Ищи нас в Facebook!
Ставь лайки и следи за новостями

Используй новые возможности MetaTrader 5

История развития MQL5.community

Самые популярные торговые роботы и технические индикаторы, новинки сигналов, регулярные поступления готовых MQL5-программ в CodeBase и самые обсуждаемые ветки на Форуме.

На форуме появилось 2 новые темы:

Самые скачиваемые бесплатные продукты:

Теперь вам доступно более 48,040 продуктов в Маркете

Хиты продаж в Маркете:

Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:

Доступны для подписки 17 новых торговых сигналов:

ITP6 M1 Pro Scalping
119% 385 трейдов
Прирост:118.61%
Средства:200.57USD
Баланс:211.59USD
Gold Stable Growth
86% 90 трейдов
Прирост:86.41%
Средства:301.42USD
Баланс:301.42USD
XAUUSD Range Breakout EA
75% 60 трейдов
Прирост:75.22%
Средства:876.06USD
Баланс:876.06USD
и еще 14...

Опубликована статья "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 74): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder с обучением с учителем".

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 74): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder с обучением с учителем

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов Ишимоку и ADX, рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью обучения с учителем. Ишимоку и ADX представляют собой взаимодополняющую пару уровней поддержки/сопротивления и тренда. Наш подход обучения с учителем использует нейронную сеть, которая задействует ядро глубокого спектрального смешения (Deep Spectral Mixture Kernel) для точной настройки прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для сборки советника.

Опубликована статья "Как реализовать конкуренцию LLM-агентов в MetaTrader 5".

Как реализовать конкуренцию LLM-агентов в MetaTrader 5

Статья описывает конкурентную архитектуру для MetaTrader 5, в которой десять LLM-агентов с разными торговыми правилами управляют собственным капиталом и открывают независимые позиции через уникальные magic numbers. Системный промпт и агрессивность агента адаптируются по результатам PnL и серии сделок. Представлен воспроизводимый каркас с режимами эксплуатации и контролируемыми метриками, пригодный для тестирования и дальнейшей оптимизации.

На форуме появилось 2 новые темы:

Опубликована статья "Машинное обучение и Data Science (Часть 45): Прогнозирование временных рядов на форексе с моделью PROPHET от Facebook".

Машинное обучение и Data Science (Часть 45): Прогнозирование временных рядов на форексе с моделью PROPHET от Facebook

Разработанная компанией Faceboook модель Prophet позволяет прогнозировать временные ряды, чтобы выявлять тенденции, сезонность и влияние праздников с минимальной ручной настройкой. Метод широко применяется для прогнозирования спроса и бизнес-планирования. В этой статье мы исследуем эффективность модели Prophet в прогнозировании волатильности валютных инструментов. Проверим, можно ли ее применять вне контекста традиционных бизнес-задач.

Опубликована статья "Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (ADS)".

Нейросети в трейдинге: Адаптивное масштабирование представлений (ADS)

Статья знакомит читателя с фреймворком ADS, который предлагает методы адаптивного анализа рыночных данных с учетом цели и текущего состояния рынка. Рассмотрена реализация модуля генерации адаптивных весов, закладывающего параллельную работу независимых экспертов для разных сценариев. Такой подход позволяет выделять ключевые признаки и управлять поведением модели, создавая основу для персонализированных и контекстно-зависимых торговых решений.

Опубликована статья "Архитектура системы машинного обучения в MetaTrader 5 (Часть 2): Маркировка финансовых данных для машинного обучения".

Архитектура системы машинного обучения в MetaTrader 5 (Часть 2): Маркировка финансовых данных для машинного обучения

Во второй части серии «MetaTrader 5 и машинное обучение: практическое руководство» вы узнаете, почему простые метки могут сбивать ваши модели с толку — и как применять продвинутые техники, такие как метод тройных барьеров и сканирование тренда, для создания надежных и учитывающих риски целевых показателей. Наполненное практическими примерами на Python, оптимизирующими эти вычислительно сложные методы, это практическое руководство показывает, как преобразовать зашумленные рыночные данные в достоверные метки, отражающие реальные условия торговли.

Опубликована статья "Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 8): Непараметрический выбор стратегии".

