьях серии, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и классами управления капиталом.

Один из вопросов, который доставлял мне наибольший дискомфорт, заключается в том, что класс C_ElementsTrade содержит код для обращения к позициям. Не воспринимайте это как ошибку, потому что на самом деле это не так. Однако из-за этого некоторые задачи, которые нам предстоит выполнить позже, становятся более рискованными с точки зрения ошибок. Вся работа по реализации индикатора позиции велась с расчетом на его использование в сервисе репликации/моделирования. Однако при запуске в этой среде у нас не будет никакого доступа к реальной позиции. Следовательно, любой вызов библиотеки MQL5, предназначенный для получения данных о позиции, не окажет никакого влияния на код.

В этой статье мы начнём изучать, как реализуется так называемая перегрузка операторов. Сначала мы рассмотрим, что лежит в основе этой реализации. Кроме того, мы убедимся, что всё не всегда так сложно, как кажется.

В этой статье я показал, в максимально доступной форме, как можно модифицировать и доработать код, способный решать определённые задачи, при этом минимально изменяя уже существующий код. Мы добавим индикатор объема и одновременно не позволим пользователю или трейдеру удалять объекты, создаваемые индикатором позиции.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать алгоритм балансировки дерева. Здесь я представлю свой вариант реализации этого алгоритма. Существует множество других алгоритмов с той же целью. Тем не менее, у каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Вам, мой дорогой читатель, предстоит изучить их и найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

Узнайте, как в MQL5 создать полноценный торговый советник на основе графиков Kagi: от построения сигналов и исполнения ордеров до визуальных маркеров и трехэтапного трейлинг-стопа. Статья содержит полный исходный код, результаты тестирования и доступный для скачивания файл .set.

В предыдущей статье мы сделали так, чтобы индикатор отображал финансовый результат. Однако не всем нравится использовать этот режим отображения. Причины могут различаться от трейдера к трейдеру, хотя в некоторых случаях они кажутся мне вполне разумными и оправданными. Адаптировать код, чтобы предоставить такую возможность, — отнюдь не одна из самых сложных задач. На самом деле это довольно просто. В этой статье мы рассмотрим, как это сделать.

В статье рассматривается разработка советника для инструмента GOLD, предназначенного для торговли в условиях проп-фирм: с фильтрами пробоев, мультитаймфреймовым анализом, надежным риск-менеджментом и строгой защитой от просадки. Советник помогает трейдерам проходить челленджи проп-фирм, избегая нарушений правил и стабилизируя исполнение сделок в условиях волатильного рынка.

В этой статье мы наглядно и понятно покажем и объясним, как удаляется узел из дерева. Этот процесс обычно скорее сбивает новичков с толку, чем помогает им понять, как он выполняется и почему его нужно выполнять именно так.

В этой статье мы вернёмся к реализации дерева. Теперь, когда мы знакомы с основными принципами работы конструкторов и деструкторов, мы наконец сможем исправить код, представленный в прошлой статье. Приготовьтесь к настоящему приключению в программировании на MQL5.

Статья завершает адаптацию D2Skill к алгоритмической торговле и собирает полный учебный контур. Разобраны обучение Forecast, базового Актёра и Критиков, формирование Task и Step Skills и калибровка Utility на парных траекториях. Для каждого шага приведены настройки, кодовые точки интеграции и контрольные метрики. Итоговое OOS‑сравнение одной политики с памятью и без неё показывает влияние двухуровневой памяти на результат и риск.

В этой статье мы внесем необходимые изменения, чтобы индикатор позиции отображал финансовый результат. Таким образом, трейдер сможет получить представление о финансовом результате по открытой позиции. Кроме того, я расскажу вам о том, чего многие не знают, даже те, кто давно использует MQL5: как использовать статические переменные для совместного использования памяти и избежать объявления глобальной переменной в основном коде.

В этой статье представлен сквозной пайплайн: сбор данных MetaTrader 5, создание признаков на основе энтропии, волатильности и тренда, обучение классификатора PyTorch и предоставление прогнозов через API Flask. Советник MQL5 на каждом тике отправляет скользящее окно цен, получает вероятность и режим волатильности, а затем адаптивно рассчитывает размер позиции и расстояние до стоп-лосса. В результате получается ясная схема интеграции инференса машинного обучения с MetaTrader 5.

В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса Мастера MQL5 для управления капиталом. Пользовательский класс CMoneySuffixAE создается путем объединения алгоритма суффиксного автомата и нейронной сети автокодировщика. Как и ранее, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и вариантами трейлинг-стопа.

В этой статье мы рассмотрим, как лучше контролировать код при работе с объектно-ориентированным программированием. Хотя мы только начинаем изучать объектно-ориентированное программирование, то, что мы здесь рассмотрим, поможет вам понять различные аспекты. Это также поможет развеять сомнения, которые могут возникнуть позже.

В этой статье я постараюсь как можно проще объяснить, как можно использовать обмен сообщениями между приложениям. Цель в том, чтобы вы могли создать что-то работоспособное максимально простым и эффективным способом, когда это возможно. Не знаю, удастся ли мне донести идею, лежащую в основе этой концепции, поскольку тому, кто сталкивается с ней впервые, её не так-то просто понять. Кроме того, я воспользуюсь случаем, чтобы показать вам, как изменить систему репликации/моделирования, чтобы вы могли отлаживать советник или любой другой код, который разрабатываете. И всё это — столь же просто и прямо.

В статье представлена реализация на MQL5 на основе графических объектов, которая определяет гэпы выходного дня по разрывам времени и отображает их непосредственно на графике. Она управляет графическими объектами, отслеживает переходы состояний – новый (FRESH), частично заполнен (PARTIAL), реакция (REACTION), заполнен (FILLED) – и сохраняет завершенные гэпы как исторические зоны. В результате создается воспроизводимая система для отслеживания возврата цены к структурам гэпов выходного дня и их заполнения.

В этой статье представлен очередной пользовательский класс сигнала MQL5 – CSignalBTreeBayesian. Здесь алгоритм сбалансированного дерева объединяется с нейронной сетью, построенной на байесовских принципах, для создания еще одного пользовательского сигнала. Благодаря Мастеру MQL5 его можно тестировать отдельно или вместе с другими сигналами.

В этой статье показано, как представить рыночную структуру в MQL5 в виде графа, представив максимумы и минимумы свингов как узлы графа с набором признаков. В статье обучается графовая нейронная сеть для оценки потенциальных зон ликвидности, после чего модель экспортируется в ONNX, а инференс в реальном времени выполняется в советнике. Рассматривается построение пайплайна данных, интеграция модели, визуализация зон на графике и использование сигналов для исполнения сделок по заданным правилам.

Эта статья призвана быть как можно более дидактичной, поскольку тема, которую мы будем рассматривать, сама по себе нередко вызывает немалую путаницу. Поэтому, уважаемый читатель, постарайтесь применить на практике то, что здесь объясняется. Если у вас возникнут какие-либо вопросы, обязательно оставляйте комментарии, ведь понять деструкторы — задача не из самых простых.