В статье показано, как создать индикатор Volume Bubble на MQL5, который визуализирует рыночную активность с использованием статистической нормализации. В нем рассматривается работа с тиковым и реальным объемом, вычисление среднего значения и стандартного отклонения по скользящему окну, а также нормализация значений объема для определения относительной силы. Вы реализуете графические объекты для отображения пузырьков с динамическими размером и цветом, обеспечивая наглядное представление интенсивности торговой активности прямо на графике
Инструмент заполнения гэпов выходного дня для MetaTrader 5, готовый к использованию советниками: он обнаруживает гэпы, подтверждает их полное заполнение и записывает детерминированные значения Buy и Sell в буферы индикатора. Он восстанавливает исторические события, отслеживает рынок в реальном времени без перерисовки и визуализирует структуру гэпов непосредственно на графике. Настраиваемые алерты и наглядные графические объекты поддерживают как ручной анализ, так и автоматическое исполнение.
Мы продолжаем рассматривать, как можно выстроить пайплайн выбора индикаторов при работе с «нетипичным» активом в MetaTrader. MetaTrader 5 в первую очередь используется для торговли на рынке Форекс, и это оправданно с учётом доступной ликвидности; однако аргументы в пользу торговли за пределами этой «зоны комфорта» становятся всё более убедительными — не только благодаря стремительному росту таких платформ, как Robinhood, но и из-за неустанного стремления большинства трейдеров получить преимущество. В этой статье мы рассматриваем ETF XLF, а также завершаем наш обновлённый пайплайн простым MLP.
В этой статье рассматривается пользовательский класс Мастера MQL5 для трейлинг-стопов. Пользовательский класс CTrailingConvexHullGRU создается путем объединения алгоритма выпуклой оболочки и GRU-сети. Как и в других статьях серии, разрабатывается модель, которую можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5, и настраивать с помощью различных классов управления капиталом и сигналов входа. В тестировании используются классы сигналов Envelopes и RSI.
Мы расширяем инструментарий для работы с гэпами выходного дня индикатором, который преобразует структуру гэпа в торговые сигналы. Когда цена подтверждает возврат обратно в гэп, индикатор отображает стрелки Buy и Sell, устанавливает тейк-профит на противоположной границе и размещает стоп-лосс по экстремумам текущей недели. Он работает без перерисовки, восстанавливает исторические сигналы, обновляется в реальном времени и предоставляет буферы, пригодные для использования советником, с метками входа и уровнями TP/SL.
Мы продолжаем рассматривать возможности использования MetaTrader за пределами «зоны комфорта» форекс-трейдинга, обратив внимание на ещё один торгуемый актив — ETF FXI. В отличие от предыдущей статьи, где мы попытались охватить «слишком много», углубившись не только в выбор индикаторов, но и в рассмотрение комбинаций индикаторных паттернов, в этой статье мы сделаем небольшой шаг назад и сосредоточимся в большей степени на выборе индикаторов. Наш конечный продукт в данном случае задуман как своего рода пайплайн, который может помочь рекомендовать индикаторы для различных активов при наличии достаточного объема их ценовой истории.
В рамках данного обсуждения мы разработаем индикатор для выявления ценовых зон, сформированных в результате высокой рыночной активности, например: импульсных движений, структурных сдвигов и выбросов ликвидности. Эти зоны представляют собой области, где рынок оставил «память» из-за неисполненных ордеров или быстрого изменения цен. Отмечая эти области на графике, индикатор показывает, где цена со статистически более высокой вероятностью вернется и отреагирует в будущем.
В статье представлена реализация на MQL5 на основе графических объектов, которая определяет гэпы выходного дня по разрывам времени и отображает их непосредственно на графике. Она управляет графическими объектами, отслеживает переходы состояний – новый (FRESH), частично заполнен (PARTIAL), реакция (REACTION), заполнен (FILLED) – и сохраняет завершенные гэпы как исторические зоны. В результате создается воспроизводимая система для отслеживания возврата цены к структурам гэпов выходного дня и их заполнения.
