История развития MQL5.community

Статья разбирает алгоритм Battle Royale Optimizer — метаэвристику, в которой решения конкурируют с ближайшими соседями, накапливают “повреждения”, заменяются при превышении порога и периодически сужают пространство поиска вокруг лучшего. Показаны псевдокод и реализация класса CAOBRO в MQL5, включая поиск соседей, движение к лучшему и адаптивный интервал delta. Результаты тестов на функциях Hilly, Forest и Megacity демонстрируют сильные и слабые стороны подхода. Читатель получает готовую основу для экспериментов и настройки popSize и maxDamage.

В этой статье мы научимся создавать и настраивать объекты графиков в MQL5, используя текущие и исторические данные. Здесь также представлено практическое руководство, с которым вы сможете отображать сделки на графике и использовать другие объекты MQL5 на практике.

В статье рассматривается практическая реализация фреймворка HiSSD в задачах алгоритмического трейдинга. Показано, как иерархия навыков и адаптивная архитектура могут быть использованы для построения устойчивых торговых стратегий.

Помните советник Ilan 1.6 Dymanic? Попробуем улучшить его с помощью машинного обучения! Реанимируем старую разработку в статье и добавляем машинное обучение с Q-таблицей. По шагам.

В настоящей статье рассматривается алгоритм отбора признаков, представленный в статье "Выбор локальных признаков для классификации данных» ('Local Feature Selection for Data Classification') Наргеса Арманфарда и соавторов (Narges Armanfard et al.). Алгоритм реализован на Python для построения моделей бинарных классификаторов, которые могут быть интегрированы с приложениями MetaTrader 5 для логического вывода.

В данной статье рассматривается подход к торговле только в выбранном направлении (на покупку или на продажу). Для этого используется техника причинно-следственного вывода и машинное обучение.

Полосы Боллинджера — очень распространенный индикатор конвертов, используемый многими трейдерами для ручного размещения и закрытия сделок. Мы изучим этот индикатор, рассмотрев как можно больше различных сигналов, которые он генерирует, и посмотрим, как их можно использовать в советнике, собранном с помощью Мастера.

В этой статье мы интегрируем интерактивные встроенные кнопки в MQL5-советник, что позволяет осуществлять управление в режиме реального времени через Telegram. Каждое нажатие кнопки запускает определенные действия и отправляет ответы обратно пользователю. Мы также создадим функции для эффективной обработки Telegram-сообщений и callback-запросов.

Предлагаем познакомиться с фреймворком HiSSD, который объединяет иерархическое обучение и мультиагентные подходы для создания адаптивных систем. В этой работе мы подробно рассмотрим, как этот инновационный подход помогает выявлять скрытые закономерности на финансовых рынках и оптимизировать стратегии торговли в условиях децентрализации.

В процессе работы над проектами в MetaEditor разработчики сталкиваются с необходимостью управления версиями кода. Недавно начался переход на GIT и запуск MQL5 Algo Forge для версионного хранения кода и возможности совместной разработки. В статье рассматриваются способы эффективной работы с текущими инструментами.

Настоящая статья является началом серии разработок для библиотеки под названием “Connexus”, предназначенной для облегчения выполнения HTTP-запросов с помощью MQL5. Цель настоящего проекта - предоставить конечному пользователю такую возможность и показать, как использовать эту вспомогательную библиотеку. Я намеревался сделать его как можно более простым, чтобы облегчить изучение и обеспечить возможность для будущих разработок.