История развития MQL5.community

Мониторинг построенных вручную трендовых линий требует постоянного наблюдения за графиком, поэтому легко пропустить важные взаимодействия цены с ними. В этой статье разрабатывается советник для мониторинга трендовых линий, который синхронизирует построенные вручную трендовые линии с логикой автоматического мониторинга на MQL5 и генерирует алерты, когда цена приближается к отслеживаемой линии, касается ее или пробивает ее.

В статье рассматривается потеря временной информации в ML-конвейерах: периодические временные переменные кодируются гармониками Фурье, а структура Forex-сессий добавляется отдельными признаками. Реализуются флаги сессий и перекрытий, лагированная сессионная волатильность и календарные эффекты, после чего признаки отбираются с учетом таймфрейма. Функция get_time_features возвращает выровненный по индексу, готовый для ML набор временных признаков, пригодный для объединения с ценовыми сигналами.

В этой статье мы завершим то, что было начато в предыдущей. То есть, полностью интерактивный способ изменения размеров объектов непосредственно на графике. Хотя многие представляют, что для создания подобного потребуется гораздо более глубокое знание MQL5, вы заметите, что с помощью простых концепций и базовых знаний мы можем реализовать способ работы с объектами непосредственно на графике. Это дает очень интересный и увлекательный результат.

Мы расширяем возможности холста (canvas) для отображения кривой-бабочки в MetaTrader 5, добавляя многослойную заливку крыльев, жилки крыльев, точки текстуры чешуек и изображение всего тела (брюшко, торакс, голова, глаза, усики). В этой статье реализованы полигональные заливки с вертикальными и радиальными градиентами, а также залитые круги и эллипсы, все с использованием сглаживания методом суперсэмплинга. Вы также получите многоразовые вспомогательные функции MQL5 и порядок рендеринга, который преобразует простую кривую в настраиваемую, детализированную иллюстрацию на графике.

MetaTrader 5 подходит для ИИ-торговли, потому что объединяет рыночные данные, MQL5-разработку, Python-исследования, ONNX-модели, Strategy Tester, VPS и экосистему MQL5.community в одном рабочем процессе. Статья показывает практический путь от AI-подсказки на графике к структурированному сигналу, работе с кодом через AI Assistant в MetaEditor, модели качества, созданию советнику, тестированию и контролируемому запуску торговой системы.

В этой части серии "Разработка инструментария для анализа Price Action" мы разрабатываем индикатор на языке MQL5, который в реальном времени автоматически обнаруживает паттерны восходящего и нисходящего клина. Система подтверждает структуру опорных точек, математически проверяет сходимость границ, предотвращает перекрытие формаций и отслеживает условия пробоя и слома паттерна с точной визуальной индикацией. Построенная на чистой объектно-ориентированной архитектуре, эта реализация превращает субъективное распознавание клина в структурированный компонент анализа, учитывающий состояние паттерна, предназначенный для более дисциплинированного анализа Price Action.

Контент, который мы будем рассматривать с этого момента, гораздо сложнее с точки зрения теории и концепций. Я постараюсь сделать содержание как можно более простым. Сама программная часть довольно проста и понятна. Но если вы не понимаете стоящую за этим теорию, вы останетесь совершенно без ресурсов для доработки или даже адаптации системы репликации/моделирования под задачи, отличающиеся от тех, что я собираюсь показать. Я не хочу, чтобы вы просто компилировали и использовали код, который я показываю. Я хочу, чтобы вы учились, разбирались и, если возможно, могли создать что-то еще лучше.

В статье представлена практическая реализация ключевых модулей архитектуры MomAD, адаптированных для финансовых временных рядов: TTM и MPI. Рассмотрены механизмы сопоставления сценариев-кандидатов с историей решений, выбора согласованного торгового плана и его уточнения через рыночный контекст. Работа показывает, как модель может снижать реакцию на шум, сохранять преемственность решений и формировать более устойчивую торговую гипотезу.

В этой статье мы исследуем кривую-бабочку — математическую кривую, задаваемую параметрическим уравнением, и визуализируем ее на canvas в MQL5. Мы создаём интерактивное окно визуализации с перетаскиваемым окном canvas с изменяемым размером, рендерингом кривых с использованием технологии суперсэмплирования, градиентными фонами и легендой, сегментированной по цветам. В итоге у нас есть полнофункциональный визуальный инструмент, который отрисовывает кривую-бабочку непосредственно на графике MetaTrader 5.

В данной статье мы подготовим базу для того, что будет рассмотрено в следующей публикации. Мы также рассмотрим, как разрешить редактирование и перемещение объекта типа OBJ_LABEL в полностью интерактивном режиме. Иными словами, мы можем изменить как текст, так и положение объекта OBJ_LABEL, не открывая окно свойств объекта.