История развития MQL5.community

В этой статье мы улучшим программу с интеграцией ChatGPT на MQL5: устраним ограничения многострочного ввода благодаря улучшенной отрисовке текста, добавим боковую панель для навигации по истории сохраненных чатов с шифрованием AES256 и ZIP-сжатием, а также сформируем начальные торговые сигналы на основе данных графика.

В этой статье мы разработаем советник на MQL5 для торговли по стратегии статистического возврата к среднему. Советник рассчитывает среднее, дисперсию, асимметрию, эксцесс и статистику Харке-Бера за заданный период, выявляет ненормальные распределения и формирует сигналы на покупку и продажу по доверительным интервалам с адаптивными порогами.

Описан перенос идей фреймворка VLADriver-RAG в торговые задачи: добавляется внешняя память завершённых эпизодов поверх нейросетевой политики. Формируется ячейка памяти с эмбеддингом рыночной сцены, нормированным действием и результатом, а близкие случаи группируются в центроиды сценария и действия. Реализованы ядра для косинусного скоринга и поиска ближайшей пары, позволяющие искать и уплотнять опыт.

В этой статье мы сделаем следующий шаг в понимании того, что такое связный список и как он работает. Хотя содержание данной статьи может показаться довольно сложным и запутанным для новичков, я постараюсь объяснить его максимально доступным языком. Это поможет вам понять, почему и когда следует использовать связные списки.

В этой статье мы создадим советник на MQL5, который определяет скрытые дивергенции RSI по свинговым точкам с заданным параметром силы, ограничением по количеству баров между свинговыми точками, допуском и фильтрами угла наклона ценовой линии и линии RSI. Советник открывает позиции на покупку и продажу по подтверждённым сигналам с фиксированным размером лота, уровнями Stop Loss и Take Profit, заданными в пипсах (в исходной статье — pips; в коде расчёт выполняется через _Point), а также опциональным трейлинг-стопом для управления риском.

Сегодня мы делаем важный шаг к тому, чтобы помочь каждому разработчику понять, как читать структуры классов и быстро создавать советники с помощью стандартной библиотеки MQL5. Библиотека богата и расширяема, но при этом может показаться, что вам вручили сложный набор инструментов без руководства. Здесь мы делимся и обсуждаем альтернативный алгоритм интеграции — краткий, повторяемый рабочий сценарий, демонстрирующий, как надежно связывать классы в реальных проектах.

Стохастический осциллятор и фрактальная адаптивная скользящая средняя образуют еще одну пару взаимодополняющих индикаторов, которую можно использовать в советнике MQL5. Стохастический осциллятор позволяет точно выявлять изменения моментума, а FrAMA подтверждает преобладающие тренды. Как и прежде, для изучения этой пары индикаторов используем Мастер MQL5, чтобы создать советник и проверить ее потенциал.

В этой статье мы создадим советник на MQL5, который определяет обычные дивергенции RSI по свинговым точкам с заданным параметром силы, ограничениями по числу баров и допуском. Он открывает позиции по бычьим и медвежьим сигналам с фиксированным объёмом позиции, уровнями Stop Loss и Take Profit в пунктах (pips) и опциональным трейлинг-стопом. На графике отображаются цветные линии и подписи свинговых точек, чтобы лучше видеть логику работы стратегии.

В статье разбирается мультивалютный netting-советник для MetaTrader 5 с валютным графом из 28 пар, набором из 19 M1‑признаков и двумя моделями CatBoost, выполняемыми в MQL5 без упрощений. Показано, как прогнозы управляют сеткой лимитных заявок, режимными фильтрами, инвентарём и swap/carry при учёте брокерских ограничений, а также как обеспечить воспроизводимость через self‑test и проверку совпадения Python и MQL5.