Генератор торговых стратегий Мастера MQL5 значительно упрощает проверку торговых идей. В статье рассказывается о том, как написать и подключить в Мастер MQL5 свой собственный класс торговых сигналов с реализацией сигналов по пересечению ценой скользящей средней, рассматривается структура и формат описания созданного класса для Мастера MQL5.
В данной статье рассматривается создание приложения, отображающего RSS-каналы. Мы также рассмотрим аспекты применения Стандартной библиотеки при создании интерактивных программ для MetaTrader 5.
В статье рассмотрена библиотека, позволяющая повысить эффективность работы с HTTP-запросами в MQL5. Выполнение WebRequest в неблокирующем режиме реализовано в дополнительных потоках с использованием вспомогательных графиков и экспертов, обмена пользовательскими событиями и чтения разделяемых ресурсов. Исходные коды прилагаются.
Сегодня мы окончательно оформим идею публикации торговых сигналов эксперта в Твиттере на основе PHP. Об этом мы начали говорить в первой части статьи. Мы соберем вместе отдельные части SDSS. Что касается клиентской стороны архитектуры системы, мы будем использовать новую функцию MQL5 WebRequest() для отправки торговых сигналов через HTTP.
Расширенное исследование сезонных характеристик: автокорреляция тепловые карты и диаграммы рассеяния. Целью текущей статьи является показать, что "память рынка" имеет сезонный характер, который выражается через максимизацию корреляции приращений произвольного порядка.
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.
В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе эмпирической модовой декомпозиции, предложена его реализации на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты.
В самом большом магазине готовых приложений для алготрейдинга уже 13 970 продуктов. Среди них 4 800 роботов, 6 500 индикаторов, 2 400 утилит и другие решения. При этом почти половину приложений (6 000) можно не покупать, а арендовать. А четверть от общего числа продуктов (3 800) и вовсе доступна бесплатно.
В данной статье мы продолжим рассматривать технологию OLAP в применении к трейдингу, расширяя функционал, представленный в первых двух статьях. На этот раз оперативному анализу подвергнутся котировки. Показано выдвижение и проверка гипотез о торговых стратегиях на основе агрегированных показателей истории. Представлены эксперты для исследований побаровых закономерностей и адаптивной торговли.
В процессе разработки индикаторов, советников и скриптов, разработчику приходится постоянно создавать законченные фрагменты кода, непосредственного отношения к стратегии торговли не имеющих. В статье рассмотрен способ проектирования советников с использованием ранее спроектированных отдельных блоков - тралов, фильтров, расписаний и т.п. Разобрана полезная особенность такого рода проектирования.
В статье организована работа объекта-аккаунт на новом базовом объекте всех объектов библиотеки, доработан базовый объект CBaseObj и протестирована установка отслеживаемых параметров, а также получение событий для любых объектов библиотеки.
В прошлых статьях данной серии мы пытались разными способами создать более или менее прибыльный советник-сеточник. Теперь же мы попробуем увеличить прибыльность торгового советника с помощью диверсификации. Нашей целью является всеми желанные 100% прибыли в год при 20% максимальной просадки по балансу.
В этой статье мы в критическом ключе рассмотрим классическую дивергенцию и проанализируем эффективность различных индикаторов. А также предложим варианты фильтрации для повышения точности анализа и продолжим рассматривать нестандартные решения. Как результат, создадим нетипичный инструмент для решения поставленной задачи.
В статье рассмотрим класс вывода текстовых сообщений. Сейчас у нас имеется достаточное количество различных текстовых сообщений, и уже стоит подумать о реорганизации способа их хранения, вывода и удобства правки русских сообщений на иной язык, а так же об удобном способе добавления новых языков в библиотеку и быстром переключении между ними.
В этой статье мы попробуем создать лучший из возможных советников, работающих по принципу сеточника. Как обычно, это будет кроссплатформенный советник, способный работать как в MetaTrader 4, так и в MetaTrader 5. Первый советник был хорош всем, кроме того, что не мог принести прибыль на длительном промежутке времени. Второй советник мог работать на интервалах более нескольких лет. Но принести более 50% прибыли в год при максимальной просадке менее 50% он был не способен.
