В предыдущей главе первой части серии о графических интерфейсах в класс формы были добавлены методы, которые позволяют управлять формой посредством нажатия на ее элементах управления. В этой статье протестируем проделанную работу в разных типах MQL-программ, таких как индикаторы и скрипты. А поскольку библиотека задумывалась как кросс-платформенная (в рамках торговых платформ MetaTrader), то проведем тесты также и в MetaTrader 4.
Каждый экспертописатель, независимо от уровня своей подготовки, ежедневно сталкивается с одними и теми же торговыми задачами и алгоритмическими проблемами, которые так или иначе приходится решать для организации надежного торгового процесса. Данная статья описывает возможности торгового движка CStrategy, способного взять на себя решение этих задач и предоставить пользователю удобные механизмы для описания своей торговой идеи.
С этой статьи я начинаю еще одну серию, относящуюся к разработке графических интерфейсов. На текущий момент нет ни одной библиотеки кода, которая позволяла бы легко и быстро создавать качественные графические интерфейсы в MQL-приложениях. Я имею в виду графические интерфейсы, к которым мы все привыкли в известных операционных системах.
Разработка торговой стратегии, в первую очередь, заключается в поиске закономерностей для входа в рынок, выхода из рынка и правил удержания позиций. Если найденные закономерности удается формализовать в правила для автоматической торговли, то перед трейдером возникают вопросы по расчету объемов позиций, вычислению размера маржи и поддержанию безопасного уровня залоговых средств для обеспечения открытых позиций в автоматическом режиме. В этой статье мы напишем на MQL5 простые примеры для выполнения этих расчетов.
Для того чтобы разработать эксперт для участия в чемпионате Automated Trading Championship 2010, воспользуемся шаблоном готового советника. Данная задача будет по силам даже новичку в программировании на MQL5, т.к. для ваших стратегий уже разработаны базовые классы, функции, шаблоны. Достаточно написать минимум кода, чтобы реализовать свою торговую идею.
Как выглядит часовой график, у которого бары открываются со второй или с пятой минуты часа? Как выглядит перерисовывающийся график, у которого времена открытия баров изменяются каждую минуту? Какие преимущества даёт торговля по таким графикам? Ответы на эти вопросы вы найдёте в данной статье.
В данной статье рассматриваются аспекты проектирования и разработки системы пользовательских событий графика в среде MQL5. Предлагается пример подхода для классификации событий. Приводится программный код событийного класса и класса-обработчика пользовательских событий.
На этот раз рассмотрим создание мультивалютного советника, торговый алгоритм которого строится на работе с отложенными ордерами Buy Stop и Sell Stop. В статье будут рассмотрены следующие вопросы: торговля в указанном временном диапазоне, установка/модификация/удаление отложенных ордеров, проверка закрытия последней позиции по Тейк Профит или Стоп Лосс, контроль истории сделок на каждом символе.
Любой трейдер отдал бы многое за возможность безошибочного определения тренда в любой момент времени, и, пожалуй, это и есть тот самый Грааль, который все ищут. В данной статье мы рассмотрим несколько способов определения тренда, а точнее, как средствами языка MQL5 запрограммировать несколько классических способов определения тренда.
Тема диверсификации активов на финансовых рынках стара, как мир и всегда привлекала к себе внимание всякого мало-мальски разбирающегося в этом деле трейдера. В данной статье автором предложен вариант максимально простого подхода для построения мультивалютного эксперта для первоначального знакомства с этим направлением торговых стратегий.
Общаясь на многих форумах, я довольно часто приводил в пример результаты тестов на скриншотах с графиков в Microsoft Excel. И многие просили меня объяснить, как же строить эти замечательные графики. Наконец у меня появилось немного времени, чтобы написать статью об этом.
В этой статье мы рассмотрим реализацию простой схемы для мультивалютного эксперта. В данном случае имеется в виду, что эксперт можно будет настроить на тестирование/торговлю по одинаковым условиям, но с разными параметрами для каждого символа. В качестве примера создадим схему для двух символов, но сделаем это так, чтобы при необходимости можно было добавлять дополнительные символы, внося небольшие изменения в код.
В этой статье мы разработаем схему для торговой системы типа "Три экрана Элдера" на MQL5. Писать эксперта будем не с нуля, а просто модифицируем уже практически готовую под эту схему программу из предыдущей статьи "Рецепты MQL5 - Использование индикаторов для формирования условий торговли в эксперте". То есть, целью статьи будет также показать, как можно легко модифицировать схемы уже готовых программ.
