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.
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.
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 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 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 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 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.
В данной статье рассмотрим алгоритм стрекозы (Dragonfly Algorithm, DA), вдохновлённый коллективным поведением стрекоз в природе — их способностью координировать полёт в стае, избегая столкновений, следуя за добычей и уклоняясь от хищников. Разберём, как пять простых поведенческих правил и адаптивный механизм перехода от исследования к эксплуатации реализуются на MQL5, и проверим алгоритм на нашем тестовом стенде.
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.
Предложите свои разработки миллионам пользователей MetaTrader по всему миру — опубликуйте их в Маркете. Сервис предлагает готовую инфраструктуру для продаж: доступ к аудитории, механизмы лицензирования, предоставления пробных версий, доставки обновлений и приема платежей. От вас требуется лишь пройти быструю процедуру регистрации и публикации продукта. Начинайте зарабатывать на своих разработках, все технические детали сервис возьмет на себя.
Параболический SAR и индекс относительной бодрости (Relative Vigour Index, RVI) — еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Эти индикаторы, как и рассмотренные ранее, также дополняют друг друга, поскольку SAR определяет тренд, а RVI проверяет импульс. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения и тестирования любого потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.
В этой статье мы разрабатываем улучшенную информационную панель, дополняющую предыдущую часть, добавляя функции перетаскивания и сворачивания для улучшения взаимодействия с пользователем, сохраняя при этом мониторинг позиций с несколькими символами и показателей счета в режиме реального времени.
ARIMA (сокращение от Auto Regressive Integrated Moving Average, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) — это традиционная модель прогнозирования временных рядов. Благодаря способности обнаруживать всплески и колебания в данных временного ряда, эта модель может делать точные прогнозы относительно следующих значений. В этой статье мы разберемся, что это такое, как это работает, можно ли это использовать для точного прогнозирования будущих цен на рынке и многое другое.
Рассматривается реализация OneTrans для задач трейдинга на MQL5: FlashAttention на OpenCL, модуль многоголового кросс‑внимания, смешанный Feed‑Forward и объект верхнего уровня. Поясняется адаптация к финансовым данным, кэширование Key/Value и формирование стека токенов. Читатель получит рабочий каркас и примеры соединения компонентов в согласованный вычислительный граф.
Как лучше всего объединить несколько стратегий для создания мощной ансамблевой стратегии? Мы рассмотрим, как объединить три различные стратегии в нашем торговом приложении. Трейдеры часто используют специализированные стратегии для открытия и закрытия позиций, и мы хотим узнать, могут ли машины выполнять эту задачу лучше. В начале нашего обсуждения мы ознакомимся с возможностями тестера стратегий и принципами объектно-ориентированного программирования, которые нам понадобятся для решения этой задачи.
Узнайте, как обнаруживать действия пользователей в MetaTrader 5, отправлять запросы в API искусственного интеллекта, извлекать ответы и реализовывать прокрутку текста на панели.
В предыдущей статье мы представили пару индикаторов SAR и RVI. Здесь мы рассмотрим, как их можно расширить с помощью машинного обучения. SAR и RVI представляют собой взаимодополняющую пару, сочетающую в себе тренд и импульс. Наш подход к машинному обучению использует сверточную нейронную сеть (convolution neural network), которая задействует экспоненциальное ядро (Exponential kernel) для определения размеров своих ядер и каналов при настройке прогнозов этой пары индикаторов. Как обычно, это делается в пользовательском файле класса сигналов (signal class), который взаимодействует с Мастером MQL5 для создания советника.
Модуль sqlite3 в Python предлагает простой способ работы с базами данных SQLite, быстрый и удобный. В этой статье мы создадим подобный модуль поверх встроенных функций MQL5 для работы с базами данных, чтобы упростить работу с базами данных SQLite3 в MQL5 так же, как это реализовано в Python.