Создайте практический индикатор Sigma Score для MetaTrader 5 с нуля и изучите, что он на самом деле измеряет – z-оценку логарифмических доходностей: на сколько стандартных отклонений последнее движение отличается от недавнего среднего. В статье рассматривается каждый блок кода в OnInit(), OnCalculate() и OnDeinit(), а также интерпретация пороговых значений, например ±2. Индикатор Sigma Score применяется как простой индикатор рыночного стресса для торговли на основе возврата к среднему и моментума.
В этой статье мы перерабатываем ранее опубликованные материалы о тестировании торговых стратегий с помощью Мастера MQL5, уделяя больше внимания качеству, очистке и обработке входных данных. В предыдущих статьях мы рассмотрели множество пользовательских классов сигналов, пригодных для использования в Мастере MQL5. Теперь перейдем к пользовательскому классу трейлинга, поскольку выход из позиции также является важной частью любой торговой системы. Основная тема этой статьи – эффективность работы с данными и запросы диапазона со сложностью O(1). В качестве основных технологий используются MQL5, SQLite и Python с Polars; алгоритм – разреженная таблица, а в качестве фильтра валидации используется индикатор ATR.
Этот материал является продолжением части 84, в которой мы представили связку стохастического осциллятора (Stochastic) и фрактальной адаптивной скользящей средней (FrAMA). Теперь перейдем к обучению на основе инференса и проверим, удастся ли переломить неудачную динамику отстающих паттернов. Stochastic и FrAMA образуют взаимодополняющую связку индикаторов: один отвечает за моментум, другой – за тренд. Для обучения на основе инференса вновь используем β-VAE – вариационный автокодировщик с бета-параметром. Как и обычно, реализуем пользовательский класс сигнала для интеграции с Мастером MQL5.
Стохастический осциллятор и фрактальная адаптивная скользящая средняя образуют пару взаимодополняющих индикаторов, которую можно использовать в советнике MQL5. Эту пару индикаторов мы представили в предыдущей статье, а теперь завершим ее рассмотрение, разобрав оставшиеся пять сигнальных паттернов. Как и прежде, для создания советника и проверки потенциала этой пары индикаторов используем Мастер MQL5.
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 предыдущей статье мы рассмотрели сочетание Ишимоку и ADX в рамках обучения на основе инференса. В этой статье мы вновь обращаемся к обучению с подкреплением применительно к паре индикаторов, которую уже рассматривали в части 68: TRIX и Williams Percent Range. В этой статье используем алгоритм алгоритм DQN с квантильной регрессией. Как обычно, представляем его в виде пользовательского класса сигнала, предназначенного для использования с Мастером MQL5.
Эта статья продолжает часть 80, в которой мы рассмотрели сочетание индикаторов Ишимоку и ADX в рамках обучения с подкреплением. Теперь перейдем к обучению на основе инференса. Как уже отмечалось, Ишимоку и ADX дополняют друг друга. Однако мы вновь обратимся к выводам предыдущей статьи об использовании пайплайнов. Для обучения на основе инференса применяем β-вариант вариационного автокодировщика (Variational Auto Encoder, VAE). Также используем пользовательский класс сигнала, предназначенный для интеграции с Мастером MQL5.
В этой статье мы переключимся на пользовательский класс Мастер MQL5 (MQL5 Wizard), который анализирует сигналы входа. На этот раз наш пользовательский класс называется ‘CSignalDSUDBN’ и построен на сочетании алгоритма Disjoint Set Union (DSU) и сети Deep Belief Network (DBN). Как и в предыдущих статьях этой серии, нашу модель можно протестировать с использованием советников, собранных с помощью Мастера MQL5, которые можно настраивать с помощью различных трейлинг-стопов и классов управления капиталом.
В статье разработан объектно-ориентированный каркас для индикаторов MQL5 путем преобразования примитивного примера в пригодные для постоянного использования модули. В ней формализуется частичный пересчет буфера в OnCalculate, логика переносится в классы, вынесенные в заголовочные файлы (CAppliedPrice, CSma), а также вводятся CSubIndiBase, CIndicatorBase и реестр для централизации требований. В результате получаются переносимые компоненты, изолированные входные параметры и аккуратно организованные буферы при минимуме шаблонного кода, что ускоряет сборку новых индикаторов и упрощает их обслуживание.