В этой статье мы продолжим модифицировать эксперта, над которым до этого работали на протяжении всех последних статей по программированию на MQL5. На этот раз подключим к эксперту индикаторы, по значениям которых будут проверяться условия на открытие позиции. Чтобы было интересней, сделаем во внешних параметрах выпадающий список, в котором можно будет выбрать один из трех индикаторов для торговли.
Пришло время подвести краткий итог по материалам предыдущих статей о свойствах позиции. В этой статье мы создадим несколько дополнительных функций для получения тех свойств, которые можно получить только после обращения к истории сделок. Мы также познакомимся со структурами данных, что сделает доступ к свойствам позиции и символа еще удобнее.
Продолжая работу над экспертом из предыдущей статьи "Рецепты MQL5 - Изучение свойств позиции в тестере MetaTrader 5", внедрим в него еще целый ряд полезных функций, а также усовершенствуем и оптимизируем уже имеющиеся. На этот раз эксперт будет снабжен внешними параметрами, которые можно будет оптимизировать в тестере MetaTrader 5. Это уже будет немного похоже на простую торговую систему.
На этот раз создадим простого эксперта, который во время ручной торговли будет показывать свойства позиции по текущему символу на пользовательской информационной панели, которая будет собрана из графических объектов. Данные будут обновляться на каждом тике, что уже намного удобнее, чем постоянно запускать вручную скрипт, который описывался в предыдущей статье "Рецепты MQL5 - Как получить свойства позиции?".
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
Программный пакет NeuroSolutions позволяет не только создавать нейронные сети, но и экспортировать их в DLL. В статье описан процесс создания нейросети, генерации DLL и ее подключения к советнику для торговли в MetaTrader.
Предметом статьи является исследование возможности автоматизации торговли и анализа на основании некоторых идей из книги Джеймса Хьержика "Модель, Цена и Время. Применение теории Ганна в системах торговли" в виде индикаторов и эксперта. Не претендуя на исчерпывающую полноту, здесь исследуется только первая часть теории Ганна - Модель.
Время является неизменной ценностью на протяжении всей истории человечества, и мы стремимся не расходовать его понапрасну. Из этой статьи вы узнаете, как можно ускорить работу вашего эксперта, если у вашего компьютера многоядерный процессор. Причем, реализация описываемого метода не требует знания каких-либо еще языков кроме MQL5.
В статье рассказывается о том, как использовать основной функционал торговых классов Стандартной библиотеки при написании советников, в которых применяется открытие, закрытие и модификация позиции, проверка свободной маржи перед размещением торговых ордеров, размещение и удаление отложенных ордеров. Показано, как использовать торговые классы для получения свойств ордеров и сделок.
Основное правило трейдера - дай прибыли расти, обрезай убытки! В статье рассматривается один из основных технических приемов, позволяющий следовать этому правилу - перемещение уровня защитной остановки (уровня Stoploss) вслед за растущей прибылью позиции, другими словами - скользящий стоп или трейлинг стоп (trailingstop). Приводится пошаговая процедура создания класса для трейлинг стопа на индикаторах SAR и NRTR, который каждый желающий сможет за 5 минут встроить в своего эксперта или использовать независимо для управления позициями на своем счете.
В статье рассматривается проблема необходимости подсчета совокупной позиции по заданному символу и магическому номеру. Предложенный метод подсчета объема позиции в процессе работы загружает только минимально необходимую часть истории сделок. В процессе же самой работы обработка происходит только по последним сделкам. Дополнительно рассматривается метод формирования уникальных имен глобальных переменных.
Эта статья посвящена использованию объектно-ориентированного подхода для создания советника, рассмотренного в статье "Пошаговое руководство по написанию советников для начинающих". Большинство людей думают, что это сложно, но могу вас заверить, что после прочтения этой статьи вы сможете написать свой собственный советник на основе объектно-ориентированного похода.
В статье рассматривается пример написания игры "Змейка". Создание игр в 5-ой версии языка MQL стало возможным, в первую очередь, благодаря обработке событий. Поддержка объектно-ориентированного программирования значительно упрощает данный процесс. Также вы узнаете особенности обработки событий, примеры работы со стандартной библиотекой MQL5 и способы периодического вызова функций.
Статья посвящена разработке активных панелей управления на MQL5. Управление элементами интерфейса осуществляется при помощи механизма обработки событий, есть возможность гибкой настройки свойств элементов управления. Реализована работа с позициями а также возможность выставления, модификации и удаления рыночных и отложенных ордеров.