В статье рассматриваются различные аспекты создания интерактивного графического интерфейса MQL-программы, предназначенной для OLAP-обработки истории счета и торговых отчетов. Для получения наглядного результата используются максимизируемые и масштабируемые окна, адаптивная раскладка "резиновых" элементов управления, новый "контрол" для вывода диаграмм. На основе этого реализован GUI с выбором показателей по координатным осям, агрегатных функций, типов графиков и сортировок.
Целью данной статьи является создание пользовательского инструмента, позволяющего получать и использовать весь массив информации о паттернах, рассмотренных ранее. Для этого будет разработана библиотека, которую можно будет использовать в своих индикаторах, торговых панелях, экспертах и т.д.
Сегодня мы попробуем разработать сеточный советник для работы в диапазоне в направлении тренда. То есть для инструментов Forex или рынков сырья. Как показали тесты, наш сеточник работал в прибыль с 2018 года. Но вот беда, с 2014 по 2018 год это был стабильный слив депозита
В статье описываются общие принципы построения фреймворка для оперативного анализа многомерных данных (OLAP), его реализация на MQL и применение в среде MetaTrader на примере обработки торговой истории счета.
В статье описан универсальный метод анализа и конвертации данных из HTML-документов, основанный на CSS-селекторах. Торговые отчеты, отчеты тестера, ваши любимые экономические календари, публичные сигналы и мониторы счетов, дополнительные источники онлайн котировок - все это становится доступным из MQL.
Многие исследователи не уделяют должного внимания определению характера поведения цены. При этом используются сложные методы, которые очень часто являются просто «чёрными ящиками», такие как: машинное обучение или нейронные сети. В таких случаях самым важным является такой — «Какие данные подать на вход для обучения той или иной модели?»
Данная статья развивает идею использования сетей Кохонена в МетаТрейдер 5, освещавшуюся в нескольких предыдущих материалах. Исправленные и усовршенствованные классы предоставляют инструментарий для решения прикладных задач.
В первой части был описан модифицированный индикатор ZigZag и класс для получения данных индикаторов такого типа. Теперь мы покажем как создать индикаторы на основе этих инструментов, а также напишем эксперта для тестов, который будет заключать сделки по сигналам, формируемым индикатором ZigZag. В качестве дополнения в этой статье будет представлена новая версия библиотеки для создания графических интерфейсов EasyAndFast.
На основе универсального инструментария для работы с сетями Кохонена строится система анализа и выбора оптимальных параметров советника, а также рассматривается прогнозирование временных рядов. В первой части мы исправили и усовершенствовали публично доступные нейросетевые классы, дополнив их необходимыми алгоритмами. Теперь настало время применить их на практике.
В данной статье мы научимся писать советники, которые работают сразу и в MetaTrader 4, и в MetaTrader 5. Для этого мы попробуем написать советник, работающий по принципу создания сетки из ордеров. Сеточники или гридеры — это советники, основной принцип работы которых заключается в одновременном выставлении нескольких лимитных ордеров выше текущей цены, и такого же количества лимитных ордеров ниже текущей цены.
Применение Reinforcement learning для разработки самообучающихся экспертов. В предыдущей статье мы познакомились с алгоритмом Random Decision Forest и написали простого самообучающегося эксперта на основе Reinforcement learning (обучения с подкреплением). Было отмечено основное преимущество такого подхода как простота написания торгового алгоритма и высокая скорость "обучения". Обучение с подкреплением (далее просто RL) легко внедряется в любого торгового эксперта и увеличивает скорость его оптимизации.
Работа с данными в наше время требует обширного инструментария и зачастую не ограничивается "песочницей" какого-то отдельного приложения. Существуют специализированные общепризнанные языки программирования для обработки и анализа данных, статистики и машинного обучения. Лидером в этой области является язык Python. В статье описан пример связи MetaTrader 5 и Python при помощи сокетов, а также получение котировок через API терминала.
