Изменяем параметры эксперта с пользовательской панели "на лету"
Изменяем параметры эксперта с пользовательской панели "на лету"
В этой статье приводится небольшой пример реализации эксперта, для которого можно изменять параметры с пользовательской панели. Изменяя параметры "на лету", эксперт записывает значения с информационной панели в файл, а затем читает их из файла для отображения на панели. Статья может быть актуальной для тех, кто торгует в ручном или полуавтоматическом режиме.
Инфографика "MQL5.com Freelance: Можно ли тут заработать?"
Инфографика "MQL5.com Freelance: Можно ли тут заработать?"
К четырехлетию «Фриланса» мы подготовили инфографику, которая наглядно демонстрирует итоги деятельности сервиса за все время его существования. Цифры говорят сами за себя: на данный момент выполнено более 10 000 работ общей стоимостью около $600 000, а услугами сервиса воспользовались уже 3 000 заказчиков и 300 разработчиков.
Применение контейнеров для компоновки графического интерфейса: класс CGrid
Применение контейнеров для компоновки графического интерфейса: класс CGrid
В данной статье описан альтернативный метод создания графического интерфейса на основе компоновки и контейнеров при помощи менеджера компоновки — класса CGrid. Класс CGrid представляет собой вспомогательный элемент управления, который действует как контейнер для других контейнеров и элементов управления с применением табличной компоновки.
Как правильно выбрать продукт в Маркете для покупки. Пошаговое руководство
Как правильно выбрать продукт в Маркете для покупки. Пошаговое руководство
В данном пошаговом руководстве описываются рекомендации и советы, помогающие быстрее разобраться и найти нужный продукт для покупки. В этой статье мы попытаемся разобраться, как найти подходящий продукт, отсортировать ненужное, определить эффективность продукта и насколько он будет востребован вами.
Как быстро написать советник для Automated Trading Championship 2010
Как быстро написать советник для Automated Trading Championship 2010
Для того чтобы разработать эксперт для участия в чемпионате Automated Trading Championship 2010, воспользуемся шаблоном готового советника. Данная задача будет по силам даже новичку в программировании на MQL5, т.к. для ваших стратегий уже разработаны базовые классы, функции, шаблоны. Достаточно написать минимум кода, чтобы реализовать свою торговую идею.
Применение функции TesterWithdrawal() для моделирования снятия прибыли
Применение функции TesterWithdrawal() для моделирования снятия прибыли
В статье рассмотрено применение функции TesterWithDrawal() для оценки рисков в торговых системах, выполняющих снятие определенной части средств в процессе работы. Наряду с этим показано, как применение данной функции влияет на алгоритм расчета просадки по средствам в тестере. Использование данной функции может быть полезным при оптимизации параметров вашего советника.
Третье поколение нейросетей: "Глубокие нейросети"
Третье поколение нейросетей: "Глубокие нейросети"
Статья посвящена новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.
Обработчик события "новый бар"
Обработчик события "новый бар"
Язык программирования MQL5 позволяет решать задачи на совершенно новом уровне. Даже те задачи, которые уже вроде имеют решения, благодаря объектно-ориентированному программированию могут подняться на качественно новый уровень. В данной статье специально взят простой пример проверки появления нового бара на графике, который был преобразован в достаточно мощный и универсальный инструмент. Какой? Читайте в статье.
Рецепты MQL5 - Мультивалютный советник и работа с отложенными ордерами на MQL5
Рецепты MQL5 - Мультивалютный советник и работа с отложенными ордерами на MQL5
На этот раз рассмотрим создание мультивалютного советника, торговый алгоритм которого строится на работе с отложенными ордерами Buy Stop и Sell Stop. В статье будут рассмотрены следующие вопросы: торговля в указанном временном диапазоне, установка/модификация/удаление отложенных ордеров, проверка закрытия последней позиции по Тейк Профит или Стоп Лосс, контроль истории сделок на каждом символе.
Фриланс на MQL5.com - лучшее место для разработчика
Фриланс на MQL5.com - лучшее место для разработчика
Разработчикам торговых советников больше не надо искать трейдеров, которым нужны эксперты, - заказчики сами найдут вас. Более того, они уже находят разработчиков, выставляют заказы и оплачивают проделанную работу в сервисе Фриланс на MQL5.com. За 4 года существования сервиса три тысячи трейдеров оплатило свыше 10 000 выполненных работ! Причем активность трейдеров и разработчиков постоянно возрастает.
