История развития MQL5.community

В предыдущей статье мы рассмотрели пример реализации класса на MQL5 для обеспечения базовой поддержки. Его цель заключается именно в том, чтобы позволить хранить SQL-код в отдельном файле скрипта. Таким образом, нам не потребуется писать тот же SQL-код в виде строки внутри кода MQL5. Хотя данное решение функционально, в нём есть некоторые детали, которые мы можем и должны улучшить.

Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.

В продолжение нашей предыдущей статьи о паре индикаторов Awesome Oscillator и каналов конвертов (Envelope Channels), мы рассмотрим, как эту пару можно улучшить с помощью обучения с учителем. Awesome Oscillator и канал конвертов — это взаимодополняющее сочетание инструментов, позволяющих выявлять тренды и создавать уровни поддержки/сопротивления. Наш подход к обучению с учителем представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN), которая использует ядро скалярного произведения (Dot Product Kernel) с механизмом внимания во времени (Cross-Time-Attention) для определения размеров своих ядер и каналов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для сборки советника.

В этой статье мы расширим инструмент построения графиков на MQL5 для поддержки семнадцати статистических распределений с циклическим перебором распределений с помощью значка переключения в заголовке. Мы добавим загрузку данных для каждого типа, дискретное и непрерывное вычисление гистограмм и теоретические функции распределения вероятностей/плотности для каждой модели, а также динамические заголовки, метки осей и панели параметров, которые автоматически адаптируются. Результат позволяет накладывать кривые разных распределений на данные одной и той же выборки и сравнивать качество соответствия моделей из разных семейств распределений.

Реализуем концепцию Malaysian Engulfing в MQL5 с помощью двух согласованных индикаторов. Один применяет строгие правила поглощения по телам свечей для точного обнаружения паттерна; другой использует машину состояний, чтобы отслеживать дальнейшее развитие — откаты и ретесты с учетом заданного окна наблюдения — прямо на графике. В результате получается повторяемый рабочий процесс на основе правил, который заменяет субъективные визуальные оценки программируемой логикой.

В статье применяется оптимальное торговое правило из главы 13 AFML для задания уровней тейк-профита и стоп-лосса без внутривыборочной калибровки. Мы моделируем P&L после входа дискретным процессом Орнштейна–Уленбека, выполняем поиск по 100 000 траекториям и используем Python, multiprocessing и параллельное ядро Numba с декоратором @njit (в 242 раза быстрее). Результат — оптимальная пара (PT, SL) для трех спецификаций прогноза с учетом дневного лимита убытков, установленного проп-фирмой.

В этой статье мы улучшим инструмент построения 3D-графиков биномиального распределения в MQL5, добавим сегментированную 3D-кривую для улучшения восприятия глубины функции массы вероятности. Также интегрируем режим панорамирования для смещения целевой точки камеры и реализуем интерактивный куб обзора (ViewCube) с зонами наведения курсора и анимацией для обеспечения быстрой смены ориентации. Мы добавим кликабельные подзоны на кубе обзора для граней, ребер и углов, чтобы анимировать переходы камеры к стандартным видам, сохраняя при этом переключаемые 2D/3D режимы, обновления в реальном времени и настраиваемые параметры для иммерсивного вероятностного анализа в торговле.

В статье рассматривается адаптация идей MomAD к задачам нейросетевого трейдинга. Основное внимание уделено проблеме нестабильности торговых решений, когда модель слишком часто меняет сценарий и разрушает прибыльный план. Описаны теоретические основы Momentum-Aware Planning, расстояния Хаусдорфа и их перенос в латентное пространство рыночных состояний. В практической части реализован базовый OpenCL-механизм оценки расхождения между сценариями.

В этой статье представлена готовая к промышленному применению реализация дробного дифференцирования с фиксированной шириной окна на MQL5 для потоков котировок MetaTrader 5 в реальном времени. Мы вводим header-only класс CFFDEngine, целиком реализованный в заголовочном файле, который заранее вычисляет веса без фиксированного ограничения, выполняет обновления за O(width) на бар и избегает выделения памяти на каждом тике. Индикатор FFD.mq5 поддерживает все типы ENUM_APPLIED_PRICE и оптимизацию prev_calculated. Скрипты валидации подтверждают численную эквивалентность стандартному Python-пайплайну frac_diff_ffd.

В предыдущей статье я показал, как следовало действовать для добавления механизма запросов. Это было нужно для того, чтобы внутри кода MQL5 вы могли полноценно использовать SQL и получать результаты при выполнении команды SQL SELECT FROM. Но осталось рассказать последнюю функцию, которую нам необходимо реализовать. Это функция DatabaseReadBind. И, поскольку для правильного понимания требуется чуть более развернутое объяснение, было решено сделать это не в той предыдущей статье, а в сегодняшней. Итак, поскольку тема будет довольно объемной, перейдём сразу к следующему разделу.

В этой статье мы усовершенствовали инструмент построения графиков биномиального распределения в MQL5, интегрировав DirectX для 3D-визуализации, что позволило переключаться между 2D и 3D режимами с управляемым камерой поворотом, масштабированием и автоматическим подбором положения камеры для иммерсивного анализа. Мы визуализируем столбцы гистограммы в 3D, опорные плоскости и оси наряду с кривой функции вероятностной массы, сохраняя при этом 2D-элементы, такие как панели статистики, легенда и настраиваемые темы, градиенты и метки.

В MQL5 отсутствует встроенная асимметричная криптография, из-за чего безопасный обмен данными по незащищённым каналам вроде HTTP становится затруднительным. В этой статье представлена чистая реализация RSA на MQL5 с использованием схемы дополнения PKCS#1 v1.5, позволяющая безопасно передавать сеансовые ключи для AES и небольшие блоки данных без внешних библиотек. Такой подход обеспечивает уровень безопасности, похожий на HTTPS, поверх обычного HTTP и, более того, закрывает важный пробел в защищённой коммуникации для приложений MQL5.

Узнайте, как создать полноценный движок графиков Kagi в MQL5: строить ценовые развороты, формировать динамические отрезки линий и обновлять структуру Kagi в реальном времени. В первой части показано, как отображать графики Kagi непосредственно в MetaTrader 5, давая трейдерам ясное представление о смене тренда и силе рынка и одновременно закладывая основу для автоматизированной торговой логики на базе Kagi во второй части.

В данной статье мы рассмотрим принцип работы трех последних типов событий, которые может генерировать объект. Разбираться в этом будет очень увлекательно, так как в итоге мы сделаем то, что многим может показаться безумием, но это вполне возможно и дает весьма удивительный результат.

В этой статье мы разрабатываем торговую систему Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) на языке MQL5, которая использует сигналы разворота на основе канала и позволяет открывать позиции по тренду с поддержкой хеджирования для покупок и продаж. Мы добавим функции управления рисками: автоматический расчет лота на основе средств счета или баланса, фиксированные или динамические уровни стоп-лосса и тейк-профита с использованием множителей ATR, а также ограничения по числу позиций.

Узнайте, как создать интерактивный советник MQL5 с панелью управления на графике. Вы научитесь рассчитывать размер лота на основе риска и отправлять ордера прямо с графика.