Раннее писал о том, как наконец запустил обучение нейронных сетей в связке Metatrader+dll+R+Python+(Deepnet, Keras, Tensorflow и др).
https://smart-lab.ru/blog/1350243.php#comment19932474
Раз все теперь работает корректно, можно продолжить эксперименты.
В предыдущий раз, я использовал более менее дефолтные настройки, которые уже не раз запускал для отладки работы самих алгоритмов и технологической связки.
Настало время немного “подкрутить” параметры. Для иллюстрации, того, как изменится кривая Equity изменим параметры учителя немного, а именно сделаем два канала и синхронизируем их. Все, что не удалось синхронизировать в одинаковую сторону сигналы двух каналов, обозначим, как NA и в последствии уберём из обучающей выборки.
Период, принципы торговой системы (ТС) из предыдущей статьи и другие параметры сетей изменять не будем (пример №1 из предыдущей статьи).
Был запущен дополнительный вариант тестирования, при котором позиция закрывалась на следующем баре, если не достигла заданного TP. Посмотрим, что получилось.
Именно такое название хотелось обозначить и закрыть свой “гештальт” в вопросе целесообразности (эффективности) использования каких либо “индюков” (индикаторы) или ML/DL при предсказании (найти в хаосе тренд) будущей цены на валютных парах.
Наверное, много, кто “гонял” оптимизатор и история, чтобы найти оптимальные параметры на какой-то срок, потом круг повторялся, когда все ломалось. Мне надоело, так делать и мне хотелось, чтобы механизм нейронных сетей (ML/DL) делал это за меня и за тестер. Так, начал свой “ресерч” (мне было очень интересно сравнить разные сигналы в одинаковых условиях ТС), потом забрасывал на годы, потом пересматривал и вот наконец, все таки, “добил” и оно “заработало”.
Предлагаю выбрать (LSTM, DNN_v1, RSI, DNN_v2, Random) и написать свой ответ в комментариях, какому варианту результата соответствует данный график Equity:

Всего за три недели после официального релиза поддержки MCP и встроенного ИИ-помощника пользователи MetaTrader 5 уже обработали более 1 триллиона токенов через бесплатную модель MQL5 Lite. Это первый крупный рубеж нового сервиса и показатель того, насколько активно трейдеры и разработчики начали использовать искусственный интеллект в своей ежедневной работе.
Токены — это единицы текста, которые используются ИИ для обработки запросов и формирования ответов. Очень приблизительно 1 триллион токенов означает:
Все это показывает, насколько активно тысячи пользователей MetaTrader 5 применяют AI Assistant для решения самых разных задач — от анализа рынка до разработки торговых роботов.
AI Assistant встроен непосредственно в MetaTrader 5 и MetaEditor. Он помогает анализировать рынок, разбирать историю торговли, искать торговые возможности, объяснять поведение финансовых инструментов, а также создавать и совершенствовать программы на MQL5. Достаточно запустить помощника из меню или с панели инструментов и описать свою задачу на естественном языке.
История MQL как путь от простого языка торговых стратегий к полноценной среде разработки и анализа с MetaEditor, MQL5, Python, ONNX, агентным AI Assistant, MCP (Model Context Protocol), OpenBLAS и Git-инфраструктурой Algo Forge.

