Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье мы представляем способы обработки торговых операций в стиле Python–MetaTrader 5, таких как открытие, закрытие и изменение ордеров в симуляторе. Чтобы симуляция вела себя как MetaTrader 5, реализован строгий уровень проверки торговых запросов, учитывающий торговые параметры символа и типичные брокерские ограничения.

Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.

В этой статье мы разрабатываем систему распознавания гармонических паттернов "Краб" на языке MQL5, которая определяет бычьи и медвежьи гармонические паттерны "Краб" с использованием точек разворота и уровней Фибоначчи, запуская сделки с точными уровнями входа, стоп-лосса и тейк-профита. Мы добавляем визуальное представление с помощью графических объектов, таких как треугольники и линии тренда, для отображения структуры паттерна XABCD и торговых уровней.

В данной статье мы разрабатываем систему усреднения на основе пин-баров на языке MQL5, которая обнаруживает паттерны пин-баров для открытия сделок и использует стратегию усреднения для управления несколькими позициями, дополненную трейлинг-стопами и переводом в безубыток. Мы объединяем настраиваемые параметры с дашбордом для мониторинга позиций и прибыли в реальном времени.

В этой статье мы представляем библиотеку MQL5 для моделирования волатильности, разработанную так, чтобы функционировать аналогично пакету arch в Python. В настоящее время библиотека поддерживает спецификацию распространённых моделей условного среднего: HAR, AR, Constant Mean и Zero Mean, а также моделей условной волатильности: Constant Variance, ARCH и GARCH.

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.

Улучшите рыночный анализ с помощью советника Candlestick Probability на MQL5 – компактного инструмента, который преобразует исходные ценовые бары в вероятностную аналитику в реальном времени по конкретному инструменту. Он классифицирует пин-бары, паттерны поглощения и доджи на закрытии бара, использует фильтрацию с учетом волатильности по ATR и при необходимости подтверждение пробоя. Советник рассчитывает простые и взвешенные по объему проценты отработки, помогая понять, каков типичный исход каждого паттерна на конкретных символах и таймфреймах. Маркеры на графике, компактная информационная панель и интерактивные переключатели позволяют быстро проверять результаты и сосредоточиться на нужном. Экспортируйте подробные CSV-логи для последующего анализа вне терминала. Используйте советник, чтобы строить вероятностные профили, оптимизировать стратегии и превращать распознавание паттернов в измеримое преимущество.

Статья разбирает архитектуру GDformer применительно к алгоритмическому трейдингу. Показано, как обучаемая память, Dictionary-based Cross-Attention и Similarity Branch помогают сопоставлять текущее состояние рынка с выученными режимами и оценивать степень надёжности интерпретации. Дана реализация прямого прохода механизма внимания в OpenCL с использование разреженных коэффициентов без повторного перенормирования, что повышает устойчивость модели и эффективность на длинных последовательностях.

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.

Узнайте, как исправить критический изъян в финансовом машинном обучении, который приводит к переобученным моделям и плохой работе в реальной торговле, — одновременность меток. При использовании метода тройного барьера (triple-barrier) обучающие метки перекрываются во времени, нарушая базовое предположение IID большинства ML-алгоритмов (алгоритмов машинного обучения). В статье показано практическое решение через взвешивание наблюдений: как измерять временное перекрытие торговых сигналов, рассчитывать взвешивание наблюдений с учётом уникальной информации и применять эти веса в scikit-learn для построения более устойчивых классификаторов. Освоение этих техник поможет сделать торговые модели более устойчивыми, надёжными и прибыльными.

Это первая часть серии статей, посвящённых реализации двумерных копул в MQL5. В статье представлен код, реализующий гауссову копулу и t-копулу Стьюдента. Также рассматриваются основы статистических копул и связанные с ними темы. Код основан на Python-пакете ArbitrageLab от Hudson and Thames.

В данной статье мы разрабатываем программу для торговли по линиям тренда, которая использует аппроксимацию методом наименьших квадратов (least squares fit) для определения линий поддержки и сопротивления, генерируя динамические сигналы на покупку и продажу при касании ценой этих линий и открывая позиции по полученным сигналам.

Модуль MetaTrader 5 для Python, предоставляет удобный способ открывать сделки в приложении MetaTrader 5 с помощью Python, но у него есть серьезная проблема: в нем нет возможностей тестера стратегий, присутствующих в приложении MetaTrader 5. В этой серии статей мы создадим фреймворк для бэктестинга ваших торговых стратегий в средах Python.

В этой статье рассматривается уникальный профиль каждой валютной пары через призму исторической динамики ее цены. Вдохновляясь концепцией генетической ДНК, которая задает уникальный генетический код каждого живого существа, мы применяем аналогичный подход к рынкам, рассматривая динамику цены как "ДНК" каждой валютной пары. Анализируя такие структурные характеристики, как волатильность, свинги, откаты, всплески и особенности сессий, инструмент выявляет базовый профиль, который отличает одну пару от другой. Этот подход дает более глубокое понимание поведения рынка и помогает трейдерам системно соотносить стратегии с естественными склонностями каждого инструмента.

В этой статье представлена Fractal Reaction System – компактная система на MQL5, которая преобразует фрактальные опорные точки в сигналы рыночной структуры, пригодные для практического применения. Используя логику закрытых баров, чтобы избежать перерисовки, советник предупреждает о смене характера (ChOCh) и подтверждает пробои структуры (BOS), рисует сохраняемые графические объекты, а также ведет журнал и выдает алерты по каждому подтвержденному событию (на десктопных и мобильных устройствах, в том числе со звуком). Ниже разберем проектирование алгоритма, примечания по реализации, результаты тестирования и полный код советника, чтобы вы могли самостоятельно скомпилировать, протестировать и запустить данный инструмент.

