Статья посвящена программной генерации пользовательских символов, с помощью которых демонстрируется несколько популярных способов отображения котировок. Предложен вариант малоинвазивной адаптации советников для торговли реальным символом с графика производного пользовательского символа. Исходные коды MQL прилагаются.
В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.
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.
Трейдеры часто говорят о трендах и флэтах, но очень не многие действительно правильно понимают что-же такое на самом деле тренд / флэт и только единицы способны внятно объяснить эти понятия. Вокруг этих базовых понятий, сложился устойчивый набор предрассудков и заблуждений. Все это несмотря на то, что для заработка необходимо понимать математический и логический смысл. В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое тренд, что такое флэт, какова структура рынков трендовая, флэтовая или какая-то другая. Рассмотрим какая должна быть стратегия, чтобы заработать на трендовом рынке, и какая должна быть стратегия, чтобы заработать во время флэта.
Мы привыкли анализировать рынок при помощи свечей или баров, которые "нарезают" ценовой ряд через равные промежутки времени. Но насколько сильно такой способ дискретизации искажает реальную структуру рыночных движений? Дискретизировать звуковой сигнал через равные промежутки времени — это приемлемое решение, потому что звуковой сигнал — это функция, меняющаяся от времени. Сам по себе сигнал — это амплитуда, зависящая от времени и это свойство в нем, является фундаментальным.
Рассмотрены вопросы шифровки / дешифровки объектов в MetaTrader-e и сторонних программах с целью выяснения условий, при которых одинаковые результаты будут получаться при одинаковых исходных данных.
В настоящее время голосовые помощники уже давно заняли заметную роль в жизни человека, будь то навигатор, голосовой поисковик или же переводчик. Поэтому в данной статье я постараюсь разработать простую и понятную систему голосовых уведомлений для различных торговых событий, состояниях рынка или же сигналов торговых систем.
Трейдинг всегда связан с принятием решений в условиях неопределённости. Это означает, что результаты принятых решений не вполне очевидны в момент принятия этих решений. По этой причине важны теоретические подходы к построению математических моделей, позволяющих содержательно описывать подобные ситуации.
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.
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.
Большая программа начинается с маленького файла, который затем начинает расти в размерах, наполняться множеством функций и объектов. Большинство разработчиков роботов справляется с этой проблемой с помощью включаемых файлов. Но лучше сразу же начинать писать любую программу для трейдинга в проекте — это выгодно во всех отношениях.
В статье рассматриваются принципы разбора и вычисления математических выражений с помощью парсеров, основывающихся на старшинстве операторов, реализованы парсеры Пратта и сортировочной станции, генерация байт-кода и вычисления по нему, продемонстрировано использование индикаторов в качестве функций в выражениях и настройка с помощью них торговых сигналов в экспертах.
В этой статье расширим возможности инструментария, добавим в него возможности закрыть торговых позиций по условиям, а также создадим таблицы учета рыночных и отложенных ордеров с возможностью их редактирования.
В статье рассматриваются базовые принципы разбора и вычисления математических выражений, реализованы парсеры рекурсивного спуска, работающие в режимах интерпретатора и быстрых расчетов на основе предварительно построенного синтаксического дерева.
В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.
На текущий момент всё больше трейдеров переходят на автоматические системы торговли, которые либо требуют начальную настройку, либо часть из них уже полностью автоматизированы. Тем не менее остается немалая часть трейдеров, которые торгуют руками по старинке. В данной статье создадим набор инструментов для быстрой ручной торговли с помощью горячих клавиш и выполнения типичных торговых действий в один клик.
Зоны перекупленности/перепроданности характеризуют определённое состояние рынка, отличающееся ослаблением динамики цен финансовых инструментов. Причём такое негативное изменение динамики наиболее выражено в заключительной стадии развития тренда любого масштаба. А так как величина прибыли при трейдинге напрямую зависит от возможности охвата максимальной амплитуды тренда, то точность выявления таких зон является важнейшей задачей при торговле любым финансовым инструментом.
Данной статье я начинаю описывать набор для графической разметки с помощью сочетаний клавиш. Очень удобно: нажал клавишу — появилась линия тренда, нажал другую — появился веер Фибоначчи с нужными параметрами. А также — возможность переключать таймфреймы, менять порядок "слоев" объектов или удалять все объекты с графика.
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).
