Как сделать тестирование более наглядным? Ответ прост: нужно использовать в тестере один или несколько индикаторов — тиковый индикатор, индикатор баланса и эквити, индикатор просадки и загрузки депозита. Это позволит визуально отслеживать или природу тиков, или изменение баланса и эквити, или просадку и загрузку депозита.
В статье рассмотрено применение функции TesterWithDrawal() для оценки рисков в торговых системах, выполняющих снятие определенной части средств в процессе работы. Наряду с этим показано, как применение данной функции влияет на алгоритм расчета просадки по средствам в тестере. Использование данной функции может быть полезным при оптимизации параметров вашего советника.
Продолжим серию статей по программированию на MQL5. На этот раз рассмотрим, как можно получать результаты по каждому проходу оптимизации непосредственно во время оптимизации параметров эксперта. При этом сделаем так, что если условия, которые будут настраиваться во внешних параметрах, исполняются, то показатели этого прохода будут записываться в файл. Кроме показателей тестов будем сохранять еще параметры, по которым был получен этот результат.
Прошло уже около полутора лет с момента, когда была запущена сеть распределенных вычислений MQL5 Cloud Network. Это революционное по своей значимости событие ознаменовало начало новой эры в алгоритмической торговле - ведь теперь любой трейдер в пару кликов мышки может получить в свое распоряжение сотни и тысячи вычислительных ядер для оптимизации своей торговой стратегии.
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.
В редакторе MetaEditor 5 есть возможность отладки, но часто при написании программ на MQL5 требуется просмотр не отдельных значений, а массовых выводов сообщений во время онлайн-работы или при тестировании. При больших объемах содержимого лог-файла встает вопрос механизации для удобного и быстрого поиска интересующего сообщения. Мы рассмотрим способы поиска ошибок в программах на MQL5 и способы ведения лога. А также упростим запись логов в файлы и познакомимся с простенькой программой LogMon для комфортного просмотра логов.
Диверсификация и оптимизация портфеля позволяют стратегически распределять инвестиции по нескольким активам, чтобы минимизировать риски, и при этом выбирать идеальную комбинацию активов для максимизации доходности на основе показателей эффективности с учетом риска.
Многим, особенно тем, кто не занимается программированием, очень сложно передавать информацию между MetaTrader 5 и другими программами. Одной из таких программ является Excel. Многие люди используют Excel для управления и контроля своих рисков, так как это очень хорошая программа, которую легко освоить даже тем, кто не является программистом на VBA. Далее мы рассмотрим, как установить связь между MetaTrader 5 и Excel (очень простой метод).
Представляем новый метаэвристический алгоритм Chaos Game Optimization (CGO), демонстрирующий уникальную способность сохранять высокую эффективность при работе с задачами большой размерности. В отличие от большинства оптимизационных алгоритмов, CGO не только не теряет, но иногда даже увеличивает производительность при масштабировании задачи, что является его ключевой особенностью.
В данной статье продолжим подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие изменения потребуется внести в советник создания проекта оптимизации и советники второго и третьего этапов.
Торговать без осознания сессии — все равно что ориентироваться без компаса: вы движетесь, но без определенной цели. Сегодня мы совершаем революцию в восприятии трейдерами рыночного тайминга, превращая обычные графики в динамичные географические отображения. Используя мощные возможности визуализации MQL5, мы создадим живую карту мира, которая подсвечивает активные торговые сессии в режиме реального времени, превращая абстрактные рыночные часы в интуитивно понятную визуальную информацию. Это путешествие отточит вашу психологию трейдинга и познакомит вас с методами программирования профессионального уровня, позволяющими преодолеть разрыв между сложной структурой рынка и практической, действенной информацией.
В статье рассматривается алгоритм EOSA, вдохновлённый механизмами распространения вируса Эбола: короткодистанционной передачей через близкий контакт (эксплуатация) и длиннодистанционной передачей через путешествия (исследование). Анализ оригинальной публикации выявил критические проблемы в математических формулах и нереализуемую на практике эпидемиологическую модель, что потребовало существенной переработки алгоритма для получения работоспособной реализации.
В этой статье мы подготовим нашу торговую систему на MQL5 для тестирования стратегий, используя данные экономического календаря в качестве ресурса для анализа вне реального времени. Мы реализуем загрузку и фильтрацию событий по времени, валюте и значимости, а затем проверим все в тестере стратегий. Так мы сможем тестировать на истории стратегии, работающие по экономическим новостям.