Нужны ли трейдерам услуги разработчиков?
Нужны ли трейдерам услуги разработчиков?
Алготрейдинг становится все более популярным и востребованным, что закономерно привело к появлению спроса на экзотические алгоритмы и нестандартные задачи. Определенная часть таких сложных приложений представлена в Code Base или Маркете и их можно получить за пару кликов, но не всё в них устраивает трейдеров. В этом случае они начинают искать разработчиков, способных написать требуемое приложение, находят их во Фрилансе и выдают заказ.
Статистический Carry Trading
Статистический Carry Trading
Алгоритм статистической защиты открытых позиций c положительными свопами от нежелательных движений котировок. Чтобы компенсировать потенциальный риск от движения котировок в противоположном открытой позиции направлении, в данной статье будет приведен вариант защищенной стратегии керри трейдинга.
Ограничения и проверки в экспертах
Ограничения и проверки в экспертах
Можно ли торговать этим инструментом в понедельник? Хватит ли денег на открытие позиции? Какой размер убытка мы получим, если сработает Stop Loss? Как ограничить количество отложенных ордеров? Была ли выполнена торговая операция на этом баре или это было на предыдущем? Если торговый робот не может сделать подобные проверки, то любая прибыльная торговая система может превратиться в проигрышную. В этой статье показаны примеры проверок, которые пригодятся в любом эксперте.
Рецепты MQL5 - Сохраняем результаты оптимизации торгового эксперта по указанным критериям
Рецепты MQL5 - Сохраняем результаты оптимизации торгового эксперта по указанным критериям
Продолжим серию статей по программированию на MQL5. На этот раз рассмотрим, как можно получать результаты по каждому проходу оптимизации непосредственно во время оптимизации параметров эксперта. При этом сделаем так, что если условия, которые будут настраиваться во внешних параметрах, исполняются, то показатели этого прохода будут записываться в файл. Кроме показателей тестов будем сохранять еще параметры, по которым был получен этот результат.
Нейронные сети - от теории к практике
Нейронные сети - от теории к практике
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
Прибыльные алгоритмы на трейлинг стопах
Прибыльные алгоритмы на трейлинг стопах
Цель этой статьи - исследование на прибыльность алгоритмов с различными входами в трейд и выходами по трейлинг стопам. В качестве входов будут использоваться случайный и обратный входы. В качестве стопов будут использованы трейлинг стоп, трейлинг тэйк. В статье будут показаны прибыльные алгоритмы с доходностью порядка 30 процентов в год.
Параллельные вычисления в MetaTrader 5 штатными средствами
Параллельные вычисления в MetaTrader 5 штатными средствами
Время является неизменной ценностью на протяжении всей истории человечества, и мы стремимся не расходовать его понапрасну. Из этой статьи вы узнаете, как можно ускорить работу вашего эксперта, если у вашего компьютера многоядерный процессор. Причем, реализация описываемого метода не требует знания каких-либо еще языков кроме MQL5.
Контроль наклона кривой баланса во время работы торгового эксперта
Контроль наклона кривой баланса во время работы торгового эксперта
Найти правила для торговой системы и запрограммировать их в советнике - это еще полбеды. Необходимо каким-то образом поправлять работу эксперта в процессе накопления результатов торговли. В статье описывается один из подходов, позволяющий улучшить характеристики торгового эксперта при помощи создания обратной связи, измеряющей наклон кривой баланса депозита.
Как использовать торговые классы Стандартной библиотеки при написании советника
Как использовать торговые классы Стандартной библиотеки при написании советника
В статье рассказывается о том, как использовать основной функционал торговых классов Стандартной библиотеки при написании советников, в которых применяется открытие, закрытие и модификация позиции, проверка свободной маржи перед размещением торговых ордеров, размещение и удаление отложенных ордеров. Показано, как использовать торговые классы для получения свойств ордеров и сделок.
