Создать статью
Биржевая сеточная торговля экспертом со стоповыми отложенными ордерами на Московской бирже (MOEX)
Биржевая сеточная торговля экспертом со стоповыми отложенными ордерами на Московской бирже (MOEX)
Использование сеточного торгового подхода на стоповых отложенных ордерах в эксперте на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 на Московской бирже (MOEX). При торговле на рынке одной из наиболее простых стратегий является сетка из ордеров, предназначенная для «поимки» рыночной цены.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 54): Классы-наследники абстрактного базового индикатора
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 54): Классы-наследники абстрактного базового индикатора
В статье рассмотрим создание классов объектов-наследников базового абстрактного индикатора. Такие объекты дадут нам доступ к возможностям создавать индикаторные советники, собирать и получать статистику значений данных разных индикаторов и цен. Также создадим коллекцию объектов-индикаторов, из которой можно будет получать доступ к свойствам и данным каждого созданного в программе индикатора.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 53): Класс абстрактного базового индикатора
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 53): Класс абстрактного базового индикатора
В статье рассмотрим создание класса абстрактного индикатора, который далее будет использоваться как базовый класс для создания объектов стандартных и пользовательских индикаторов библиотеки.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 52): Кроссплатформенность мультипериодных мультисимвольных однобуферных стандартных индикаторов
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 52): Кроссплатформенность мультипериодных мультисимвольных однобуферных стандартных индикаторов
В статье рассмотрим создание мультисимвольного мультипериодного стандартного индикатора Accumulation/Distribution. Чтобы программы, написанные под устаревшую платформу MetaTrader 4, основанные на данной библиотеке, могли нормально работать при переходе на MetaTrader 5, мы немного доработаем классы библиотеки касаемо индикаторов.
Алгоритм докупки: математическая модель увеличения эффективности
Алгоритм докупки: математическая модель увеличения эффективности
В данной статье мы будем использовать алгоритм докупки, как путеводитель в мир более глубокого понимания эффективности торговых систем и начнем работать над общими принципами усиления эффективности торговли с помощью математики и логики а также применим самые нестандартные методы увеличения эффективности в контексте использования абсолютно любой торговой системы.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 51): Составные мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 51): Составные мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы
В статье завершим разработку объектов мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов. На примере стандартного индикатора Ichimoku Kinko Hyo разберём создание сложносоставных пользовательских индикаторов, имеющих вспомогательные рисуемые буферы для отображения данных на графике.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 50): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы со смещением
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 50): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы со смещением
В статье доработаем методы библиотеки для корректного отображения мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, линии которых выводятся на график текущего символа со смещением, задаваемым в настройках. А также наведём порядок в методах работы со стандартными индикаторами и уберём в область библиотеки лишний код в итоговой программе-индикаторе.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 49): Мультипериодные мультисимвольные многобуферные стандартные индикаторы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 49): Мультипериодные мультисимвольные многобуферные стандартные индикаторы
В статье доработаем классы библиотеки для возможности создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, требующих для отображения своих данных несколько индикаторных буферов.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 8): Доработка программы и исправление найденных недочетов
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 8): Доработка программы и исправление найденных недочетов
По просьбам пользователей и читателей данного цикла статей, программа была модифицирована и теперь можно сказать, что в текущая статья содержит уже новую версию автооптимизатора. В автооптимизатор были внесены как запрашиваемые, так и новые улучшения, идеи которых пришли в момент корректировки программы.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 48): Мультипериодные мультисимвольные индикаторы на одном буфере в подокне
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 48): Мультипериодные мультисимвольные индикаторы на одном буфере в подокне
В статье рассмотрим пример создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, использующих для своих построений один индикаторный буфер, и работающих в подокне графика. Подготовим классы библиотеки для работы со стандартными индикаторами, работающими в основном окне программы, или имеющими более одного буфера для вывода своих данных.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 47): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 47): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы
В статье начнём разработку методов работы со стандартными индикаторами, что в итоге позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы на базе классов библиотеки. Также добавим в классы таймсерий событие "Пропущенные бары" и разгрузим код основной программы, переместив из неё функции подготовки библиотеки в класс CEngine.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы
В статье доработаем классы объектов индикаторных буферов для работы в мультисимвольном режиме. Таким образом у нас будет готово всё для создания в своих программах мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Добавим недостающий функционал объектам расчётных буферов, что позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Сегодня изучим и протестируем мощнейший алгоритм оптимизации - гармонический поиск (HS), который инспирирован процессом поиска идеальной звуковой гармонии. И какой же алгоритм теперь лидер в нашем рейтинге?
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 45): Мультипериодные индикаторные буферы
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 45): Мультипериодные индикаторные буферы
В статье начнём доработку объектов-индикаторных буферов и класса коллекции буферов для работы в мультипериодном и мультисимвольном режимах. В данной статье рассмотрим работу объектов-буферов для получения и вывода данных с любого таймфрейма на текущий график текущего символа.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 44): Класс-коллекция объектов индикаторных буферов
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 44): Класс-коллекция объектов индикаторных буферов
В статье рассмотрим создание класса-коллекции объектов индикаторных буферов и протестируем возможности создания любого количества буферов для программ-индикаторов и возможности работы с ними (максимальное количество буферов, которые можно создать в MQL-индикаторах - 512 буферов).