Статья показывает полный цикл работы по созданию мультивалютного советника с использованием библиотеки Adwizard для MetaTrader 5: от подготовки окружения для создания проектов оптимизации до получения итоговых мультивалютных советников, объединяющих много экземпляров простой торговой стратегии. Разбираем настройку нужных входных параметров, соглашения об удобных именах файлов и запуск трёх экземпляров итоговых советников на разных торговых счетах с разными параметрами.
Сокеты. Знаете ли вы, для чего они нужны или как их использовать в MetaTrader 5? Если ответ отрицательный, давайте начнем с их изучения. В сегодняшней статье рассмотрим основы. Но поскольку существует несколько способов сделать то же самое, а нас всегда интересует результат, я хочу показать, что в самом деле существует простой способ передачи данных из MetaTrader 5 в другие программы, такие как, например, Excel. Однако основная идея заключается не в том, чтобы перенести данные из MetaTrader 5 в Excel, а в обратном, то есть в переносе данных из Excel или любой другой программы в MetaTrader 5.
Гибридная архитектура на базе Llama 3.2 и SEAL тестируется на восьми валютных парах (M15) с форвардной изоляцией данных и контролем утечки информации. Методология объединяет adversarial self-play, curriculum learning и балансировку классов для стабильного обучения. Эксперименты подтверждают разрыв между точностью прогноза и реальной доходностью, что дает читателю практические ориентиры по проверке стратегий и корректной оценке их обобщающей способности.
В статье разбираются два практических аспекта работы конвейера оптимизации на базе Adwizard: диагностика и восстановление после сбоев генерации базы итогового советника, а также предварительный подбор диапазонов параметров стратегии до создания проекта. Показано, как анализ таблиц stages/jobs/tasks в SQLite и перезапуск этапов по статусам помогают восстановить процесс, а пробная оптимизация сужает пространство поиска, исключает избыточные параметры и снижает риск застревания в локальных максимумах.
В этой статье мы расскажем об одном из возможных решений того, что мы пытались показать, то есть как позволить пользователю Excel выполнить действие в MetaTrader 5 без отправки ордеров, открытия или закрытия позиции. Идея заключается в том, что пользователь использует Excel для проведения фундаментального анализа какого-то символа. И что при использовании только Excel, можно указать советнику, работающему в MetaTrader 5, открыть или закрыть определенную позицию.
Этот индикатор выступает в роли средства контроля за соблюдением дисциплины, отслеживая в режиме реального времени состояние счета, прибыль/убыток и просадку и отображая панель показателей эффективности. Он может помочь трейдерам сохранять преемственность, избегать чрезмерной торговли и соблюдать правила отбора, установленные проп-трейдинговыми фирмами.
Торговля в зонах ликвидности обычно ведется путем ожидания возврата цены и повторного тестирования интересующей зоны, часто путем размещения отложенных ордеров в этих областях. В этой статье мы используем MQL5, чтобы воплотить эту концепцию в жизнь, демонстрируя, как такие зоны могут быть определены программно и как можно систематически применять управление рисками. Присоединяйтесь к обсуждению, поскольку мы исследуем как логику торговли на основе ликвидности, так и ее практическую реализацию.
В статье рассматриваются параметры второго этапа конвейера автоматической оптимизации мультивалютного советника. Мы анализируем критерии фильтрации проходов первого этапа и правила формирования групп торговых стратегий. Демонстрируется влияние настроек на результаты оптимизации, обсуждаются аспекты надёжности процесса и баланс между строгостью отбора и достаточностью кандидатов для алгоритма.
В этой статье мы напишем пример визуализации процесса оптимизации и сделаем отображение трёх лучших проходов для четырёх критериев оптимизации. А также обеспечим возможность выбора одного из трёх лучших проходов для вывода его данных в таблицы и на график.
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.
Статья показывает, как выстроить воспроизводимый процесс разработки и проверки торговых систем в MetaTrader 5: от формализации правил входа/выхода и риск‑менеджмента до пост‑оптимизационной валидации. В основу положен "Метод Пардо": разбиение истории на in‑sample/out‑of‑sample, форвард‑тестирование, мульти‑рынки/таймфреймы и выбор устойчивых "плато" параметров вместо единичных пиков. На примерах PardoSystem и советников PardoEA / Breakout_Bounce показан практический тест‑план для тестера стратегий MetaTrader 5.
Как мы объясняли в первой статье о SQL, нет смысла тратить время на программирование процедур для выполнения того, что уже включено в SQL. Однако, если не знать самых основ, вы не сможете ничего сделать с помощью SQL, чтобы воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает этот инструмент. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, как выполнять основные задачи в базах данных.