Как создать свой Trailing Stop
Как создать свой Trailing Stop
Основное правило трейдера - дай прибыли расти, обрезай убытки! В статье рассматривается один из основных технических приемов, позволяющий следовать этому правилу - перемещение уровня защитной остановки (уровня Stoploss) вслед за растущей прибылью позиции, другими словами - скользящий стоп или трейлинг стоп (trailingstop). Приводится пошаговая процедура создания класса для трейлинг стопа на индикаторах SAR и NRTR, который каждый желающий сможет за 5 минут встроить в своего эксперта или использовать независимо для управления позициями на своем счете.
20 торговых сигналов на MQL5
20 торговых сигналов на MQL5
В этой статье вы научитесь получать торговые сигналы, необходимые для работы торговой системы. Приведены примеры формирования 20 торговых сигналов в виде отдельных пользовательских функций, которые можно использовать в написании экспертов. Для вашего удобства все функции из статьи собраны в один включаемый mqh-файл, который легко подключается к будущему эксперту.
Оптимальный метод подсчета объема совокупной позиции по заданному магическому номеру
Оптимальный метод подсчета объема совокупной позиции по заданному магическому номеру
В статье рассматривается проблема необходимости подсчета совокупной позиции по заданному символу и магическому номеру. Предложенный метод подсчета объема позиции в процессе работы загружает только минимально необходимую часть истории сделок. В процессе же самой работы обработка происходит только по последним сделкам. Дополнительно рассматривается метод формирования уникальных имен глобальных переменных.
Пример написания игры "Змейка" на MQL5
Пример написания игры "Змейка" на MQL5
В статье рассматривается пример написания игры "Змейка". Создание игр в 5-ой версии языка MQL стало возможным, в первую очередь, благодаря обработке событий. Поддержка объектно-ориентированного программирования значительно упрощает данный процесс. Также вы узнаете особенности обработки событий, примеры работы со стандартной библиотекой MQL5 и способы периодического вызова функций.
Создание активных панелей управления на MQL5 для торговли
Создание активных панелей управления на MQL5 для торговли
Статья посвящена разработке активных панелей управления на MQL5. Управление элементами интерфейса осуществляется при помощи механизма обработки событий, есть возможность гибкой настройки свойств элементов управления. Реализована работа с позициями а также возможность выставления, модификации и удаления рыночных и отложенных ордеров.
Пример разработки торговой системы, основанной на различиях часовых поясов на разных континентах
Пример разработки торговой системы, основанной на различиях часовых поясов на разных континентах
Листая страницы Интернета, можно найти множество стратегий, которые вам советуют делать то или иное. Давайте заглянем внутрь и посмотрим на сам процесс составления стратегии, основанной на различиях часовых поясов на разных континентах.
MQL5 для "чайников": Как проектировать и конструировать классы объектов
MQL5 для "чайников": Как проектировать и конструировать классы объектов
На примере создания программы визуального программирования показано, как проектировать и конструировать классы на MQL5. Статья предназначена для начинающих разработчиков приложений МТ5. Предлагается простая и понятная технология создания собственных классов без глубокого погружения в теорию объектно-ориентированного программирования.
Обработка торговых событий в эксперте при помощи функции OnTrade()
Обработка торговых событий в эксперте при помощи функции OnTrade()
В 5-ой версии языка MQL появилась масса нововведений, в том числе работа с событиями различных типов (события таймера, торговые события, пользовательские и т.д.). Возможность обработки событий позволяет создавать совершенно новый тип программ для автоматического и полуавтоматического трейдинга. В этой статье мы рассмотрим торговые события и напишем для функции OnTrade() код, который будет обрабатывать событие Trade.
MQL5 для "чайников": Получение значений технических индикаторов в своих экспертах
MQL5 для "чайников": Получение значений технических индикаторов в своих экспертах
Для получения в торговом советнике значений встроенного или пользовательского индикатора, необходимо предварительно создать его хендл с помощью соответствующей функции. На примерах показано, как воспользоваться тем или иным техническим индикатором при разработке своих программ. Речь идёт о индикаторах, которые непосредственно встроены в язык MQL5. Статья предназначена для начинающих разработчиков торговых стратегий и предлагает простые и ясные способы работы с индикаторами с использованием приложенной библиотеки функций.