Разработка инструментов на основе перестановок в MQL5 обеспечивает систематический способ анализа комбинаций свечных паттернов для торговых стратегий. В этой статье представлен калькулятор и генератор перестановок, предназначенные для вычисления и перечисления всех возможных упорядоченных последовательностей свечей из бычьих и медвежьих наборов, с повторениями или без них. Генерируя исчерпывающие комбинации паттернов, трейдеры могут проводить анализ на основе данных для выявления высоковероятных рыночных паттернов и улучшения принятия решений в автоматизированных торговых системах.
В этой статье мы разработаем слой пользовательского интерфейса системы аудита счёта в MQL5 с использованием классов CChartObject. Создадим размещаемую на графике информационную панель, отображающую основные показатели: начальный и конечный баланс, чистую прибыль, общее количество сделок, число прибыльных и убыточных сделок, процент прибыльных сделок, выведенные средства и оценку эффективности в виде звёзд. Кнопка меню позволяет отображать и скрывать панель и восстанавливает торговлю в один клик. В результате получается удобная основа для дальнейшего развития системы аудита счёта.
В статье представлена вторая часть структурированного подхода к торговле с использованием осцилляторов Gator и накопления/распределения. На примере пяти новых паттернов автор показывает, как отфильтровывать ложные движения, выявлять ранние развороты и сопоставлять сигналы на разных таймфреймах. Благодаря понятным примерам кода и результатам тестирования данный материал помогает связать теорию с практикой разработки на MQL5.
Осциллятор Gator Билла Вильямса и осциллятор накопления/распределения образуют еще одну пару индикаторов, которую можно совместно использовать в советнике на MQL5. Мы используем осциллятор Gator для подтверждения наличия тренда, а A/D – для его дополнительного подтверждения по объему. Как и прежде, для изучения этой пары индикаторов мы используем Мастер MQL5, чтобы создать и протестировать соответствующий советник.
В статье MQL5-индикатор футпринт-графика расширяется слоями рыночной структуры и ордер-флоу: барами объёмного профиля, точкой контроля (Point of Control, POC), подсветкой зоны стоимости (value area), выявлением последовательных дисбалансов, зонами поглощения, а также маркерами single print (одиночных принтов) и unfinished business (незавершённой аукционной отработки экстремума). Мы расширим структуры данных бара, добавим функции для POC/зоны стоимости, дисбаланса и поглощения, а также построим конвейер отрисовки с фиксированным порядком слоёв. Вы получите готовые входные параметры, метаданные и утилиты отрисовки для интеграции и настройки этих слоёв в индикаторе.
В статье показано, как улучшить MQL5-индикатор футпринта: над каждой свечой добавляется компактный информационный блок, отражающий настроения по объёму и в котором отображаются чистая дельта, общий объём и процентное соотношение покупок и продаж. Мы реализуем сглаженную отрисовку с суперсэмплингом, скруглённые углы с помощью растеризации дуг и четырёхугольных примитивов, а также попиксельное альфа-смешивание. Вспомогательные инструменты включают преобразование цветов в ARGB, сканлайновую растеризацию и понижающую дискретизацию бокс-фильтром. Блок позволяет быстро оценивать настроения по объёму и остаётся разборчивым при разных уровнях масштаба.
В этой статье мы создадим в MQL5 индикатор футпринта, который агрегирует потиковый объём по дискретизированным ценовым уровням и поддерживает режимы отображения Bid vs Ask (bid против ask) и Delta (дельта). Наложение на базе Canvas отрисовывает текст объёма с цветовым масштабированием, выравнивает его по свечам и обновляется на каждом тике. Вы узнаете, как сортировать ценовые уровни, нормализовать максимальные значения для цветового отображения и выполнять быструю перерисовку при масштабировании, прокрутке и изменении размера графика, чтобы анализировать распределение объёма и преобладание агрессивных покупателей или продавцов внутри каждого бара.
