Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В данном обсуждении мы продолжаем работу над ранее разработанным мультисигнальным советником с целью изучения и применения доступных методов оптимизации. Цель состоит в том, чтобы определить, можно ли существенно улучшить торговые показатели советника путем систематической оптимизации на основе исторических данных.

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.

В этой статье мы повышаем модульность торговой системы с ИИ, выделяя компоненты интерфейса в отдельный подключаемый файл. Система автоматизирует исполнение сделок по сигналам, сгенерированным ИИ. Она разбирает JSON-ответы с директивами BUY/SELL/NONE и уровнями входа, SL и TP, отображает на графике паттерны, такие как поглощение или дивергенции, с помощью стрелок, линий и меток, а также при необходимости автоматически проверяет сигналы на новых барах.

В этом занятии мы создадим продвинутый мультисигнальный советник с использованием стандартной библиотеки MQL5. Такой подход позволяет нам органично сочетать встроенные сигналы с нашей пользовательской логикой, демонстрируя, как построить мощный и гибкий торговый алгоритм. Читайте далее.

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.

В статье показано, как использовать концепцию Скиллов в MetaTrader 5 для генерации MQL5‑скриптов с помощью встроенного AI Assistant и Model Context Protocol. Разбираем структуру файла Скилла SKILL.md, условие активации по тегу Artifact, проверку ТЗ, входных параметров и выбор шаблона. Результат — воспроизводимый процесс и единый стиль артефактов при меньших трудозатратах.

Теперь мы реализуем это решение, поскольку MQL5 следует тому же принципу, что и событийно-ориентированное программирование. Разработчики часто используют эту модель при создании DLL. Я знаю, что поначалу событийно-ориентированная модель работы покажется запутанной и лишённой логики. Но в этой статье я изложу принципы событийно-ориентированного программирования более понятно, чтобы вы, если только начинаете, правильно поняли, как оно работает. Понимание того, что я начну объяснять в этой статье, поможет вам в вашей жизни как программиста.

В статье показано, как двухуровневая RAG-память включается в процесс выбора торгового действия через объект CNeuronVLADriverRAGMPI. Механизм сопоставляет текущие предпочтения Актёра с историческими действиями и их результативностью, ограничивает влияние слабых аналогий с помощью Null Scenario и формирует остаточную контекстную поправку. Такой подход позволяет учитывать положительный и отрицательный опыт, сохраняя приоритет текущего состояния рынка.

В статье создаётся автоматическая программа MQL5 для торговли по стратегии Turtle Soup против ложных пробоев N-барных максимумов и минимумов. Реализуются обнаружение снятия ликвидности, подтверждающие закрытия обратно внутрь уровня, фильтры глубины и возраста экстремума, необязательная проверка тела разворотной свечи, динамические и статические стоп-лоссы, два режима тейк-профита, трейлинг по пунктам и наглядная разметка графика.

В статье мы создаём автоматическую программу MQL5, которая обнаруживает разворотный паттерн Квазимодо по зигзагу подтверждённых свинговых точек. Рассмотрим поиск свингов, активацию сетапа, вход на возврате к линии QM, структурный Stop Loss и расчёт объёма по риску. Также добавим перенос в безубыток, трейлинг-стоп и частичная фиксация прибыли для сопровождения открытых позиций.

В этой статье мы рассмотрим, как без особых усилий реализовать индикатор, который показывает, приносит ли позиция убытки или прибыль. Процедура проста и эффективна. Даже без глубоких знаний этот индикатор позволит вам легко распознавать, когда следует закрывать позицию. Так вы избежите неожиданных результатов, поскольку расчёт отражает фактический результат, который дало бы закрытие позиции.

Техническая хроника развития MQL: от ограниченного MQL/MQL II через процедурный MQL4 к объектному MQL5 с нативной компиляцией, богатыми API и полноценной инженерной средой. Показаны ключевые возможности языка и интеграции Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, базы данных, DirectX, агентный AI Assistant и Model Context Protocol (MCP), который связывает ИИ с терминалом, MetaEditor, рыночными данными, торговлей и инструментами разработки. Рассматриваются архивные источники о становлении MetaQuotes/MetaTrader, запуск MQL4.COM и MQL5.COM, чемпионаты, Algo Forge и их влияние на экосистему.

