Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В этой статье мы реализовали первые компоненты древовидной структуры. Поскольку я понимаю, что эта структура может быть очень сложной на начальном этапе обучения, мы будем внедрять её спокойно и шаг за шагом. Таким образом, каждый сможет понять, как работает дерево и когда лучше всего его использовать.

В этой статье мы создадим в MQL5 систему, которая обнаруживает разрывы справедливой стоимости (FVG) и отслеживает их переход в состояние инвертированного FVG (IFVG). Она выявляет бычьи и медвежьи FVG на последних сформированных барах с фильтрацией по минимальному размеру разрыва, отслеживает состояния FVG Normal, Mitigated и Inverted в зависимости от взаимодействия цены с зоной (митигация при пробое дальней границы, возврат цены в зону после митигации и инверсия фиксируется, когда после повторного входа цена закрывается за дальней границей, выходя изнутри зоны), игнорирует новые FVG, ценовые диапазоны которых перекрываются с уже существующими зонами, и ограничивает число отслеживаемых FVG.

В этой статье мы разрабатываем на MQL5 систему обнаружения смены характера рынка (Change of Character, CHoCH), которая определяет свинговые максимумы и минимумы на заданном пользователем количестве баров, присваивает максимумам метки HH/LH, а минимумам — LL/HL для определения направления тренда и торгует пробои этих свинговых уровней при изменении структуры рынка, что указывает на возможный разворот.

В статье мы создадим гибко настраиваемую сессионную систему Opening Range Breakout (ORB) на MQL5. Она позволяет задавать время начала сессии и продолжительность начального диапазона, автоматически рассчитывает его максимум и минимум и открывает сделки только после подтверждённого пробоя в направлении движения.

В данной статье мы завершим раздел, посвященный реализации и объяснению связного списка. Однако представленная здесь реализация не включает в себя одну деталь, которую можно реализовать в связном списке. Обсудим это позже, в другой статье.

В этом обсуждении мы будем разрабатывать советник, используя классы CTrade и CChartObjectStdDevChannel, и применим несколько фильтров для повышения потенциальной прибыльности. На этом этапе мы применим на практике то, что обсуждали ранее. Кроме того, я представлю еще один простой подход, который поможет вам лучше понять стандартную библиотеку MQL5 и лежащую в ее основе кодовую базу. Присоединяйтесь, чтобы посмотреть, как эти идеи работают на практике.

В этой статье мы разработаем на MQL5 торговую систему на основе стратегии Candle Range Theory (CRT). Она определяет диапазоны накопления на заданном таймфрейме, выявляет пробои с фильтрацией по глубине манипуляции и подтверждает разворот для открытия сделок в фазе распределения. Система поддерживает динамический или статический расчёт Stop Loss и Take Profit по соотношению риска и прибыли, необязательный трейлинг-стоп и ограничение количества позиций в каждом направлении.

В статье разрабатывается советник MQL5 для торговли по уровням коррекции Фибоначчи. Пользовательские уровни, например 50% и 61,8%, рассчитываются по диапазону дневной свечи или массиву данных за выбранный период. Направление определяется по соотношению цен закрытия и открытия; позиции открываются при пересечении уровней с ограничением числа сделок, необязательным закрытием при новом расчёте, трейлинг-стопом в пунктах и буферами SL/TP в процентах от диапазона.

В этой статье мы разработаем советник на MQL5 для торговли по стратегии статистического возврата к среднему. Советник рассчитывает среднее, дисперсию, асимметрию, эксцесс и статистику Харке-Бера за заданный период, выявляет ненормальные распределения и формирует сигналы на покупку и продажу по доверительным интервалам с адаптивными порогами.

В этой статье мы сделаем следующий шаг в понимании того, что такое связный список и как он работает. Хотя содержание данной статьи может показаться довольно сложным и запутанным для новичков, я постараюсь объяснить его максимально доступным языком. Это поможет вам понять, почему и когда следует использовать связные списки.

В этой статье мы создадим советник на MQL5, который определяет скрытые дивергенции RSI по свинговым точкам с заданным параметром силы, ограничением по количеству баров между свинговыми точками, допуском и фильтрами угла наклона ценовой линии и линии RSI. Советник открывает позиции на покупку и продажу по подтверждённым сигналам с фиксированным размером лота, уровнями Stop Loss и Take Profit, заданными в пипсах (в исходной статье — pips; в коде расчёт выполняется через _Point), а также опциональным трейлинг-стопом для управления рисками.

Сегодня мы делаем важный шаг к тому, чтобы помочь каждому разработчику понять, как читать структуры классов и быстро создавать советники с помощью стандартной библиотеки MQL5. Библиотека богата и расширяема, но при этом может показаться, что вам вручили сложный набор инструментов без руководства. Здесь мы делимся и обсуждаем альтернативный алгоритм интеграции — краткий, повторяемый рабочий сценарий, демонстрирующий, как надежно связывать классы в реальных проектах.

В этой статье мы создадим советник на MQL5, который определяет обычные дивергенции RSI по свинговым точкам с заданным параметром силы, ограничениями по числу баров и допуском. Он открывает позиции по бычьим и медвежьим сигналам с фиксированным объёмом позиции, уровнями Stop Loss и Take Profit в пунктах (pips) и опциональным трейлинг-стопом. На графике отображаются цветные линии и подписи свинговых точек, чтобы лучше видеть логику работы стратегии.

В этой статье мы создадим на MQL5 торговую систему на основе брейкер-блоков. Она определяет диапазоны консолидации, обнаруживает пробои и подтверждает брейкер-блоки по свинговым точкам, чтобы торговать их ретесты с заданными параметрами риска. Система динамически отображает ордер-блоки и брейкер-блоки, а также связанные с ними подписи и стрелки; кроме того, система поддерживает автоматическую торговлю и использование трейлинг-стопа.

Это статья, которую вам, уважаемый читатель, следует внимательно изучить. Это связано с типом материала, который будет в нём изложен. Хотя мы постарались изложить материал максимально просто и познавательно, представленная здесь информация, несомненно, может показаться довольно сложной для тех, кто только начинает изучать программирование. Тем не менее, это не повод для уныния или игнорирования того, что здесь объясняется, так как эта статья установит связь между двумя совершенно разными, хотя и тесно связанными темами.

В этой статье мы разработаем на MQL5 систему пробоя линии тренда, которая определяет линии поддержки и сопротивления по свинговым точкам (локальным экстремумам). Надежность линий будет оцениваться по коэффициенту детерминации R², а также по ограничениям на угол наклона. После проверки система сможет автоматически открывать сделки на пробое. Мы будем находить локальные максимумы и минимумы в пределах заданной глубины анализа, строить линии тренда с минимально допустимым количеством касаний и оценивать их надежность по коэффициенту детерминации R² и углу наклона.

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.