В этой статье мы расширяем гибридный индикатор рыночного профиля Time Price Opportunity (TPO) в MQL5 за счёт интеграции данных объёма для расчёта точки контроля по объёму, области стоимости и средневзвешенной по объёму цены с настраиваемыми вариантами подсветки. Система вводит расширенные возможности, такие как определение начального баланса, линии продления ключевых уровней, режим split-профиля и альтернативные TPO-символы, например квадраты или круги, для улучшенного анализа графика на нескольких таймфреймах.
В этой статье мы разрабатываем пользовательский индикатор на MQL5 для гибридных TPO-профилей с поддержкой нескольких сессионных периодов: внутридневных, дневных, недельных, месячных и фиксированных периодов с учётом часового пояса. Индикатор дискретизирует цены по сетке, отслеживает данные сессии, включая максимумы, минимумы, цены открытия и закрытия, а также рассчитывает ключевые элементы, такие как точка контроля (POC) и зона стоимости (value area) на основе количества TPO. Он визуально отображает профили на графике с настраиваемыми цветами для букв TPO, одиночных отпечатков (single prints), зон стоимости, POC и маркеров закрытия, позволяя выполнять подробный анализ сессий.
Система управления на языке MQL5, которая блокирует ордера вне запланированных торговых часов и во время запланированных выпусков новостей, преобразуя временные правила в автоматически применяемые ограничения. Она сочетает в себе модуль разрешений, советник, перехватывающий торговые операции на уровне транзакций и визуальный дашборд для отображения статуса в реальном времени и предстоящих ограничений. Конфигурация осуществляется с помощью редактируемых файлов, с кэшированием и логом аудита CSV для обеспечения отслеживаемости.
В этой статье мы создадим универсальный индикатор RSI в MQL5 с поддержкой нескольких вариантов расчёта, источников данных и методов сглаживания для более качественного анализа. Мы добавим изменение оттенка для цветовой индикации, динамические границы зон перекупленности/перепроданности и уведомления о смене тренда. Индикатор включает мультитаймфреймовую поддержку с интерполяцией и предоставляет настраиваемый инструмент RSI для разных стратегий.
В этой статье мы улучшим индикатор Smart WaveTrend Crossover в MQL5, добавив отрисовку с использованием Canvas для градиентных туманных наложений, сигнальные блоки для обнаружения пробоев, а также метки сигналов в виде пузырьков с подписями или простых треугольников. Мы также реализуем функции управления рисками с динамическими уровнями Take Profit и Stop Loss, рассчитываемыми через множители свечей или проценты и отображаемыми с помощью линий и таблицы, а также добавим параметры фильтрации по тренду и расширения сигнальных блоков.
В этой статье мы разработаем пользовательский индикатор MQL5 под названием Smart WaveTrend Crossover, использующий два осциллятора WaveTrend: один — для формирования сигналов пересечения, второй — для фильтрации тренда, с настраиваемыми параметрами длины канала, периода усреднения и скользящей средней. Индикатор отображает цветные свечи в зависимости от направления тренда, отображает стрелки покупки и продажи при пересечениях, а также включает параметры для включения подтверждения по тренду и настройки визуальных элементов, таких как цвета и смещения.
В этой статье мы расширяем индикатор со шкальной визуализацией в MQL5, добавляя поддержку нескольких осцилляторов и выбор отдельного или комбинированного отображения через перечисление. Мы вводим секторный и круглый стили шкал с помощью производных классов от базового класса шкалы, улучшая отрисовку корпуса шкалы дугами, линиями и полигонами для более аккуратного визуального представления.
В этой статье подробно рассматривается фреймворк на MQL5, который ограничивает торговлю утвержденным набором символов. Это решение сочетает в себе общую библиотеку, дашборд управления конфигурацией и советника-принудителя, проверяющего каждую сделку на соответствие белому списку символов и логирующего заблокированные попытки. Оно включает в себя полностью функциональные примеры кода, четкое объяснение решений по структурному проектированию и тесты проверки, подтверждающие надежную фильтрацию символов, контролируемая рыночная экспозиция и прозрачный мониторинг соблюдения правил.
