История развития MQL5.community

В данной статье мы начинаем знакомство с фреймворком SSCNN — современным архитектурным решением для анализа временных рядов, сочетающим в себе точность, структурированность и высокую вычислительную эффективность. Мы последовательно рассмотрим его теоретические аспекты, обратим внимание на ключевые отличия от предшественников и начнем практическую реализацию базовых компонентов в среде MQL5.

В статье рассматриваются передовые методы интеграции MQL5 с мощными инструментами обработки данных, а также уделяется внимание эффективной обработке больших данных для улучшения торгового анализа и принятия решений.

Я поставил перед собой задачу построить торговую стратегию вокруг пары USDJPY. Мы будем использовать свечные модели, которые формируются на дневном таймфрейме, поскольку они потенциально имеют большую силу. Наша первоначальная стратегия оказалась прибыльной, что побудило нас продолжить ее совершенствование и добавить дополнительные уровни безопасности для защиты полученного капитала.

В статье добавим функционал изменения размеров элементов управления при помощи перетаскивания мышкой граней и углов элемента.

Иногда не все можно запрограммировать на языке MQL5. И даже если возможно конвертировать существующие современные библиотеки в MQL5, на это уйдет много времени. В данной статье мы попытаемся обойти зависимость от Windows с помощью MQL5-сервисов — будем передавать тиковые данные (bid, ask и time) в приложение Python с помощью сокетов.

Данная статья предназначена в качестве руководства для тех, кто не знаком с концепцией сингулярного спектрального анализа и хочет получить достаточно знаний, чтобы иметь возможность применять встроенные инструменты, доступные на MQL5.

Добро пожаловать в третью часть серии статьей о трендах! Сегодня мы углубимся в использование дивергенции как стратегии определения оптимальных точек входа в рамках преобладающего дневного тренда. Мы также представим специальный механизм фиксации прибыли, аналогичный скользящему стоп-лоссу, но с уникальными усовершенствованиями. Кроме того, мы обновим советник Trend Constraint до более продвинутой версии, включив в него новое условие исполнения сделки в дополнение к существующим. Также мы продолжим изучать практическое применение MQL5 в разработке алгоритмов.

Реализация алгоритма A3 на MQL5 — метаэвристического метода оптимизации, вдохновленного химическими процессами. Всего 2 настраиваемых параметра, компактность и небольшая популяция обеспечивают высокую скорость работы при достаточном качестве решений.

Определить направление рынка может быть просто, но вот понять, когда входить на рынок, - гораздо более сложная задача. В этой статье серии "Разработка инструментария для анализа движения цен" я представлю еще один инструмент, который определяет точки входа и уровни стоп-лосса/тейк-профита. Для достижения этой цели использовался язык программирования MQL5.

Алгоритм Дейкстры — классическое решение по поиску кратчайшего пути в теории графов, которое позволяет оптимизировать торговые стратегии путем моделирования рыночных сетей. Трейдеры могут использовать его для поиска наиболее эффективных маршрутов в данных свечного графика.

В этой статье мы рассмотрим основы управления рисками в трейдинге и узнаем, как создать свои первые функции для расчета подходящего лота для сделки, а также стоп-лосса. Кроме того, мы подробно рассмотрим, как работают эти функции, объясняя каждый шаг. Наша цель — дать четкое понимание того, как применять эти концепции в автоматической торговле. В конце мы применим все на практике, создав простой скрипт с разработанным нами включаемым файлом.

В данной статье мы рассмотрим, как нужно реализовывать часть кода получателя. Здесь мы реализуем версию советника, чтобы протестировать и узнать, как работает взаимодействие по протоколу. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.

В статье подробно раскрывается SCNN-архитектура и один из вариантов её реализация средствами MQL5. Мы покажем, как декомпозиция временных рядов сочетается с нейросетевыми методами и вниманием.

Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.