История развития MQL5.community

Один из вопросов, который доставлял мне наибольший дискомфорт, заключается в том, что класс C_ElementsTrade содержит код для обращения к позициям. Не воспринимайте это как ошибку, потому что на самом деле это не так. Однако из-за этого некоторые задачи, которые нам предстоит выполнить позже, становятся более рискованными с точки зрения ошибок. Вся работа по реализации индикатора позиции велась с расчетом на его использование в сервисе репликации/моделирования. Однако при запуске в этой среде у нас не будет никакого доступа к реальной позиции. Следовательно, любой вызов библиотеки MQL5, предназначенный для получения данных о позиции, не окажет никакого влияния на код.

В этой статье мы начнём изучать, как реализуется так называемая перегрузка операторов. Сначала мы рассмотрим, что лежит в основе этой реализации. Кроме того, мы убедимся, что всё не всегда так сложно, как кажется.

В этой статье я показал, в максимально доступной форме, как можно модифицировать и доработать код, способный решать определённые задачи, при этом минимально изменяя уже существующий код. Мы добавим индикатор объема и одновременно не позволим пользователю или трейдеру удалять объекты, создаваемые индикатором позиции.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать алгоритм балансировки дерева. Здесь я представлю свой вариант реализации этого алгоритма. Существует множество других алгоритмов с той же целью. Тем не менее, у каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Вам, мой дорогой читатель, предстоит изучить их и найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

Узнайте, как в MQL5 создать полноценный торговый советник на основе графиков Kagi: от построения сигналов и исполнения ордеров до визуальных маркеров и трехэтапного трейлинг-стопа. Статья содержит полный исходный код, результаты тестирования и доступный для скачивания файл .set.

В предыдущей статье мы сделали так, чтобы индикатор отображал финансовый результат. Однако не всем нравится использовать этот режим отображения. Причины могут различаться от трейдера к трейдеру, хотя в некоторых случаях они кажутся мне вполне разумными и оправданными. Адаптировать код, чтобы предоставить такую возможность, — отнюдь не одна из самых сложных задач. На самом деле это довольно просто. В этой статье мы рассмотрим, как это сделать.

В статье рассматривается разработка советника для инструмента GOLD, предназначенного для торговли в условиях проп-фирм: с фильтрами пробоев, мультитаймфреймовым анализом, надежным риск-менеджментом и строгой защитой от просадки. Советник помогает трейдерам проходить челленджи проп-фирм, избегая нарушений правил и стабилизируя исполнение сделок в условиях волатильного рынка.

В этой статье мы наглядно и понятно покажем и объясним, как удаляется узел из дерева. Этот процесс обычно скорее сбивает новичков с толку, чем помогает им понять, как он выполняется и почему его нужно выполнять именно так.

В этой статье мы вернёмся к реализации дерева. Теперь, когда мы знакомы с основными принципами работы конструкторов и деструкторов, мы наконец сможем исправить код, представленный в прошлой статье. Приготовьтесь к настоящему приключению в программировании на MQL5.

Статья завершает адаптацию D2Skill к алгоритмической торговле и собирает полный учебный контур. Разобраны обучение Forecast, базового Актёра и Критиков, формирование Task и Step Skills и калибровка Utility на парных траекториях. Для каждого шага приведены настройки, кодовые точки интеграции и контрольные метрики. Итоговое OOS‑сравнение одной политики с памятью и без неё показывает влияние двухуровневой памяти на результат и риск.

В этой статье мы внесем необходимые изменения, чтобы индикатор позиции отображал финансовый результат. Таким образом, трейдер сможет получить представление о финансовом результате по открытой позиции. Кроме того, я расскажу вам о том, чего многие не знают, даже те, кто давно использует MQL5: как использовать статические переменные для совместного использования памяти и избежать объявления глобальной переменной в основном коде.

В этой статье представлен сквозной пайплайн: сбор данных MetaTrader 5, создание признаков на основе энтропии, волатильности и тренда, обучение классификатора PyTorch и предоставление прогнозов через API Flask. Советник MQL5 на каждом тике отправляет скользящее окно цен, получает вероятность и режим волатильности, а затем адаптивно рассчитывает размер позиции и расстояние до стоп-лосса. В результате получается ясная схема интеграции инференса машинного обучения с MetaTrader 5.

В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса Мастера MQL5 для управления капиталом. Пользовательский класс CMoneySuffixAE создается путем объединения алгоритма суффиксного автомата и нейронной сети автокодировщика. Как и ранее, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и вариантами трейлинг-стопа.