Этот код предназначен для обнаружения нового бара или свечи в реальном времени. Основной алгоритм следующий: сохраняется время предыдущего бара, затем к нему добавляется 60 секунд, чтобы определить время закрытия текущей свечи. Когда текущее время равно этому значению, можно считать, что новый бар сформирован.

Флаг `NewBarRecived` предотвращает повторные вызовы, гарантируя выполнение кода только один раз для каждой свечи. Закомментируйте `Comment();` и `playsound("ok.wav");`, если проверка не нужна. После того как текущее время превысит время закрытия, флаг сбрасывается, подготавливая код к обнаружению следующего бара. Комментарии в коде помогут вам настроить его под ваши нужды.

👉 Читай | Котировки | @mql5ru

Фреймворк E-STMFlow представляет инновационный подход к алгоритмической торговле, гармонично интегрированный в динамику реальных финансовых рынков. Его ключевым компонентом является модуль Spatio-Temporal State Space Model (STSSM), который преобразует хаотичные данные в аккуратные тензоры. Модель улавливает ритм и колебания рынка, что позволяет быстрее реагировать на изменения и извлекать значимые сигналы из потока данных. Этот подход обеспечивает эффективную обработку финансовых данных благодаря разумному использованию ресурсов и сохранению временной согласованности. E-STMFlow предлагает ясное преимущество для MetaTrader 5 разработчиков и трейдеров, заинтересованных в улучшении своих алгоритмических стратегий.

👉 Читай | Маркет | @mql5ru

Часть 16 серии "Знакомство с языком MQL5" сосредоточена на проектировании советника для автоматического выявления и торговли по паттерну "голова и плечи". Проект ориентирован на использование графических объектов для визуального отображения ключевых точек паттерна на графике. Это облегчает распознавание и подтверждение структуры паттерна при просмотре прошлых данных или в реальном времени. Советник автоматически инициирует сделки, когда паттерн подтвержден. Важные аспекты включают алгоритмы для распознавания свингов, настройки стоп-лосса и тейк-профита, а также логику максимизации соотношения риска и вознаграждения.

👉 Читай | VPS | @mql5ru

Представлена инновационная методика улучшения алгоритмов для MetaTrader 5 с использованием файнтьюнинга языковых моделей. Рассмотрена ключевая проблема базовых LLM — отсутствие эмпирических данных, что приводит к неверным торговым сигналам. Решение — обучение модели на реальных исторических данных конкретных валютных пар. Продуктивность модели достигается с помощью сбалансированного датасета, состоящего из примеров роста и падения цены. Приведен технический процесс файнтьюнинга через Ollama и создание специализированной модели. Обозначены важные аспекты честного бэктеста, исключающего утечку данных из будущего для достижения реальных результатов.

👉 Читай | Нейросети | @mql5ru