В статье рассматривается применение метода раздельной оптимизации на различных состояниях рынка. Раздельная оптимизация — это определение оптимальных параметров торговой системы с помощью оптимизации отдельно для восходящего и нисходящего тренда. Для снижения эффекта ложных сигналов и улучшения прибыльности, системы делают гибкими, то есть у них существует какой-то определенный набор настроек или входных данных, что вполне оправдано, потому что поведение рынка постоянно меняется.
В данной статье мы подробно рассмотрим такую систему, как мартингейл. Подумаем, можно ли ее применять, и как ее применять, чтобы максимально снизить риски. Самый главный недостаток этой простой системы — есть вероятность потерять весь депозит. И это необходимо учитывать в своей торговле, если вы все таки решите использовать данную торговую систему.
В статье рассказывается как с помощью языка MQL5 создать свой собственный символ биржевого инструмента. В частности, используя биржевые котировки с популярного сайта "финам". Кроме того рассматривается возможность работы с произвольным форматом текстовых файлов, из которых создается пользовательский символ. Поэтому и финансовые инструменты и источники данных могут быть любыми. Создав пользовательский символ, мы можем использовать все возможности тестера стратегий MetaTrader 5 для проверки торговых алгоритмов на биржевых инструментах.
В статье сделан краткий обзор 10 трендовых стратегий, проведено их тестирование, сравнительный анализ. На основе полученных результатов сделан общий вывод о целесообразности, достоинствах и недостатках торговли по тренду.
Ни для кого не секрет, что успешность работы любого торгового робота зависит от правильного подбора его параметров (его оптимизации). Но оптимальные для одного временного интервала параметры не всегда оказываются наилучшими на другом участке истории. А зачастую советники, прибыльные на тестировании, оказываются убыточными в реальном времени. И здесь возникает вопрос о необходимости постоянной оптимизации. А там где появляется много рутинной работы человек ищет пути ее автоматизации. В данной статье я предлагаю свой нестандартный подход к решению данной задачи.
Данная статья является логическим продолжением предыдущей публикации "Разворотные паттерны: Тестируем паттерн "Двойная вершина/дно". Теперь мы рассмотрим еще один широко известный разворотный паттерн "Голова-Плечи", сравним результативность торговли двух паттернов и сделаем попытку объединить торговлю по двум паттернам в единую торговую систему.
В статье приводится обзор возможностей терминала по созданию и работе с пользовательскими символами, предлагаются варианты моделирования торговой истории c помощью пользовательских символов, тренда и различных графических паттернов.
Это последняя статья из серии, посвященной такой торговой стратегии, как реверсирование. В ней мы попробуем решить проблему, которая приводила к нестабильности результатов тестирования в предыдущих статьях. А также напишем и протестируем свой алгоритм для ручной торговли на любом рынке с помощью реверсирования.
В данной статье мы рассмотрим алгоритм реализации тестера свечных моделей на языке OpenCL в режиме "OHLC на M1". А также сравним его быстродействие cо встроенным тестером стратегий, запущенным в режиме быстрой и медленной оптимизации.
В практике торговли трейдеры часто ищут точки разворота трендов и тенденций, так как именно в момент зарождения тренда цена имеет наибольший потенциал движения. Именно поэтому, в практике технического анализа рассматриваются различные разворотные паттерны. Одним из наиболее известных и часто применяемых паттернов является двойная вершина/дно. В данной статье предлагается вариант машинного обнаружения паттерна, а также тестируется его доходность на исторических данных.
Исследование явления гэпа — ситуации существенной разницы между ценой закрытия предыдущего таймфрейма и ценой открытия следующего, и в какую сторону пойдёт дневной бар. Применение системной DLL функции GetOpenFileName.
В данной статье мы попробуем разобраться, что же такое реверсирование, стоит ли его применять и можно ли с его помощью улучшить вашу торговую стратегию. Мы создадим советника и на исторических данных посмотрим, какие индикаторы лучше всего подходят для реверсирования, а также можно ли использовать его вообще без индикаторов как самостоятельную торговую систему. Посмотрим, получится ли превратить убыточную торговую систему в прибыльную с помощью реверсирования.