Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

Мы превращаем боковую панель "Палитра инструментов" из статической оболочки в интерактивную систему MQL5. В статье реализованы выдвижные панели для каждой категории, обработчик событий графика, механизм рисования с несколькими щелчками мыши (инструменты с одним, двумя и тремя щелчками), а также взаимодействие с мышью, включая перетаскивание, изменение размера нижнего края, прокрутку, состояния при наведении курсора и переключение тем в реальном времени. Вы сможете выбирать инструмент и размещать объекты графика непосредственно из палитры для анализа.

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.

Мы реализуем советник на языке MQL5, который обнаруживает блоки ордеров, сформированные после пробоя консолидации, и подтверждает их с помощью разрывов справедливой стоимости. Каждая зона подтверждается пробоем структуры и предшествующей провокацией, а затем фильтруется по тренду на более высоком таймфрейме. Программа добавляет отслеживание смягчения зон, расчет лота на основе риска и два режима трейлинг-стопа, обеспечивая наглядное отображение на графике и логику исполнения сделок, готовую к тестированию на исторических данных.

В этой статье реализован полноценный советник на языке MQL5, который в реальном времени отслеживает вручную построенные уровни поддержки и сопротивления. Он синхронизирует горизонтальные линии, обнаруживает приближения, касания, пробои, развороты и ретесты, а также выполняет проверку свечных паттернов при необходимости. Алерты и маркеры на графике обеспечивают четкую и воспроизводимую обратную связь, позволяя сохранить ручной анализ и при этом автоматизировать отслеживание ключевых ценовых уровней.

В статье создается прозрачный советник MQL5 для скрытых разворотов Smash Day Ларри Уильямса. Сигналы формируются только на новых барах: сначала проверяется сетап-бар, затем он подтверждается, когда следующая сессия торгуется за его экстремумом. Риск управляется через ATR или структурные стопы с заданным соотношением риска и прибыли, размер позиции может быть фиксированным или рассчитываться от баланса, а фильтры направления и правило одной позиции помогают обеспечить воспроизводимость тестов.

В статье показано, как автоматизировать разворотные паттерны Smash Day Ларри Уильямса в MQL5 в рамках структурированного подхода. Мы реализуем советник, который ограничивает период валидности сетапов заданным окном, согласует входы с направлением тренда по Supertrend и применяет фильтры по дням недели, а также поддерживает вход при пересечении уровня или после закрытия бара за уровнем. Код обеспечивает правило: не более одной открытой позиции одновременно и поддерживает расчет объема на основе риска или фиксированный размер позиции. Приведены пошаговая разработка, процедура бэктестирования и воспроизводимые настройки.

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.

Несмотря на изложенное в предыдущей статье, это кажется чем-то простым. Там перед нами стоят различные проблемы и множество задач, которые нужно решить и выполнить. Вы, уважаемый читатель, можете представить, что всё легко и просто. По наивности вы просто принимаете то, что вам предлагают. И это ошибка, которой вам, уважаемый читатель, следует постараться избежать. Хуже простого принятия — непонимание и попытка использовать что-то без реального осознания того, что именно используется. Среди новичков часто встречается этап копирования и вставки кода. Если вы не хотите навсегда остаться на этом этапе, стоит научиться использовать определенные инструменты. Одним из наиболее часто используемых программистами инструментов является документация. Второй инструмент состоит из тестов и лог-файлов. Здесь мы увидим, как это сделать.

Мы реализуем разворотные паттерны Smash Day Ларри Уильямса в MQL5, создавая советник на основе правил с динамическим управлением риском, логикой подтверждения пробоя и исполнением по принципу «одна сделка за раз». Читатели смогут провести бэктест, воспроизвести результаты и изучить влияние параметров с помощью тестера стратегий MetaTrader 5 и предоставленного исходного кода.

В этой статье представлен механизм ротации капитала по торговым сессиям на языке MQL5, который распределяет риск по торговым сессиям вместо равномерной экспозиции в течение всего дня. Мы подробно разберем бюджеты риска по сессиям в рамках дневного лимита, динамический расчет лота на основе оставшегося риска сессии и автоматические ежедневные сбросы. При исполнении сделок используется специфичная для каждой сессии логика пробоя и торговли против ложного движения с подтверждением волатильности по ATR. В результате читатель получает практический шаблон, который позволяет направлять капитал туда, где условия конкретной сессии статистически наиболее сильны, сохраняя при этом контроль над экспозицией в течение всего дня.

Эмпирическое исследование краткосрочных торговых паттернов Ларри Уильямса, показывающее, как классические сетапы можно автоматизировать в MQL5, протестировать на реальных рыночных данных и оценить с точки зрения устойчивости, прибыльности и практической ценности для торговли.

Алгоритм оптимизации шимпанзе (ChOA) подражает групповой охоте приматов с разделением ролей, а его бинарная ветвь BChimp переносит эту механику в задачи отбора признаков. Реализуем непрерывное ядро в C_AO, по пути находим и исправляем унаследованный дефект коэффициента — незаметный за бинаризацией, но разрушающий поиск в непрерывной области. Аннотация даёт готовую реализацию и практические выводы о качестве и устойчивости поиска.