В данной статье мы завершаем перенос ключевых компонентов фреймворка OneTrans в среду MQL5 и показываем их интеграцию в единый вычислительный граф. Основное внимание уделено организации обучения моделей на исторических финансовых данных с использованием Актера и Критика, а также оценке действий через псевдо идеальные сценарии. Результаты тестирования демонстрируют практическую ценность реализованных решений для построения адаптивных стратегий и анализа рыночной динамики.
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.
Точный расчет ключевых торговых показателей — неотъемлемая часть рабочего процесса каждого трейдера. В этой статье мы рассмотрим интеграцию мощного инструмента — форекс-калькулятора — в панель управления торговлей, что еще больше расширит функциональность нашей многопанельной системы администратора трейдера. Эффективное определение риска, размера позиции и потенциальной прибыли имеет важное значение при совершении сделок, и эта новая функция призвана сделать этот процесс более быстрым и интуитивно понятным прямо в панели. Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить практическое применение MQL5 при создании продвинутых торговых панелей.
Создайте практический мост между MetaTrader 5 и Binance: получайте 30-минутные свечи с помощью WebRequest, извлекайте из JSON значения OHLC и времени и подтверждайте бычий паттерн поглощения, используя только полностью закрытые свечи. Затем соберите строку запроса, вычислите подпись HMAC-SHA256, добавьте X-MBX-APIKEY и отправьте аутентифицированные ордера. Вы получите четкий сквозной рабочий процесс советника – от получения данных до исполнения ордера.
Осциллятор схождения-расхождения скользящих средних (Moving-Average-Convergence-Divergence, MACD) и индикатор балансового объема (On-Balance-Volume, OBV) - еще одна пара индикаторов, которые можно использовать совместно в советнике MQL5. Как это принято в данной серии статей, данная комбинация индикаторов дополняет друг друга: MACD подтверждает тренды, а OBV проверяет объем. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.
В этой восьмой части серии «Искусство работы с логами» мы исследуем реализацию многоязычных сообщений об ошибках в Logify — мощной библиотеке логирования для MQL5. Вы узнаете, как структурировать ошибки с контекстом, переводить сообщения на несколько языков и динамически форматировать логи по уровням логирования. И всё это — с чистым, расширяемым и готовым к продакшену дизайном.
В статье системно излагается теория случайных величин, служащая базой для анализа и моделирования неопределенности на финансовых рынках. Рассматриваются определения и свойства одномерных величин, функции распределения (CDF) и плотности (PDF), а также различия между дискретными, непрерывными и смешанными моделями. Теоретический материал опирается на интуитивные аналогии с массой и плотностью. Приложение к статье содержит практические примеры использования стандартной библиотеки MQL5 для расчета вероятностей, квантилей и моментов распределений. Также в нем демонстрируются графические возможности платформы MetaTrader 5 для визуального анализа данных через построение кривых PDF, CDF и графиков QQ-Plot.
В этой статье мы разработаем мультисимвольную торговую стратегию с использованием индикаторов CCI и AO для выявления разворотов тренда. Мы рассмотрим проектирование, реализацию на языке MQL5 и процесс тестирования стратегии на исторических данных. В заключении приводятся советы по повышению эффективности работы.
Статья показывает, как применить STCA к рынку: цель формируется сценарием, история задаётся эмбеддингами, а внимание вычисляется через Single-query Target-to-history Cross-Attention. Интеграция с FlashAttention на OpenCL переносит проекции на запросы и избегает формирования K/V для всей истории. Практический эффект — линейная сложность, экономия памяти и ускорение при анализе тысяч баров.
Для того чтобы продавать свои программы трейдерам, недостаточно просто создать удобную и полезную программу и опубликовать ее на Маркете — необходимо свой Продукт снабдить отличным описанием и хорошими иллюстрациями. Качественный логотип и правильно сделанные скриншоты не менее важны, чем "true coding". Запомните: нет скачиваний == нет продаж.