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 14): Стратегия каскадной торговли с MACD-RSI и статистическими методами
Автоматизация торговых стратегий на MQL5 (Часть 14): Стратегия каскадной торговли с MACD-RSI и статистическими методами
В настоящей статье мы представляем стратегию лейеринга, которая сочетает индикаторы MACD и RSI со статистическими методами для автоматизации динамической торговли на MQL5. Мы исследуем архитектуру этого каскадного подхода, подробно описываем его реализацию с помощью ключевых сегментов кода и даем рекомендации читателям по тестированию на истории для оптимизации эффективности. Наконец, в заключение мы подчеркиваем потенциал стратегии и закладываем основу для дальнейших усовершенствований в автоматической торговле.
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Окончание)
S3CE-Net в нашей интерпретации ловко переводит рынок в язык событий и фиксирует ранние импульсы, которые традиционные индикаторы просто усредняют. STFS гарантирует устойчивость обучения — модель видит данные под разными углами и не переобучается на локальных аномалиях. SSAM-блоки и OpenCL-реализация дают практическую скорость и точность, а разделение режимов обучение/эксплуатация сохраняет ресурсы в продакшене.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)
Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.
Введение в MQL5 (Часть 11): Руководство для начинающих по работе со встроенными индикаторами в MQL5 (II)
Введение в MQL5 (Часть 11): Руководство для начинающих по работе со встроенными индикаторами в MQL5 (II)
В этой статье мы узнаем, как написать на MQL5 советника с использованием нескольких индикаторов, таких как RSI, MA и Stochastic Oscillator. Индикаторы будут искать скрытые бычьи и медвежьи расхождения. В статье представлены примеры и исходный код с подробными комментариями — изучайте их, чтобы узнать, как эффективно управлять рисками и автоматизировать торговлю.
Математические модели в сеточных стратегиях
Математические модели в сеточных стратегиях
В этой статье мы рассмотрим применение математики к сеточным стратегиям. Мы разберем основные принципы работы стратегии, её преимущества и недостатки. Вы узнаете, как построить торговую сетку, задавать оптимальные параметры и эффективно управлять рисками.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Энкодер)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Энкодер)
В статье представлена комплексная архитектура Энкодера STE-FlowNet, объединяющая стековую память, рекуррентную обработку и корреляционный механизм для извлечения скрытых рыночных зависимостей. Показано, как эти модули последовательно интегрируются в единую вычислительную цепочку, способную осуществлять разносторонний анализ временных рядов.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)
В статье продолжается работа над реализацией подходов фреймворка STE-FlowNet, который сочетает многопоточную обработку с рекуррентными структурами для точного анализа сложных данных. Проведенные тесты подтвердили его стабильность и гибкость в разных сценариях. Архитектура ускоряет вычисления и позволяет глубже моделировать зависимости во временных рядах. Такой подход открывает новые возможности для практического применения в трейдинге и аналитике.
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)
Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Основные компоненты)
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Основные компоненты)
В статье мы раскрываем внутреннюю механику фреймворка RAFT — одного из самых точных и элегантных подходов к анализу динамических процессов. Мы шаг за шагом адаптируем его идею итеративного уточнения под финансовые временные ряды, создавая прочный фундамент для будущей модели. Читателя ждёт живое погружение в архитектуру, где каждый компонент имеет свой смысл и функцию.
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Окончание)
Представляем фреймворк RAFT — мощный инструмент для анализа и прогнозирования финансовых временных рядов. Его гибкая и оптимизированная архитектура обеспечивает точность прогнозов, стабильность работы и ускоряет обработку данных. RAFT снижает риски ошибок и облегчает создание эффективных торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)
Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.
От новичка до эксперта: Раскрываем скрытые уровни коррекции Фибоначчи
От новичка до эксперта: Раскрываем скрытые уровни коррекции Фибоначчи
В настоящей статье мы рассмотрим основанный на данных подход к обнаружению и проверке нестандартных уровней коррекции Фибоначчи, которые могут учитываться рынками. Мы представляем полный рабочий процесс, адаптированный для реализации на MQL5, начиная со сбора данных и определения баров или колебаний и заканчивая кластеризацией, проверкой статистических гипотез, бэктестингом и интеграцией в инструмент Фибоначчи на MetaTrader 5. Цель состоит в том, чтобы создать воспроизводимый конвейер, преобразующий отдельные наблюдения в статистически обоснованные торговые сигналы.