На примере создания программы визуального программирования показано, как проектировать и конструировать классы на MQL5. Статья предназначена для начинающих разработчиков приложений МТ5. Предлагается простая и понятная технология создания собственных классов без глубокого погружения в теорию объектно-ориентированного программирования.
В 5-ой версии языка MQL появилась масса нововведений, в том числе работа с событиями различных типов (события таймера, торговые события, пользовательские и т.д.). Возможность обработки событий позволяет создавать совершенно новый тип программ для автоматического и полуавтоматического трейдинга. В этой статье мы рассмотрим торговые события и напишем для функции OnTrade() код, который будет обрабатывать событие Trade.
Для получения в торговом советнике значений встроенного или пользовательского индикатора, необходимо предварительно создать его хендл с помощью соответствующей функции. На примерах показано, как воспользоваться тем или иным техническим индикатором при разработке своих программ. Речь идёт о индикаторах, которые непосредственно встроены в язык MQL5. Статья предназначена для начинающих разработчиков торговых стратегий и предлагает простые и ясные способы работы с индикаторами с использованием приложенной библиотеки функций.
В настоящей статье мы представляем стратегию лейеринга, которая сочетает индикаторы MACD и RSI со статистическими методами для автоматизации динамической торговли на MQL5. Мы исследуем архитектуру этого каскадного подхода, подробно описываем его реализацию с помощью ключевых сегментов кода и даем рекомендации читателям по тестированию на истории для оптимизации эффективности. Наконец, в заключение мы подчеркиваем потенциал стратегии и закладываем основу для дальнейших усовершенствований в автоматической торговле.
S3CE-Net в нашей интерпретации ловко переводит рынок в язык событий и фиксирует ранние импульсы, которые традиционные индикаторы просто усредняют. STFS гарантирует устойчивость обучения — модель видит данные под разными углами и не переобучается на локальных аномалиях. SSAM-блоки и OpenCL-реализация дают практическую скорость и точность, а разделение режимов обучение/эксплуатация сохраняет ресурсы в продакшене.
Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.
В этой статье мы узнаем, как написать на MQL5 советника с использованием нескольких индикаторов, таких как RSI, MA и Stochastic Oscillator. Индикаторы будут искать скрытые бычьи и медвежьи расхождения. В статье представлены примеры и исходный код с подробными комментариями — изучайте их, чтобы узнать, как эффективно управлять рисками и автоматизировать торговлю.
В этом обсуждении рассматриваются проблемы, возникающие при работе с большими базами кодов. Мы рассмотрим лучшие практики организации кода в MQL5 и реализуем практический подход для повышения читаемости и масштабируемости исходного кода нашей панели торгового администратора. Кроме того, мы начнем разработку повторно используемых компонентов кода, которые потенциально могут принести пользу другим разработчикам при создании алгоритмов. Присоединяйтесь к обсуждению.
В этой статье мы рассмотрим применение математики к сеточным стратегиям. Мы разберем основные принципы работы стратегии, её преимущества и недостатки. Вы узнаете, как построить торговую сетку, задавать оптимальные параметры и эффективно управлять рисками.
Самоорганизующиеся карты Кохонена превращают хаос рыночных данных в упорядоченную двумерную карту, где похожие паттерны группируются вместе. Эта статья показывает полную реализацию SOM в торговом советнике MQL5 с четырехстами нейронами и непрерывным обучением. Разбираем алгоритм поиска Best Matching Unit, обновление весов с гауссовой функцией соседства, интеграцию с квантовыми эффектами и создание торговых сигналов. Код открыт, математика понятна, результаты проверяемы.
В статье представлена комплексная архитектура Энкодера STE-FlowNet, объединяющая стековую память, рекуррентную обработку и корреляционный механизм для извлечения скрытых рыночных зависимостей. Показано, как эти модули последовательно интегрируются в единую вычислительную цепочку, способную осуществлять разносторонний анализ временных рядов.
В статье продолжается работа над реализацией подходов фреймворка STE-FlowNet, который сочетает многопоточную обработку с рекуррентными структурами для точного анализа сложных данных. Проведенные тесты подтвердили его стабильность и гибкость в разных сценариях. Архитектура ускоряет вычисления и позволяет глубже моделировать зависимости во временных рядах. Такой подход открывает новые возможности для практического применения в трейдинге и аналитике.
Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.