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 8): Непараметрический выбор стратегии

В этой статье показано, как настроить модель "черного ящика" для автоматического выявления сильных торговых стратегий, используя подход, основанный на данных. Используя взаимную информацию для определения приоритетов наиболее удобных для изучения сигналов, мы можем создавать более интеллектуальные и адаптивные модели, превосходящие традиционные методы. Читатели также научатся избегать распространенные подводные камни, такие как чрезмерное доверие к показателям поверхностного уровня, а вместо этого разрабатывать стратегии, основанные на значимой статистической информации.

Опубликована статья "Неопределенность как модель (Часть 2): Зависимости случайных величин — от корреляции до копул".

Неопределенность как модель (Часть 2): Зависимости случайных величин — от корреляции до копул

Во второй части цикла рассматривается математический аппарат многомерных случайных величин, необходимый для анализа зависимостей и совместного поведения рыночных активов. Описываются функции совместного распределения, понятия маржинальных и условных распределений, а также условия зависимости и независимости величин. Теоретический материал базируется на расширении аналогии вероятности с массой в многомерное пространство. Особое внимание уделено мерам связи: от классической линейной ковариации и корреляции до современных инструментов — копул и взаимной информации Шеннона.

Самые скачиваемые бесплатные продукты:

Теперь вам доступно более 47,960 продуктов в Маркете

Доступны для подписки 19 новых торговых сигналов:

Farming USD
204% 75 трейдов
Прирост:204.24%
Средства:304.29USD
Баланс:304.29USD
Gold Precision
132% 346 трейдов
Прирост:131.89%
Средства:2,200.08USD
Баланс:2,200.08USD
Adding beauty to beauty
99% 552 трейда
Прирост:98.81%
Средства:6,207.83USD
Баланс:6,207.83USD
и еще 16...

Хиты продаж в Маркете:

Новые публикации в CodeBase

На сайте доступно более 2,740 статей

Опубликована статья "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 73): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder".

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 73): Использование паттернов Ишимоку и ADX-Wilder

Индикатор Ишимоку (Ichimoku-Kinko-Hyo) и осциллятор ADX-Wilder — это взаимодополняющая пара, которую можно использовать в составе MQL5-советника. Индикатор Ишимоку многогранен, однако в данной статье мы будем использовать его в первую очередь для определения уровней поддержки и сопротивления. Мы также применим ADX для определения тренда. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.

Опубликована статья "Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 7): Автоматический выбор стратегии".

Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 7): Автоматический выбор стратегии

В этой статье показано, как автоматически определять потенциально прибыльные торговые стратегии с помощью MetaTrader 5. Решения "белого ящика", основанные на неконтролируемой матричной факторизации, быстрее настраиваются, лучше поддаются интерпретации и предоставляют четкие рекомендации относительно того, какие стратегии следует сохранить. Решения "черного ящика", хотя и требуют больше времени, лучше подходят для сложных рыночных условий, которые подходы "белого ящика" могут не учитывать. Присоединяйтесь к нашему обсуждению того, как наши торговые стратегии могут помочь нам тщательно подбирать прибыльные стратегии при любых обстоятельствах.

Опубликована статья "Оптимизатор конкурирующего роя — Competitive Swarm Optimizer (CSO)".

Оптимизатор конкурирующего роя — Competitive Swarm Optimizer (CSO)

В данной статье рассматривается Competitive Swarm Optimizer — алгоритм роевой оптимизации, в основе которого лежит предельно простая идея: агенты случайным образом разбиваются на пары, проигравший учится у победителя и притягивается к центру роя. Помимо разбора CSO, в статье представлена модернизация тестового стенда: визуализация работы алгоритмов переведена в 3D - мерное пространство, что позволяет наглядно наблюдать движение популяции на поверхности тестовой функции.

На форуме появилось 1 новая тема:

Опубликована статья "Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (Окончание)".

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (Окончание)

В статье рассматривается практическая реализация архитектуры STCA с интеграцией механизмов OneTrans для совместной обработки временных рядов и контекстных признаков рынка. Описаны особенности построения модели, алгоритмы прямого прохода и накопления исторического состояния. Отдельное внимание уделено процессу обучения и результатам тестирования на реальных данных, демонстрирующим поведение модели в рыночных условиях.

