История развития MQL5.community

В статье реализуется исполнение сделок и управление рисками для стратегии скальпинга на коррекции на основе конвертов (Envelopes Trend Bounce) на языке MQL5. Мы внедряем механизмы размещения ордеров и контроля рисков, такие как стоп-лосс и определение размера позиции. В заключение мы переходим к тестированию и оптимизации, опираясь на основы, заложенные в Части 18.

Хотя мы можем выполнять операции с базой данных, содержащей около 10 записей, но материал усваивается гораздо лучше, когда мы работаем с файлом, который содержит более 15 тысяч записей. То есть, если бы мы попытались создать такое вручную, то эта задача была бы огромной. Однако трудно найти такую базу данных, даже для учебных целей, доступную для скачивания. Но на самом деле нам не нужно к этому прибегать, мы можем использовать MetaTrader 5 для создания базы данных для себя. В сегодняшней статье мы рассмотрим, как это сделать.

В этой статье вы узнаете, как создать панель управления в MetaTrader 5. Мы разберем основы добавления полей ввода, кнопок действий и меток для отображения текста. Используя проектный подход, вы увидите, как настроить панель, в которой пользователи могут вводить сообщения и в итоге отображать ответы API-сервера.

Без сомнения, данная статья потребует от вас значительного времени, чтобы понять, как и почему работают описанные здесь материалы. Это объясняется тем, что всё, что здесь будет показано, изначально ориентировано на объектно-ориентированное программирование, но на самом деле оно основано на принципах структурного программирования.

В статье разобраны три ключевые преграды интеграции LLM с MetaTrader 5: отсутствие прямого доступа, жёсткие rate limits и безопасность API‑ключей при архитектурных ограничениях MQL5. Предложена схема с локальным Python‑сервером как мостом между советником и OpenRouter. Рассматриваются WebSocket и fallback на TCP, хранение ключа на сервере, пакетная обработка нескольких символов и формирование технического промпта. Читатель получит готовую архитектуру, снижающую задержки и издержки.

В продолжение нашей предыдущей статьи, где мы представили пару индикаторов TRIX и процентного диапазона Уильямса, мы рассмотрим, как эту пару индикаторов можно расширить с помощью машинного обучения. TRIX и процентный диапазон Уильямса представляют собой взаимодополняющую пару, отражающую тренд и уровни поддержки/сопротивления. Наш подход на основе машинного обучения использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), в архитектуре которой задействуется косинусное ядро (cosine kernel) при точной настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.

В этой статье мы разрабатываем информационную панель в MQL5 для мониторинга позиций по нескольким символам и показателей счета, таких как баланс, эквити и свободная маржа. Мы реализовываем сортируемую сетку с обновлениями в режиме реального времени, экспорт в формате CSV и эффект светящегося заголовка для повышения удобства использования и визуальной привлекательности.

В статье рассматривается архитектура фреймворка OneTrans, предложенного для эффективной работы с длинными последовательностями событий, и анализируются ключевые инженерные решения, лежащие в его основе. Особое внимание уделяется механизмам оптимизации вычислений внимания — пирамидальной схеме обработки токенов, использованию кэширования Key/Value и современных алгоритмов ускорения внимания, таких как FlashAttention-2.

В этой статье мы создадим основную инфраструктуру для советника Envelopes Trend Bounce Scalping (скальпинг на коррекции на основе конвертов) на MQL5. Мы инициализируем конверты и другие индикаторы для генерации сигналов. Также мы настроим тестирование стратегии на истории, чтобы подготовиться к исполнению сделок в следующей части.

Мы продолжаем улучшать возможности торговли с экономическим календарем MQL5 и сегодня добавим перетаскиваемую панель, которая позволит перемещать элементы, чтобы при необходимости лучше видеть график. Также добавим эффекты при наведении курсора на кнопки, чтобы еще больше улучшить работу с панелью.

Как мы объясняли в первой статье о SQL, нет смысла тратить время на программирование процедур для выполнения того, что уже включено в SQL. Однако, если не знать самых основ, вы не сможете ничего сделать с помощью SQL, чтобы воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает этот инструмент. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, как выполнять основные задачи в базах данных.

Тройной экспоненциальный осциллятор скользящей средней (Triple Exponential Moving Average Oscillator, TRIX) и осциллятор процентного диапазона Уильямса (Williams Percentage Range Oscillator) — это еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эта пара индикаторов, как и те, которые мы недавно рассматривали, также дополняет друг друга, поскольку TRIX определяет тренд, а процентный диапазон подтверждает уровни поддержки и сопротивления. Как всегда, мы используем Мастер MQL5 для оценки потенциала индикаторов.

В статье разбирается пример многоцелевого шаблона торгового робота, который подойдет как для создания собственных стратегий, так и в качестве кодовой базы для работы на фрилансе. Ключевая особенность решения — торговля по барам, при этом код уже оснащен встроенными режимами усреднения, мартингейла и длительного удержания позиций. Материал будет наиболее полезен новичкам, которые хотят написать свои простые стратегии или познакомиться с распространенными торговыми техниками.

Прежде чем мы сможем даже начать использовать машинное обучение в нашей торговле на MetaTrader 5, крайне важно разобраться с одной из самых недооцененных ловушек — утечкой данных. Эта статья раскрывает, как утечка данных, в частности ловушка с метками времени в MetaTrader 5, может исказить производительность нашей модели и привести к ненадежным торговым сигналам. Углубляясь в механику этой проблемы и предлагая стратегии ее предотвращения, мы прокладываем путь к созданию надежных моделей машинного обучения, которые будут давать достоверные прогнозы в условиях реальной торговли.

В этой статье показано, как интегрировать API Google Generative AI в MetaTrader 5 с помощью языка MQL5. Вы научитесь структурировать API-запросы, обрабатывать ответы сервера, извлекать контент, сгенерированный ИИ, управлять лимитами API и сохранять результаты в текстовый файл для удобного доступа.

В этой статье мы создаем динамическую голографическую панель на MQL5 для мониторинга инструментов и таймфреймов с помощью RSI, оповещений о волатильности и параметров сортировки. Добавляем анимацию импульсов, интерактивные кнопки и голографические эффекты, чтобы сделать инструмент визуально привлекательным и отзывчивым.

Выявление графических закономерностей на финансовых рынках представляет собой сложную задачу, поскольку требует анализа данных на графике, что трудно осуществить в MQL5 из-за ограничений, связанных с обработкой изображений. В этой статье мы рассмотрим достойную модель на Python, которая позволит с минимальными усилиями обнаруживать паттерны на графике.

Статья завершает перенос и интеграцию ключевых компонентов фреймворка MTmixAtt в архитектуру торговой модели для анализа рыночных данных. Продемонстрировано, как адаптивная токенизация и блоки MTmixAttBlock позволяют эффективно выявлять локальные и глобальные паттерны, учитывать сценарии поведения цены.