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.
Основная цель данной статьи - описание механизма работы с получившимся приложением и его возможностей. Таким образом, статья фактически является инструкцией по использованию данного приложения, в которой рассказывается обо всех возможных подводных камнях и нюансах его настройки.
Третья статья служит неким мостом между двумя предыдущими, в ней освещается механизм взаимодействия с DLL, написанной в первой статье, и объектами для выгрузки из второй статьи. Показывается процесс создания обертки для класса, который импортируется из DLL и формирует XML-файл с историей торгов, а также способ взаимодействии с данной оберткой.
Если прошлая статья повествовала о создании DLL-библиотеки, которая будет использоваться в нашем автооптимизаторе и в роботе, то продолжение будет целиком посвящено языку MQL5.
Предлагаю свой набор торговых функций в виде готового советника. Представленный способ позволяет получать множество торговых стратегий простым добавлением индикаторов и изменением входных параметров.
Мы уже проделали довольно большой путь, и код нашей библиотеке сильно разрастается. Становится сложно отслеживать все связи и зависимости. И конечно, перед продолжением развития проекта нам нужно задокументировать уже проделанную работу и актуализировать документацию на каждом последующем шаге. Правильно подготовленная документация поможет нам увидеть целостность нашей работы.
Должен признаться, что с момента публикации последней статьи прошло уже больше года. За столь длительное время можно многое переосмыслить, выработать новые подходы. И в новой статье я хотел бы немного отойти от используемого ранее метода обучения с учителем, и предложить немного окунуться в алгоритмы обучения без учителя. И, в частности, рассмотреть один из алгоритмов кластеризации — k-средних.
В предыдущей статье мы начали рассматривать методы повышения качества обучения нейронной сети. В данной статье предлагаю продолжить эту тему и рассмотреть такой поход, как пакетная нормализация данных.
Продвигаясь дальше в изучении нейронных сетей, наверное, стоит немного уделить внимания методам повышения их сходимости при обучении. Существует несколько таких методов. В этой статье предлагаю рассмотреть один из них — Dropout.
В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.
В статье рассматриваются возможности байесовской оптимизации гиперпараметров глубоких нейросетей, полученных различными вариантами обучения. Сравнивается качество классификации DNN с оптимальными гиперпараметрами при различных вариантах обучения. Форвард-тестами проверена глубина эффективности оптимальных гиперпараметров DNN. Определены возможные направления улучшения качества классификации.
В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.
Здравствуй дорогой читатель. В данной статье я попробую рассказать и покажу, как можно просто и быстро освоить принципы построения торговых советников, работу с индикаторами и т.д. Эта статья ориентирована на новичков, в ней не будет сложных и трудных для понимания примеров.
MQL5.community предлагает широкие возможности заработка трейдерам и разработчикам торговых приложений для терминала MetaTrader. В этой статье мы расскажем, как происходит оплата сервисов MQL5 и вывод заработанных денег, а также как обеспечивается безопасность операций.
Сегодня мы впервые обновляем функциональность системы индикаторов. В предыдущей статье "Несколько индикаторов на одном графике" мы рассмотрели основы кода, позволяющего использовать более одного индикатора в подокне, но то, что было представлено, было лишь начальной основой для гораздо более крупной системы.
В предыдущей статье "Несколько индикаторов на графике" я представил концепции и основы того, как мы можем использовать несколько индикаторов на графике. В данной статье я представлю и детально объясню исходный код.
Многие рабочие терминалы содержат некое репрезентативное изображение, которое показывает что-то о пользователе, эти изображения делают рабочий стол более красивым и разнообразным. Давайте посмотрим, как сделать графики более интересными, добавив фон.
Сегодня разберем, как можно добавить несколько индикаторов в график одновременно, не занимая при этом отдельную его область. При торговле много трейдеров чувствуют себя более уверенно, если одновременно смотрят на несколько индикаторов (например, RSI, STOCASTIC, MACD, ADX и другие), а в некоторых случаях даже на разные активы, составляющие тот или иной индекс.
Статья обязательна к прочтению для всех, кто хочет улучшить свою карьеру программиста. Цель этой серии статей — помочь любому читателю, даже опытному, улучшить навыки программирования. Описанные в статье идеи работают как для начинающих MQL5-программистов, так и для профессионалов.
У начинающих и даже у продвинутых программистов есть различные вредные привычки, которые мешают им стать лучше. В этой статье мы обсудим их и посмотрим, что с ними можно сделать. Статья предназначена для всех, кто хочет стать успешным MQL5-программистом.
Советы профессионального программиста о методах, приемах и вспомогательных инструментах, облегчающих программирование. Речь пойдет о параметрах, которые можно восстанавливать после перезапуска (закрытия) терминала. Все примеры — реально работающие куски кода из моего проекта Cayman.
Качество разработки — это не только про написание кода. На своем опыте я выявил определенные привычки, которые помогают повысить эффективность разработки. О некоторых из них мы поговорим в этой статье. Статья обязательна к прочтению для всех, кто хочет улучшить навыки написания сложных алгоритмов.