В пятой части разработки приложения мониторинга торговых сигналов введем в систему понятие составного сигнала и реализуем необходимый для этого функционал. Ранее в приложении использовались простые сигналы, такие как RSI, WPR, CCI, а также введенная возможность использования собственного индикатора.
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.
Компьютерная 3D-графика хорошо подходит для анализа больших объемов данных, так как позволяет визуализировать скрытые закономерности. Такие задачи можно решать и напрямую в MQL5 — функции для работы с DireсtX позволяют при желании написать свою трехмерную игру для MetaTrader 5. Начните изучение с рисования простых объемных фигур.
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.
Данная статья является предпоследней и описывает стыковку графической части программы автооптимизатора с его логической частью. В ней рассматривается процесс запуска и оптимизации, начиная от нажатия кнопки до переадресации менеджеру оптимизаций.
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.
В этой статье мы завершаем описание концепции построения оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Специальный графический редактор позволит интерактивно настраивать раскладку, состоящую из основных классов элементов GUI, и затем экспортировать её в MQL-описание для использования в вашем MQL-проекте. Представлено внутреннее устройство редактора и руководство пользователя. Исходные коды прилагаются.
За месяц рынки упали более чем на 30%. Это ли не лучшее время для тестирования советников на основе сеток и мартингейл? Данная статья является продолжением серии статей "Создаем кроссплатформенный советник-сеточник", выход которого не планировался. Но раз сам рынок предоставляет возможность устроить советнику-сеточнику стресс-тестирование, почему бы этим не воспользоваться. Так давайте займемся этим.
В статье продолжается проверка новой концепции описания оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Автоматическое создание GUI на основе MQL-разметки предоставляет дополнительный функционал для кэширования и динамического порождения элементов, управления стилями, новых схем обработки событий. Прилагается усовершенствованная версия стандартной библиотеки элементов управления.
В статье рассмотрим создание простого мультипериодного индикатора на основе библиотеки DoEasy. Доработаем классы таймсерий для получения данных с любых таймфреймов для отображения их на текущем периоде графика.
Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.
В статье предлагается новая концепция для описания оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Специальные классы преобразуют наглядную MQL-разметку в элементы GUI, позволяют унифицированным образом управлять ими, настраивать свойства и обрабатывать события. Приведены примеры использования разметки для диалогов и элементов стандартной библиотеки.
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.
В этой части мы расширяем систему поиска и редактирования торговых сигналов, вводим возможность использования собственных индикаторов и добавляем локализацию приложения. Ранее была создана базовая система поиска торговых сигналов, но она основывалась на небольшом выборе индикаторов и односложном выборе правил для поиска.
В статье рассмотрим реалтайм-обновление данных таймсерий и отправку сообщений о событии "Новый бар" на график управляющей программы от всех таймсерий всех символов для возможности обработки этих событий в своих программах. Для определения необходимости обновления таймсерий для нетекущих символа и периодов графика будем использовать класс "Новый тик".
Статья посвящена созданию коллекции таймсерий заданных таймфреймов для всех используемых в программе символов. Создадим коллекцию таймсерий, методы установки параметров таймсерий, содержащихся в коллекции, и первичное наполнение созданных таймсерий в коллекции историческими данными.
В предыдущей статье мы разработали визуальную часть приложения, а также базовое взаимодействие элементов интерфейса. Теперь же добавим внутреннюю логику и алгоритм подготовки данных торговых сигналов, их настройку, поиск и визуализацию в мониторе.
Статья предлагает базовый инструментарий для OLAP-анализа отчетов тестера об одиночных проходах и результатах оптимизации в виде файлов стандартных форматов (tst и opt), а также интерактивный графический интерфейс к нему. Исходные коды MQL прилагаются.
В статье рассмотрим объединение списков объектов-баров по каждому используемому периоду символа в один объект таймсерий символа. Таким образом у нас будет для каждого символа подготовлен объект, хранящий списки всех используемых периодов таймсерии символа.
В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе метода опорных векторов, предложена его реализация на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты. Данная технология до сих пор не была ещё реализована на MQL. Но сначала нам потребуется познакомиться с некоторым математическим аппаратом.
Продолжаем описание скользящей оптимизации в терминале MetaTrader 5. Рассмотрев в прошлых статьях методы формирования отчета оптимизации и способ его фильтрации, мы перешли к описанию внутренней структуры приложения, отвечающего за сам процесс оптимизации. Автооптимизатор, выполненный как приложение на C#, имеет собственный графический интерфейс. Именно созданию данного графического интерфейса и посвящена текущая статья.