В этой статье мы разработаем индикатор RSI в формате круговой шкалы на MQL5, использующий Canvas и механику стрелочного указателя для отображения значений индекса относительной силы с помощью динамической стрелки, цветовых зон перекупленности и перепроданности и настраиваемых текстовых подписей. Мы используем класс Canvas для отрисовки таких элементов, как дуги, деления и секторы, обеспечивая плавное и эффективное обновление при поступлении новых данных RSI.
В этой статье мы создадим трендовый индикатор на основе пивотов в MQL5. Он рассчитывает быстрые и медленные пивотные линии за заданные пользователем периоды, определяет направление тренда по положению цены относительно этих линий и отмечает начало тренда стрелками, при необходимости продлевая линии за пределы текущего бара. Индикатор поддерживает динамическое отображение отдельных восходящих и нисходящих линий настраиваемых цветов, пунктирных быстрых линий, которые меняют цвет при смене тренда, а также дополнительную градиентную заливку между линиями с использованием объекта класса CCanvas для более наглядного выделения трендовой области.
В этой статье показано, как преобразовать субъективное распознавание паттерна "флаг" в воспроизводимую логику на языке MQL5 для графиков в реальном времени. Она объединяет нормализованную по ATR силу флагштока, ограничения на откат, проверку структуры консолидации, подтверждение пробоя и контроль перекрытия. В результате читатель получает практический подход, который строит адаптивные каналы и зоны, эффективно обновляет активные сетапы и при необходимости выдает алерты о новых подтвержденных паттернах.
Мы представляем встроенную в график панель RSI, которая устраняет необходимость в отдельном окне, привязывая данные о моментуме непосредственно к текущей цене. В статье рассматриваются концепция решения и код на MQL5: получение значений RSI в реальном времени, классификация сигналов по наклону и адаптивное позиционирование. Трейдеры получают значение RSI, состояние и силу сигнала прямо в точке принятия решения, что повышает ясность анализа на разных таймфреймах.
В этой статье разрабатывается практический индикатор MQL5, который обнаруживает бары Hidden Smash Day по строгим числовым критериям и, при необходимости, по подтверждению на следующей сессии. Рассматриваются процедуры обнаружения, регистрация буферов и настройка отрисовки, позволяющая размещать стрелки на барах, соответствующих условиям. Такой подход дает стабильные, не перерисовывающиеся сигналы для исторического тестирования и мониторинга в реальном времени.
Стабильно выявлять паттерны "голова и плечи" в рыночных данных в реальном времени достаточно трудно из-за шума и структурной неоднозначности. В этой статье представлен структурированный индикатор на языке MQL5 на основе треугольников, который выделяет компоненты паттерна, строит линию шеи и проверяет формации с использованием ATR, симметрии и ограничений наклона. Система обнаруживает и отображает стандартные и перевернутые паттерны, присваивает им оценку качества и подтверждает пробои с возможностью генерации алертов, обеспечивая последовательный анализ графиков на основе четких правил.
Мы преобразуем правила разворота Smash Day Ларри Уильямса в пользовательский индикатор MQL5, который отмечает подтвержденные сетапы стрелками. Шаг за шагом в статье показаны привязка буферов, свойства графических построений, заполнение буферов на исторических данных и обновления в реальном времени внутри OnCalculate. Настраиваемое количество предыдущих баров для проверки и наглядное отображение на графике помогают быстро выявлять развороты, соответствующие условиям модели, при этом итоговые торговые решения остаются дискреционными и зависят от контекста.
В этой статье показано, как автоматизировать стратегию волатильного пробоя Ларри Уильямса в MQL5 с помощью практического пошагового подхода. Вы узнаете, как оценивать расширение дневного диапазона, определять уровни входа на покупку и продажу, управлять риском с помощью стопов на основе диапазона и целей по прибыли на основе соотношения риск/прибыль, а также разработать профессиональный советник (Expert Advisor, EA) для MetaTrader 5. Материал предназначен для трейдеров и разработчиков, которые хотят превратить торговые идеи Ларри Уильямса в полностью тестируемую и готовую к развертыванию автоматическую торговую систему.