Я полагаю, каждый разработчик хочет писать код быстрее. При этом возможность быстро и эффективно писать код — это не какая-то особая врожденная способность, доступная только избранным. Это навык, которым может овладеть любой программист, чем мы и займемся в этой статье.
Я полагаю, каждый разработчик хочет писать код быстрее. При этом возможность быстро и эффективно писать код — это не какая-то особая врожденная способность, доступная только избранным. Это навык, которым может овладеть любой программист, независимо от предыдущего опыта и объема набранных на клавиатуре текстов.
В этой статье мы используем WinHttp.dll, чтобы создать клиент WebSocket для MetaTrader 5-программ. В конечном итоге клиент должен быть выполнен в виде класса и протестирован во взаимодействии с WebSocket API от Binary.com.
В этот раз создадим систему авторизации в торговом терминале MetaTrader 5 на чистом MQL5. Пользователи приложения смогут зарегистрироваться в системе, предоставив свои учётные данные, чтобы впоследствии можно было авторизоваться и получить доступ, к каким-нибудь данным, которые хранятся в серверной части приложения.
Разработчики MetaTrader 5 предоставили MQL-сообществу множество технологических решений, что даёт возможность реализовывать сложные программные комплексы, схемы которых могут выходить даже за рамки «песочницы» локального компьютера.
В статье рассматривается создание скриптов для терминала MetraTrader 5 путем интеграции MQL5 с AutoIt. Я покажу, как автоматизировать различные задачи с помощью пользовательского интерфейса терминала, а также представлю класс, использующий библиотеку AutoItX.
Стоп-лосс – основной инструмент управления капиталом в трейдинге. Эффективное использование стоп-лосса, тейк-профита и размера лота может сделать торговлю более последовательной и в целом более прибыльной. Тем не менее, в использовании стоп-лосса есть и свои трудности. Основная из них – охота на стоп-лоссы. В этой статье рассматривается, как свести к минимуму эффект от охоты на стоп-лоссы, а также проводится сравнение с классическим применением стоп-лосса для определения его прибыльности.
Статья познакомит вас с глубокой нейронной сетью, написанной на MQL, и с различными функциями активации этой сети, такими как функция гиперболического тангенса для скрытых слоев и Softmax для выходного слоя. Мы будем изучать нейросеть постепенно, двигаясь от первого шага до последнего, и вместе создадим глубокую нейронную сеть.
В торговле трейдер использует различные механизмы и взаимосвязи, в том числе и между ордерами. В данной статье предлагается решение по обработке ОСО-ордеров. При этом широко задействованы классы Стандартной библиотеки, а также создаются новые типы данных.
В последнее время, с ростом популярности этих двух методов появилось много библиотек на Matlab, R, Python, C ++ и т.д., которые получают на вход обучающий набор и автоматически создают соответствующую нейронную сеть для вашей задачи. Мы постараемся понять, как работает базовый тип нейронной сети — перцептрон с одним нейроном и многослойный перцептрон — замечательный алгоритм, который отвечает за обучение сети (градиентный спуск и обратное распространение). Эти сетевые модели будут основой для более сложных моделей, существующих на сегодняшний день.
Уже доступен пакет Python для разработки интеграции с MQL, что открывает двери для многих возможностей, таких как изучение данных и создание и использование моделей машинного обучения. Эта встроенная интеграция MQL5 в Python открывает для нас много возможностей, которые позволяют построить от простой линейной регрессии до моделей глубокого обучения. Давайте разберемся, как установить и подготовить среду разработки и использовать некоторые библиотеки машинного обучения.
В статье приводятся примеры создания каталогов, копирования данных и записи в файл, работы с инструментами из окна Обзор рынка или общего списка, примеры обработки ошибок и многое другое. В итоге всё будет собрано в один скрипт, с помощью которого можно записать в файлы данные в формате, указанном пользователем.
В данной статье рассматриваются типичные события графика и приводятся примеры их обработки. Рассмотрены события мыши, нажатия клавиатуры, создания/изменения свойств/удаления графического объекта, клик мыши на графике и графическом объекте, перемещение графического объекта при помощи мыши, окончание редактирования текста в поле ввода, а также события изменения графика. Для каждого события приведены примеры программ на MQL5.
В статье оптимизируем код классов из предыдущих статей и создадим класс объекта кадра геометрической анимации, позволяющего рисовать правильные многоугольники с заданным количеством вершин.
В статье разработаем класс одного кадра анимации и его наследников. Класс будет позволять рисовать фигуры с сохранением и последующим восстановлением фона под нарисованной фигурой.
В статье определим принципы анимации, которые будем использовать в некоторых частях библиотеки, разработаем класс для копирования части изображения и вставки его в указанное место объекта-формы с сохранением и восстановлением той части фона формы, на которую будет накладываться рисунок.