Самые скачиваемые бесплатные продукты:

Теперь вам доступно более 47,900 продуктов в Маркете

Опубликовано более 200 новых графиков:

Grafico EURUSDb, H1, 2026.03.18 08:22 UTC, AMarkets LLC, MetaTrader 4, Real
EURUSDb, H1
График EURUSD, H1, 2026.03.17 20:54 UTC, FBS Markets Inc., MetaTrader 5, Real
EURUSD, H1
Chart GER40, D1, 2026.03.17 05:17 UTC, Pepperstone Group Limited, MetaTrader 4, Real
GER40, D1
На форуме доступно более 74,770 тем для обсуждения

На форуме появилось 4 новые темы:

и еще 1...

Доступны для подписки 24 новых торговых сигнала:

MetaTrading2
453% 6094 трейда
Прирост:452.96%
Средства:2,733.24USD
Баланс:2,762.81USD
Nexorahumano
165% 67 трейдов
Прирост:164.78%
Средства:265.71USD
Баланс:265.71USD
Quantum Goddess
150% 560 трейдов
Прирост:150.48%
Средства:1,001.91USD
Баланс:1,001.91USD
и еще 21...

Хиты продаж в Маркете:

Сейчас самые обсуждаемые темы на форуме:

Опубликована статья "Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 22): Создание системы зонального восстановления для трендовой торговли по индикатору Envelopes".

Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 22): Создание системы зонального восстановления для трендовой торговли по индикатору Envelopes

Мы разработаем систему зонального восстановления (Zone Recovery System), интегрированную со стратегией трендовой торговли на основе конвертов (Envelopes trend-trading strategy) на MQL5. Также мы опишем архитектуру использования индикаторов RSI и конвертов для инициирования сделок и управления зональным восстановлением с целью минимизации потерь. На практике и в ходе тестирования мы продемонстрируем, как создать эффективную автоматизированную торговую систему для динамичных рынков.

Опубликована статья "Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 02): Создание библиотеки REQUESTS, как в Python".

Внедрение в MQL5 практических модулей из других языков (Часть 02): Создание библиотеки REQUESTS, как в Python

В этой статье опишем реализацию модуля, аналогичного модулю requests в Python, чтобы упростить отправку и получение веб-запросов в MetaTrader 5 с использованием MQL5.

Теперь вам доступно более 47,830 продуктов в Маркете

Самые скачиваемые бесплатные продукты:

Хиты продаж в Маркете:

Самые скачиваемые исходные коды программ за месяц

  • Supertrend Индикатор SuperTrend, который строит направление тренда, используя волатильность ATR для создания динамических уровней поддержки/сопротивления для MetaTrader 5.
  • Volume Profile Это индикатор для отображения профиля объема на графике, использующий простые расчеты и очень быстрое исполнение.
  • VR Locker Lite - Торговая стратегия на основе положительного замка Работа с помощью положительного замка, торговый робот создает один положительный замок, трейдер сам решает что с ним делать.

Самые читаемые статьи за месяц

Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?

Как купить торгового робота в MetaTrader Market и установить его?

Каждый продукт в Маркете MetaTrader можно купить и через торговые платформы MetaTrader 4 и MetaTrader 5, и прямо на сайте MQL5.com. Выберите продукт, который лучше всего подходит под ваш стиль работы, оплатите его удобным для вас способом и не забудьте активировать.

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram

MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 1): Отправка сообщений из MQL5 в Telegram

В этой статье мы создадим советник на языке MQL5, отправляющий сообщения в Telegram с помощью бота. Мы настроим необходимые параметры, включая API-токен бота и идентификатор чата, а затем выполним HTTP-запрос POST для доставки сообщений. Затем мы обработаем ответ, чтобы обеспечить успешную доставку, и устраним возможные ошибки.

MetaTrader 5 на Linux

MetaTrader 5 на Linux

В этой статье расскажем, как легко установить MetaTrader 5 в популярных версиях Linux — Ubuntu и Debian. Эти системы широко используются не только на серверном оборудовании, но и на обычных компьютерах трейдерами.

