История развития MQL5.community

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.