Сегодня MetaEditor уже трудно воспринимать просто как редактор кода. В нём есть справка, компилятор, отладка, профилирование, проекты, интеграция с MQL5.COM, централизованное хранилище исходных кодов, интеграция с Python, поддержка ONNX, AI Assistant, работа с базами данных sqlite, работа с csv-файлами как с редактируемыми таблицами. Но эта логика появилась не внезапно.
С первых поколений платформ MetaQuotes двигалась в одну сторону: дать трейдеру не только график и кнопку сделки, а возможность описать торговую идею программой, проверить её на истории и запустить в работу без участия человека. История MQL — это история того, как простой язык для советников постепенно вырос в полноценную инженерную среду.
Зоны спроса и предложения (supply/demand) — один из самых сильных концептов в трейдинге и один из самых субъективно рисуемых. Идея красивая: цена уходит из области, где крупный игрок набрал позицию, а потом возвращается «добрать» — и от этой области снова разворачивается.
В этой статье разберём сканер, который делает именно это. Он проходит по всему рынку BingX, находит зоны спроса и предложения на старшем таймфрейме, оценивает каждую зону скорингом, ждёт возврата цены и подтверждающего пинбара на 5-минутках — и присылает сигнал в Telegram с нарисованным графиком: свечи, зоны, выделенная сигнальная область, уровни входа и стопа.
Весь код выложен на GitHub — советую читать статью параллельно с исходниками.

Зона спроса/предложения — это область, из которой начался сильный импульс. Логика простая: если из какого-то ценового кармана рынок резко улетел, значит, там был дисбаланс — крупные заявки, которые не успели исполниться целиком. Когда цена возвращается в этот карман, оставшиеся заявки доисполняются, и рынок часто снова разворачивается.
Выпущена обновленная версия платформы MetaTrader 5 в бета-режиме.
Главное нововведение этого обновления — встроенная поддержка Model Context Protocol (MCP) и агентного искусственного интеллекта. Благодаря этому терминал и MetaEditor получают встроенного AI Assistant, который помогает анализировать рынки и торговую активность, разрабатывать программы на MQL5, объяснять код, находить ошибки и автоматизировать решение сложных задач. Кроме встроенного помощника, платформа поддерживает подключение внешних ИИ-агентов, совместимых с MCP, включая OpenAI Codex, Claude Code и другие решения.

Еще одним важным нововведением стала поддержка Passkey — современного механизма защиты торговых счетов. Passkey обеспечивает дополнительный фактор аутентификации при входе в аккаунт, защищая пользователей от фишинга и несанкционированного доступа. Хранить ключ можно как на мобильном устройстве, так и на аппаратном ключе безопасности.
Для разработчиков мы существенно улучшили MetaEditor. В редакторе появились долгожданные функции сворачивания блоков кода и подсветки всех вхождений выделенного идентификатора, упрощающие работу с большими проектами.

Я делаю проект AlgoWay — это сервис для автоматизации торговых сигналов.
Идея простая: у трейдера уже есть источник сигнала, например TradingView alert, Pine Script strategy, Telegram-канал с сигналами или собственный webhook. Но сам сигнал ещё не является исполнением. Его нужно принять, проверить, привести к понятному формату и отправить в нужную торговую платформу.
AlgoWay как раз закрывает этот слой между сигналом и исполнением.
Схема выглядит так:
TradingView / Telegram / webhook --> AlgoWay --> MT5, cTrader, TradeLocker, DXtrade, Binance, Bybit, OKX, MEXC и другие платформы
Главная задача сервиса — не продавать “прибыльную стратегию”, а дать инфраструктуру для исполнения. Пользователь сам решает, какая у него логика входа и выхода. AlgoWay занимается доставкой сигнала, обработкой JSON, маршрутизацией ордера и передачей параметров в нужную платформу.
Например, TradingView может отправить обычный webhook alert. Внутри сообщения могут быть symbol, action, volume, stop loss, take profit, order type, trade mode и другие параметры. AlgoWay принимает этот запрос и отправляет его дальше уже в формате, который нужен конкретной платформе.
Нет математической причины утверждать.
Объяснение из Telegram.
Вот пришла нужная цена и делаем маркет-ордер. А на самом деле из-за плохого интернета цена шла минуту до терминала, а после маркет-ордер шел минуту до торгового сервера. Статистически это плохо или нет? Не знаю. Возможно, через эти две минуты каждый раз будет выгоднее торговать, чем сразу.
Правда, есть возможность сделать бэктест с учетом длительности исполнения ордера. Это всегда бесплатно позволяет сделать Тестер MT5 для любого советника, включая продающиеся советники из Маркета.