В этой статье мы улучшим торговую стратегию на основе нейронной сети на MQL5 с помощью адаптивного темпа обучения (adaptive learning rate) для повышения точности. Мы разработаем и внедрим это улучшение, а затем протестируем его работу. В заключении приводятся рекомендации по оптимизации алгоритмической торговли.
В статье продолжается реализация фреймворка STCA средствами MQL5. Оригинальные оптимизации Self-Attention перенесены в архитектуру FlashAttention-2 и адаптированы под финансовые данные. Особое внимание уделено аккумулированию и распределению градиентов между потоками рабочей группы для анализа длинных временных рядов и многоголового внимания.
Статья посвящена реализации алгоритма искусственного поискового роя (ASSA) на MQL5 в составе унифицированного тестового стенда. Разобраны три поведенческих правила движения, механизм сигнала и глобального табло, нормализация пространства, а также параметры stepRatio и Pc. Читатель получит готовую основу для интеграции ASSA, а также ответ на вопрос — насколько тактическая метафора оказалась удачным фундаментом для конкурентоспособности оптимизационного алгоритма.
Статья является продолжением обзора функции PrintFormat(). Рассмотрим вкратце форматирование строк при помощи StringFormat() и их дальнейшее использование в программе. Напишем шаблоны для вывода информации о символе в журнал терминала. Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам.
Статья будет полезна как новичкам, так и уже опытным разработчикам. В ней мы рассмотрим работу функции PrintFormat(), разберём примеры форматирования строк и напишем шаблоны для вывода различной информации в журнал терминала.
В статье рассмотрим структуры MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo и способы вывода данных этих структур на печать. Для того, чтобы распечатать все поля структуры есть стандартная функция ArrayPrint(), которая выводит в удобном табличном формате данные, содержащиеся в массиве с типом обрабатываемой структуры.
В этой статье демонстрируется, как кардинально упростить использование библиотеки Logify с помощью паттерна "Builder" и автоматических конфигураций по умолчанию. Рассматриваются структура специализированных Builder-классов, приемы работы с ними при помощи интеллектуальной подсказки (автодополнения), а также способы обеспечения функционального логирования даже без ручной настройки. Кроме того, статья описывает доработки для сборки MetaTrader 5 5100.
В статье рассмотрим работу со структурами торговых запросов — для создания запроса, его предварительной проверки перед отправкой на сервер, ответ сервера на торговый запрос и структуру торговых транзакций. Создадим простые удобные функции для отправки торговых приказов на сервер и, на основе всего рассмотренного, создадим советник-информер о торговых транзакциях.
В статье рассматривается практическая реализация архитектуры STCA с интеграцией механизмов OneTrans для совместной обработки временных рядов и контекстных признаков рынка. Описаны особенности построения модели, алгоритмы прямого прохода и накопления исторического состояния. Отдельное внимание уделено процессу обучения и результатам тестирования на реальных данных, демонстрирующим поведение модели в рыночных условиях.
В данной статье рассматривается Competitive Swarm Optimizer — алгоритм роевой оптимизации, в основе которого лежит предельно простая идея: агенты случайным образом разбиваются на пары, проигравший учится у победителя и притягивается к центру роя. Помимо разбора CSO, в статье представлена модернизация тестового стенда: визуализация работы алгоритмов переведена в 3D - мерное пространство, что позволяет наглядно наблюдать движение популяции на поверхности тестовой функции.
В статье рассмотрим создание класса информационной панели для использования её в индикаторах и советниках. Это вводная статья в небольшой серии статей с шаблонами подключения и использования стандартных индикаторов в советниках. Начнем мы с создания панели — аналога окна данных MetaTrader 5.
В этом материале мы познакомимся с тем, как модели векторной авторегрессии (VAR) могут прогнозировать временные ряды значений OHLC (цены открытия, максимум, минимум и цена закрытия) на форексе Поговорим о том, как реализовать VAR-модели, обучать их и строить прогнозы в MetaTrader 5 в реальном времени, чтобы анализировать взаимозависимые движения валютных курсов для получения лучших результатов в трейдинге.