Создадим локальный двунаправленный голосовой интерфейс для MetaTrader 5 с помощью WebRequest в MQL5 и двух сервисов Python. В статье реализовано автономное распознавание речи с помощью Vosk, обнаружение фразы активации, HTTP‑endpoint для получения команд и сервер преобразования текста в речь на локальном хосте. Вы подключите советника, который будет получать команды, открывать сделки и возвращать голосовые подтверждения для возможности работать без помощи рук.

Эмпирическое исследование концепции торгового дня недели по Ларри Уильямсу: как измерять, тестировать и применять временную поведенческую закономерность рынка с помощью MQL5. В статье представлена структурированная методика анализа для анализа win rate (процент прибыльных сделок) и результатов по торговым дням, чтобы улучшать краткосрочные торговые системы.

Классический SuperTrend теряет точность при смене рыночного режима из‑за фиксированных ATR и множителя. В статье разобрана архитектура ML SuperTrend Pro v2.00 на чистом MQL5: фоновый тест‑матрикс с адаптивным обновлением параметров, режимная сетка как детектор контекста, слой точности из пяти фильтров и Parabolic‑стиль с продуманными буферами. Показаны принципы L1‑регуляризации, результаты сравнения с классическим SuperTrend и практические рекомендации по запуску и интеграции через iCustom.

В этой статье показано, как спроектировать и реализовать советник для торговли пробоями волатильности по Ларри Уильямсу в MQL5: измерение диапазона свинга, расчет уровней входа на пробой, расчет размера позиции на основе риска и тестирование на реальных рыночных данных.

В статье показана адаптация фреймворка CogDriver из автономного вождения к анализу финансовых рынков с упором на когнитивную инерцию и временную согласованность решений. Разбирается удержание рыночной гипотезы и её проверка на новых данных для снижения дрожания сигналов. Практический раздел вводит класс CNeuronCogDriverData, который нормализует признаки, накапливает стек состояний и формирует MarketStateDensity-представления как фундамент дальнейшего планирования.

В сегодняшней статье рассмотрим некоторые способы работы с библиотечными функциями FileSave и FileLoad. Хотя многие считают их малоперспективными из-за некоторых ограничений или трудностей, которые они вызывают в определенных сценариях, правильное понимание того, как работают эти две функции, может сэкономить нам много работы в определенные моменты. Кроме того, они являются отличным способом работы с лог-файлами.

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.

Давайте обсудим, как можно сделать наших советников разговорчивыми, используя технологию преобразования текста в речь, при совместном применении Python и MQL5. После прочтения этой статьи вы ознакомитесь с рабочим примером советника, который озвучивает динамическую рыночную информацию. Вы освоите применение TTS (преобразование текста в речь), функции WebRequest, и узнаете, как библиотеки Python интегрируются с языком MQL5 для создания по‑настоящему голосового торгового инструмента.

В этом материале мы представляем структурированную многоуровневую систему защиты, нацеленную на достижение амбициозных показателей прибыли при одновременном снижении риска катастрофических потерь. Основное внимание уделяется сочетанию агрессивной торговой логики с защитными механизмами на каждом этапе торгового процесса. Идея состоит в том, чтобы создать советника, который ведёт себя как «хищник, осознающий риск»: способен находить торговые возможности с высоким потенциалом, но всегда имеет несколько защитных слоёв, не позволяющих системе «ослепнуть» при внезапном рыночном стрессе.

Освойте автоматизацию краткосрочных свинговых паттернов Ларри Уильямса с помощью MQL5. В этом руководстве мы разработаем полностью настраиваемого советника (Expert Advisor, EA), использующего неслучайные рыночные структуры. Мы рассмотрим, как интегрировать надежное управление рисками и гибкую логику выхода, создав прочную основу для системной разработки и бэктестирования торговых стратегий.

В предыдущих статьях мы упоминали, что иногда нам необходимо задать значение для свойства ZOrder. Но почему? Причина в том, что многие коды, добавляющие объекты на график, просто не используют или, точнее, не определяют значение для этого свойства. Дело в том, что я здесь не для того, чтобы говорить, что должен или не должен делать каждый программист, или как он должен или не должен писать свой код. Я здесь для того, чтобы показать вам, уважаемый читатель, и всем, кто действительно хочет понять внутреннее устройство процессов, что именно происходит за кулисами.

Исследуйте, действительно ли финансовые рынки случайны, воспроизводя эксперименты Ларри Уильямса по поведению рынка с помощью MQL5. В этой статье показано, как простые тесты на основе поведения цены могут выявлять статистические перекосы в поведении рынка с помощью советника (Expert Advisor, EA).

Продолжается адаптация MomAD к алгоритмическому трейдингу: собран класс CNeuronMomAD, объединяющий UncAD с модулями согласования и уточнения сценариев (TTM, MPI). Разобраны этапы последовательного обучения модели и тестирование на EURUSD H1 за январь–апрель 2026 года. Статья фокусируется на интеграции в общий вычислительный контур и практических выводах по управлению риском при положительном результате.

В этой статье объясняется, как разработать профессиональный советник (EA) на MQL5 на основе Heikin Ashi. Вы узнаете, как настроить входные параметры, перечисления, индикаторы, глобальные переменные и реализовать основную торговую логику. Вы также сможете выполнить бэктест на золоте, чтобы проверить свою работу.