В предыдущей статье мы завершили необходимое введение в тему SQL. И то, что мы хотели показать и объяснить о SQL, на мой взгляд, мы разъяснили должным образом. Так было сделано для того, чтобы каждый, кто придет посмотреть на строящуюся систему репликации/моделирования, мог хотя бы получить представление о том, что там может происходить. Дело в том, что нет смысла программировать вещи, с которыми SQL справляется идеально.
В этой статье мы рассмотрим, как выполнить визуализацию и, следовательно, поймем, как структурирована база данных. Это было сделано с помощью анализа внутренней структуры базы данных. Хотя подобные вещи могут показаться излишними, они вполне оправданы, если мы действительно намерены стать администраторами баз данных. Да, есть люди, которые зарабатывают на жизнь, поддерживая и создавая базы данных.
В сегодняшней статье мы начнём изучать использование SQL в коде MQL5. Мы также рассмотрим, как можно создать базу данных. Или, точнее, как создать файл базы данных в SQLite, используя ресурсы или процедуры, включенные в язык MQL5. Мы также увидим, как создать таблицу, а затем как установить связь между таблицами с помощью первичного и внешнего ключей. Всё это, опять же, с использованием MQL5. Мы увидим, как легко создать код, который в будущем можно будет перенести в другие реализации SQL, используя класс, помогающий скрыть созданную реализацию. И, что самое важное, мы увидим, что в разные моменты мы можем столкнуться с риском того, что при использовании SQL что-то пойдет не так. Это происходит так, потому что в коде MQL5 SQL-код всегда будет помещаться внутри строки.
В статье системно изложен подход к новостной торговле в MetaTrader 5 на базе встроенного экономического календаря: структура данных, функции API, правила синхронизации времени и фильтрация событий. Описаны методы кэширования и инкрементального обновления без перегрузки сервера. Приведён рабочий механизм экспорта истории в ресурс .EX5 для детерминированного тестирования тем же алгоритмом.
Мы начинаем новую серию статей, которая развивает наши предыдущие наработки, изложенные в серии о MQL5 Wizard, и продвигает их дальше по мере усиления нашего подхода к системной торговле и тестированию стратегий. В этой новой серии мы сосредоточимся на советниках, запрограммированных на удержание только одного типа позиций — преимущественно длинных. Сосредоточение на одном направлении торговли может упростить анализ, снизить сложность стратегии и дать важные наблюдения, особенно при работе с активами за пределами Forex. Поэтому в этой серии мы исследуем, эффективен ли такой подход для акций и других невалютных активов, где long-only-системы часто хорошо согласуются с подходом smart money и стратегиями институциональных участников.
Мы продолжаем нашу новую серию о рыночном позиционировании, в которой изучаем отдельные активы с конкретными направлениями сделок на управляемых тестовых окнах. Мы начали её с рассмотрения акций Nvidia Corp в предыдущей статье, где разобрали 5 сигнальных паттернов, основанных на взаимодополняющем сочетании осцилляторов RSI и DeMarker. В этой статье мы рассмотрим оставшиеся 5 паттернов, а также мультипаттерн-варианты — от произвольных комбинаций всех десяти сигналов до более узкоспециализированных сочетаний.
В этой статье мы представим функции, аналогичные тем, которые предоставляет модуль Python–MetaTrader 5, предоставляя симулятору привычный интерфейс и собственный механизм внутренней обработки баров и тиков.
Показываем, как с помощью API пользовательских символов MetaTrader 5 превратить терминал в конструктор данных: генерировать вне‑временные графики Renko, Range и Equal‑Volume и собирать синтетические инструменты. Разбираем агрегацию тиков и модификацию истории для стресс‑тестов (расширение спреда, изменение стоп‑уровней) с учетом ограничений платформы. Даем практику работы с CiCustomSymbol и маршрутизацией приказов на реальный символ через обертку CustomOrder, с готовыми фрагментами кода.
В статье рассмотрен инженерный подход к оптимизации советника в MetaTrader 5: от сбора пользовательских метрик через Optimization Frames до анализа поверхности параметров. На простой событийной EMA/RSI‑модели показаны экспорт в CSV, сглаживание и оценка локальной стабильности в Python. Цель — находить устойчивые области конфигураций и подтверждать их форвард‑оптимизацией для надёжного внедрения.
Простая сеточная стратегия превращается в выживающую систему за счёт трёх компонентов: фильтра входа на основе дивергенции RSI, жёсткого ограничения числа уровней в сетке и независимого риск-менеджера, который ежетиково контролирует equity и блокирует торговлю при достижении дневного лимита или максимальной просадки. В статье разобрана математика классической мартингейл-ловушки, реализация поиска pivot-точек и дивергенций RSI на MQL5, полный код класса CRiskManager с защитой от плавающих убытков, а также архитектура самой сетки с TP от средневзвешенной цены входа.