Доступны для подписки 19 новых торговых сигналов:

Ekalaya
292% 598 трейдов
Прирост:291.86%
Средства:3,918.57USD
Баланс:3,918.57USD
EuroMaster
211% 244 трейда
Прирост:210.88%
Средства:1,186.76USD
Баланс:1,186.76USD
VishnuProTrader
46% 107 трейдов
Прирост:46.08%
Средства:1,082.66AUD
Баланс:1,082.66AUD
и еще 16...

Опубликована статья "Машинное обучение и Data Science (Часть 44): Прогнозирование OHLC-рядов Forex методом векторной авторегрессии (VAR)".

Машинное обучение и Data Science (Часть 44): Прогнозирование OHLC-рядов Forex методом векторной авторегрессии (VAR)

В этом материале мы познакомимся с тем, как модели векторной авторегрессии (VAR) могут прогнозировать временные ряды значений OHLC (цены открытия, максимум, минимум и цена закрытия) на форексе Поговорим о том, как реализовать VAR-модели, обучать их и строить прогнозы в MetaTrader 5 в реальном времени, чтобы анализировать взаимозависимые движения валютных курсов для получения лучших результатов в трейдинге.

Опубликована статья "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 72): Использование паттернов MACD и OBV с обучением с учителем".

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 72): Использование паттернов MACD и OBV с обучением с учителем

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов MACD и OBV, мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью машинного обучения. MACD и OBV — это взаимодополняющая пара, отражающая тренд и объем. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network, CNN), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

Новые публикации в CodeBase

  • ZigZag BOS CHoCH Detection Индикатор ZigZag BOS CHoCH Detection основан на оригинальном алгоритме MetaQuotes ZigZag и расширяет его, обнаруживая и отмечая события рыночной структуры. Он отслеживает недавние точки свинга ZigZag и автоматически идентифицирует Break of Structure (BOS) и Change of Character (CHoCH), используя разворотное подтверждение тренда. Уровни BOS и CHoCH наносятся непосредственно на график с помощью маркированных горизонтальных линий для более четкого анализа ценового действия.
  • Trend based on WPR Этот индикатор объединяет WPR и общую прибыль/убыток. Я не знаю, как рассказать вам больше об этом индикаторе, но вы можете попробовать его.

Опубликована статья "Алгоритм искусственного поискового роя — Artificial Searching Swarm Algorithm (ASSA)".

Алгоритм искусственного поискового роя — Artificial Searching Swarm Algorithm (ASSA)

Статья посвящена реализации алгоритма искусственного поискового роя (ASSA) на MQL5 в составе унифицированного тестового стенда. Разобраны три поведенческих правила движения, механизм сигнала и глобального табло, нормализация пространства, а также параметры stepRatio и Pc. Читатель получит готовую основу для интеграции ASSA, а также ответ на вопрос — насколько тактическая метафора оказалась удачным фундаментом для конкурентоспособности оптимизационного алгоритма.

Опубликована статья "Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 10): Разработка системы отслеживания стратегии с визуальными уровнями и показателями эффективности".

Торговые инструменты на языке MQL5 (Часть 10): Разработка системы отслеживания стратегии с визуальными уровнями и показателями эффективности

В данной статье мы разрабатываем систему отслеживания стратегий на языке MQL5, которая обнаруживает сигналы пересечения скользящих средних, отфильтрованные долгосрочной скользящей средней, моделирует или исполняет сделки с настраиваемыми уровнями TP и SL в пунктах, а также отслеживает результаты, такие как попадание в TP/SL, для анализа эффективности.

Опубликована статья "Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (Основные компоненты)".

Нейросети в трейдинге: Оптимизация Cross-Attention для анализа длинных последовательностей рынка (Основные компоненты)

В статье продолжается реализация фреймворка STCA средствами MQL5. Оригинальные оптимизации Self-Attention перенесены в архитектуру FlashAttention-2 и адаптированы под финансовые данные. Особое внимание уделено аккумулированию и распределению градиентов между потоками рабочей группы для анализа длинных временных рядов и многоголового внимания.

Самые скачиваемые бесплатные продукты:

Теперь вам доступно более 47,760 продуктов в Маркете

Хиты продаж в Маркете:

1...67891011121314151617181920...686