История развития MQL5.community

Статья показывает, как построить stack-ансамбль для MetaTrader 5 без утечки данных между уровнями и расхождений инференса. Реализован purged expanding walk-forward с 72-часовым разрывом, три разнородных CatBoost-классификатора, калибраторы вероятности и размера позиции, а также встраивание 31 модели в советник MQL5. Отдельный аудит 2026 года демонстрирует границы применимости профилей и сравнение с неизменяемой базовой линией.

От ChatGPT до Gemini и множества других инструментов на базе искусственного интеллекта для генерации текста, изображений и видео – трансформеры произвели фурор в мире искусственного интеллекта. Но применимы ли они в финансовой сфере, в частности в трейдинге? Постараемся разобраться.

В данной статье представлен структурированный подход к управлению данными SQLite в MQL5 с помощью ORM-слоя для MetaTrader 5. В нем представлены базовые классы для моделирования сущностей и доступа к базе данных, fluent API для CRUD, хуки рефлексии для OnGet/OnSet, а также макросы для быстрого определения моделей. В практических примерах кода показано создание таблиц, привязка полей, вставка, обновление, выборка и удаление записей. Разработчики получают готовые к повторному использованию типобезопасные компоненты, которые сводят к минимуму однотипный SQL-код.

В этой статье мы попробуем спрогнозировать движения рынка с помощью достаточно хорошей модели прогнозирования временных рядов под названием DeepAR. Модель представляет собой сочетание глубоких нейронных сетей и авторегрессионных свойств, характерных для таких моделей, как ARIMA и VAR (векторная авторегрессионная модель).

Выполняем каноническую реализацию CCE в рамках C_AO, воспроизводим тесты и показываем ключевой дефект: аддитивный покоординатный оператор тянет решения к нулю и деградирует на смещенных диапазонах. Предлагаем простой контрольный тест со сдвигом области поиска и модификацию на основе разностей, применяемую по всем координатам. В результате — исходники MQL5, методика проверки и улучшенная версия алгоритма.

Представлен объект верхнего уровня CNeuronOMPBOCL для адаптации рыночного представления внутри энкодера. Он объединяет байесовскую остаточную поправку, групповой затвор, раздельные истории Source и Target, оценку Mismatch и KL-ограничение. Разобраны инициализация, режимы работы, числовые проверки, прямой и обратный проходы в MQL5/OpenCL. Реализация разделяет прогноз и последующее обновление параметров и даёт готовый слой для дальнейшей интеграции в модель.

CSBO — алгоритм, вдохновлённый кровеносной системой, рассматривается как разностно-ориентированный метод: венозное движение, систематический круг с кроссовером и лёгочная мутация. Приведена реализация в виде класса C_AO_CSBO для MQL5 с переводом в максимизацию, нормировкой шагов и двухфазными эпохами. Представлены итоги, исходники и практические настройки.

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.