Представляем CPyramidBridge, тонкий слой на MQL5, который сопоставляет результаты определения размера ставки с CPyramidEngine. Этот мост применяет вероятностный подход к расчету начального объема позиции, обеспечивает входной контроль с учетом доступных лимитов, активирует добавления к позиции на основе динамической дивергенции, адаптирует трейлинг-стоп к оценкам резерва и синхронизирует сигналы на закрытии пирамиды, что позволяет советнику преобразовывать уверенность модели и текущую параллельную активность сигналов в структурированную пирамиду с уменьшающимся риском.

Сегодня мы используем стандартную библиотеку MQL5 для создания пользовательских классов сигналов и позволяем мастеру MQL5 собрать для нас профессиональный советник. Такой подход упрощает разработку, позволяя даже начинающим программистам создавать надежные советники без глубоких знаний в области программирования, сосредоточившись на настройке параметров и оптимизации стратегии. Давайте шаг за шагом разберем этот процесс.

Статья посвящена ARD-регрессии как байесовскому методу отбора признаков и применению случайных признаков Фурье (Random Fourier Features) для учета нелинейностей в рамках линейной модели. К статье прилагаются классы ARDRegression и CRBFSampler. Проводится сравнительный анализ точности и производительности реализации на MQL5 с эталонным классом из библиотеки scikit-learn.

Статья продолжает адаптацию фреймворка VLADriver-RAG к задачам алгоритмической торговли и описывает переход от отдельной сценарной ячейки к ограниченной двухуровневой памяти. Рассматриваются добавление и консолидация завершённого опыта, многоэтапный GPU-поиск глобального Top-K и формирование RAG-токенов с параметрами действия, релевантностью и средним результатом. Память сохраняет опыт вне весов сети и возвращает Актёру компактный исторический контекст при предсказуемом времени чтения.

В этой статье вы научитесь создавать визуальный сигнал на своей торговой платформе, чтобы прямо на графике определять, является ли позиция длинной или короткой, без необходимости обращаться к терминалу. Кроме того, в тексте рассматривается реализация функциональности, которая улучшает отображение при перемещении линий тейк-профита и стоп-лосса, скрывая горизонтальную линию, следующую за курсором мыши, во время перемещения этих линий во избежание путаницы. Чтение предлагает практические знания для настройки систем моделирования рынка.

В этой статье мы реализуем в MQL5 адаптивную систему на основе канала линейной регрессии. Она автоматически рассчитывает линию регрессии и канал стандартного отклонения за заданный пользователем период, активируется только тогда, когда абсолютное значение наклона превышает минимальный порог, что подтверждает наличие выраженного тренда, а также динамически перестраивает или продлевает канал, когда цена выходит за его границы на настраиваемую долю ширины.

В статье реализован двухслойный подход к входу в сделку: графовый fair-value скальпер по 28 валютным парам и вероятностный VQC‑фильтр — классически симулированная схема вращений с онлайн‑обучением в MQL5 через parameter‑shift и Adam. Разбираются кодирование признаков, аналитический градиент, согласование направлений, калибровка порога уверенности и защита от подглядывания в будущее. Читатель получает рабочую архитектуру фильтра и практические приёмы её интеграции в советник.

Подробно разбираем механику FDA и демонстрируем, как центровые и диагональные эффекты первоисточника завышают показатели. Честная реализация фиксирует уровень порядка 39.7% на стенде серии. Модификация FDAm с тяжелохвостым распределением зондов и покоординатным шагом повышает итог до 54.7% и доступна как готовый компонент C_AO для настройки параметров советников.

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.

В этой статье я покажу вам, уважаемый читатель, как можновыбирать объекты, которые мы создаём на графике модифицировать индикатор позиции, чтобы он мог выполнять гораздо больше функций, чем это было предусмотрено изначально. Мы рассмотрим, как реализовать возможность перемещения цен и создания ценовых линий непосредственно на графике. Многим это покажется сложным для решения. Однако вы увидите, что мы сделаем это с минимальными усилиями. Вам нужно всего лишь немного подумать.

В этой статье мы улучшим программу с интеграцией ChatGPT на MQL5: устраним ограничения многострочного ввода благодаря улучшенной отрисовке текста, добавим боковую панель для навигации по истории сохраненных чатов с шифрованием AES256 и ZIP-сжатием, а также сформируем начальные торговые сигналы за счет интеграции данных графика.

Описан перенос идей фреймворка VLADriver-RAG в торговые задачи: добавляется внешняя память завершённых эпизодов поверх нейросетевой политики. Формируется ячейка памяти с эмбеддингом рыночной сцены, нормированным действием и результатом, а близкие случаи группируются в центроиды сценария и действия. Реализованы ядра для косинусного скоринга и поиска ближайшей пары, позволяющие искать и уплотнять опыт.