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 43): Классы объектов индикаторных буферов
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 43): Классы объектов индикаторных буферов
В статье рассмотрим создание классов объектов-индикаторных буферов как наследников абстрактного объекта-буфера, упрощающих объявление и работу с индикаторными буферами при создании собственных программ-индикаторов на основе библиотеки DoEasy.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 42): Класс объекта абстрактного индикаторного буфера
С данной статьи начнём делать классы индикаторных буферов для библиотеки DoEasy. Сегодня создадим базовый класс абстрактного буфера, который будет являться основой для создания различных типов классов индикаторных буферов.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 41): Пример мультисимвольного мультипериодного индикатора
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 41): Пример мультисимвольного мультипериодного индикатора
В статье рассмотрим пример создания мультисимвольного мультипериодного индикатора с использованием классов таймсерий библиотеки DoEasy, отображающего в подокне график выбранной валютной пары с выбранного таймфрейма в виде японских свечей. Немного доработаем классы библиотеки и создадим отдельный файл для хранения перечислений для входных параметров программ и выбора языка компиляции.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 39): Индикаторы на основе библиотеки - подготовка данных и события таймсерий
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 39): Индикаторы на основе библиотеки - подготовка данных и события таймсерий
В статье рассмотрим применение библиотеки DoEasy для создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Подготовим классы библиотеки для работы в составе индикаторов и протестируем правильное создание таймсерий для их использования в качестве источников данных в индикаторах. Организуем создание и отсылку событий таймсерий.
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации
В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.
Учимся у проп-трейдинговых компаний (Часть 1) — Введение
Учимся у проп-трейдинговых компаний (Часть 1) — Введение
В этой вводной статье я расскажу о нескольких уроках, которые можно извлечь из испытаний, которые применяют проп-трейдинговые компании. Это особенно актуально для новичков и тех, кто изо всех сил пытается найти свое место в мире трейдинга. В следующей статье будет рассмотрена реализация кода.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 15): Автоматизация (VII)
Чтобы завершить этот цикл статей об автоматизации, мы дополним то, что рассмотрели в предыдущей статье. Это определенно показывает, как всё будет сочетаться друг с другом, заставляя советника работать как часы.
Разработка торговой системы на основе индикатора Fibonacci
Разработка торговой системы на основе индикатора Fibonacci
Это продолжение серии статей, в которых мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. Очередным техническим инструментом станет индикатор Фибоначчи. Давайте разберем, как написать программу по сигналам этого индикатора.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)
Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Как подключить MetaTrader 5 к PostgreSQL
Как подключить MetaTrader 5 к PostgreSQL
В статье описываются четыре метода подключения кода MQL5 к базе данных Postgres и предоставляется пошаговое руководство по настройке среды разработки для одного из них, REST API, с использованием подсистемы Windows для Linux (WSL). Показано демонстрационное приложение для API с соответствующим кодом MQL5 для вставки данных и запросов к соответствующим таблицам, а также демонстрационный советник для использования этих данных.
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.
Мультибот в MetaTrader: запуск множества роботов с одного графика
Мультибот в MetaTrader: запуск множества роботов с одного графика
В этой статье мы рассмотрим простой шаблон для создания универсального робота в MetaTrader, который можно использовать на нескольких графиках, но прицепив его лишь к одному графику, без необходимости настройки каждого экземпляра робота на каждом отдельном графике.
Реализация фактора Януса в MQL5
Реализация фактора Януса в MQL5
Гэри Андерсон разработал метод анализа рынка, основанный на теории, которую он назвал фактором Януса. Теория описывает набор индикаторов, которые можно использовать для выявления тенденций и оценки рыночного риска. В этой статье мы реализуем эти инструменты в MQL5.
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Оборачиваем ONNX-модели в классы
Оборачиваем ONNX-модели в классы
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.
Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 2): Реализация OpenCL Simple DLL
Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (Часть 2): Реализация OpenCL Simple DLL
В продолжение первой части создадим простую DLL и протестируем ее с помощью MetaTrader 5. Это хорошо подготовит нас к разработке полноценной поддержки OpenCL в виде DLL в следующей части.
Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?
Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?
Наверняка многим надоели постоянные попытки предсказать фондовый рынок. Хотели бы вы иметь хрустальный шар, который бы помогал принимать более обоснованные инвестиционные решения? Самообучающиеся нейронные сети могут стать таким решением. В этой статье мы посмотрим, могут ли такие мощные алгоритмы помочь «оседлать волну» и перехитрить фондовый рынок. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, самообучающиеся нейронные сети могут делать прогнозы, которые зачастую более точны, чем прогнозы от трейдеров. Давайте посмотрим, можно ли использовать эти передовые технологии, чтобы принимать разумные инвестиционные решения и зарабатывать больше.
Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции
Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана описать некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Индикаторы на основе класса CCanvas: Заполнение каналов прозрачностью
Индикаторы на основе класса CCanvas: Заполнение каналов прозрачностью
В этой статье мы рассмотрим методы создания пользовательских индикаторов, которые отрисовываются с помощью класса CCanvas Стандартной библиотеки, а также рассмотрим свойства графиков для преобразования координат. Особое внимание будет уделено индикаторам, заполняющим область между двумя линиями с помощью прозрачности.