В Части 38 мы создаем для MT5 панель мониторинга промышленного уровня, которая преобразует необработанные тики в практические торговые сигналы. Советник накапливает тиковые данные для расчета тиковой VWAP (Volume Weighted Average Price, средневзвешенной по объему цены), метрики дисбаланса (индикатора потока Flow) на коротком окне и размера позиции на основе ATR. Затем он отображает спред, ATR и индикатор потока в виде столбиков с минимальным мерцанием. Система рассчитывает рекомендуемый размер лота и стоп 1R, а также выдает настраиваемые алерты для узкого спреда, сильного потока и ситуаций с торговым преимуществом. Автоматическая торговля намеренно отключена; основное внимание уделяется надежной генерации сигналов и удобству использования.

Разбираем алгоритм цветовой гармонии (CHA) — метаэвристику оптимизации, опирающуюся на теорию цветовой гармонии Манселла. Показываем устройство круга тонов, шаблоны гармонии, чередование фаз концентрации и рассеивания, а также роль памяти решений. От теоретического каркаса до рабочей реализации на MQL5 и честного тестирования на стандартном бенчмарке.

Статья описывает двухуровневый индикатор MarkovMLPOscillator: трехсостоянная марковская цепь на истории строит матрицу переходов и формирует 15 вероятностных признаков для каждого бара, а MLP обучается на них и прогнозирует направление через заданный горизонт. Рассмотрены генерация признаков, схема валидации на отложенной выборке и настройки параметров. Результат — интерпретируемый осциллятор с цветовой гистограммой, сглаженным сигналом и отображением текущей матрицы переходов.

В статье представлена инженерная реализация ReGEN-TAD для онлайн-обработки: единый вычислительный конвейер с магистралью (backbone) и универсальной генеративной головой прогнозирования/уточнения/реконструкции. Разобрана организация прямого и обратного прохода с запаздывающей обратной связью и контроль согласованности представлений. Тестирование в потоковом режиме иллюстрирует поведение системы и ограничения по риску; читатель получает готовую схему интеграции в торговый конвейер.

Аналитическая торговля на основе профиля объема (AVPT): (Analytical Volume Profile Trading, AVPT) показывает, как архитектура ликвидности и рыночная память формируют поведение цены, что позволяет получить более глубокое понимание институционального позиционирования и структуры, определяемой объемом торгов. Графически отображая точки максимального объёма (POC), уровни высокого объёма (HVN), уровни низкого объёма (LVN) и зоны стоимости, трейдеры могут с высокой точностью определять зоны принятия, отклонения и дисбаланса.

В статье реализована адаптация ReGEN-TAD под MQL5: риск трактуется как согласованность двух путей анализа — трансформера (контекст) и рекуррентной сети (динамика). Введён модуль токенизации разности, который формирует токен риска в общем пространстве признаков и передаёт его в последующие решения. Практический итог — готовые блоки для интеграции оценки уверенности в советники и для последующего обучения и тестирования.

Рыночные настроения – одна из самых недооцененных, но при этом мощных сил, влияющих на движение цены. В то время как большинство трейдеров полагаются на запаздывающие индикаторы или догадки, советник Sentiment Tilt Meter (STM) преобразует рыночные данные в наглядный визуальный ориентир и в реальном времени показывает, склоняется ли рынок к бычьему или медвежьему сценарию либо остается нейтральным. Это упрощает подтверждение сделок, помогает избегать ложных входов и эффективнее выбирать момент входа в рынок.

Неустанное стремление расшифровать рыночные ритмы привело трейдеров и аналитиков, занимающихся количественным анализом, к разработке бесчисленных математических моделей. В данной статье представлен Индекс цветочной волатильности (FVI) — новый подход, превращающий математическую элегантность кривых розы (Rose Curves), также известных как розы Гранди, в функциональный торговый инструмент. Благодаря этой работе мы показали, как математические модели могут быть адаптированы к практическим торговым механизмам, способным поддерживать как анализ, так и принятие решений в реальных рыночных условиях.

Синхронизация графиков для упрощения технического анализа обеспечивает единообразное отображение графических объектов, таких как линии тренда, прямоугольники или индикаторы, на всех временных интервалах для одного и того же символа. Такие действия, как прокрутка, масштабирование или смена инструмента, отражаются на всех синхронизированных графиках, что позволяет легко просматривать и сравнивать один и тот же контекст ценового движения на разных временных интервалах.

В статье рассматриваются основы байесовской статистики в дискретном и непрерывном случаях. Мы пройдём путь от классической теоремы Байеса и простых примеров с подбрасыванием монеты до сопряжённых распределений и динамического байесовского обновления, позволяющего проводить анализ котировок в режиме реального времени. На примере бета-биномиальной модели реализован простой индикатор разладки (change point detection), помогающий определять смену рыночного режима.

Представляем эволюционный алгоритм без оператора селекции: лучшая особь становится единственным партнёром по скрещиванию для всей популяции, а классическая мутация заменена мультипликативной с самонастраивающимся шагом. В статье разбираем три ключевые идеи, реализуем алгоритм на MQL5 во фреймворке C_AO и проверяем его на стандартном стенде и античитер-тесте — где BOA вплотную приближается к порогу топ-45, но не входит в рейтинг.

Описана архитектура, в которой MQL5-советник выполняет только сбор данных и исполнение, а логика вынесена в Python-сервер с тремя агентами LangChain: сигнальным, новостным и риск-менеджером. Агенты последовательно обрабатывают запрос по WebSocket, при отказе любого возвращается hold. Решения и фактический PnL сохраняются в SQLite, формируя память и статистику. Читатель получит схему взаимодействия, протокол команд и подход к обратной связи.