В статье обсуждаются классы CSignal и CSignals, которые будут использоваться в кроссплатформенных торговых советниках. Рассмотрены различия между MQL4 и MQL5 в организации данных, необходимых для оценки полученных торговых сигналов. Итог — код, совместимый с компиляторами обеих версий.
Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.
В статье рассматривается идеология и методика построения рекомендательной системы для оперативной торговли на основе объединения возможностей прогнозирования с помощью сингулярного спектрального анализа (ССА) и важного метода машинного обучения, основанного на теореме Байеса.
В статье представлен процесс разработки и реализации класса-сигнальщика на основе пивотов — разворотных уровней. На базе этого класса строится стратегия с использованием Стандартной библиотеки. Рассматриваются возможности развития стратегии пивотов посредством добавления фильтров.
При автоматизации торговых стратегий, использующих графические модели, необходимо находить экстремумы на графиках для дальнейшей обработки и интерпретации. Существующие инструменты не всегда дают возможность это сделать. Представленные в статье алгоритмы позволяют находить все экстремумы на чартах. Разработанные инструменты одинаково эффективны как для работы на трендовом рынке, так и на боковом движении. Полученные результаты слабо зависят от выбранного таймфрейма и определяются только заданным масштабом.
Процесс оптимизации может потребовать существенные ресурсы вашего компьютера или даже тестерных агентов MQL5 Cloud Network. В этой статье описываются некоторые несложные идеи, которые я использую на практике для облегчения работы или усовершенствования тестера стратегий платформы MetaTrader 5. Эти идеи я подчерпнул из прочитанной документации, форума и статей.
MetaTrader 4 и MetaTrader 5 используют различные правила обработки торговых запросов. В этой статье обсуждается возможность использования объекта класса, который представляет сделки для обработки сервером, чтобы в дальнейшем советник мог работать с ними независимо от версии торговой платформы и используемого режима.
В статье формализованы и запрограммированы правила торговых стратегий Turtle Soup и Turtle Soup Plus One из книги Линды Рашке и Лоуренса Коннорс Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. Описанные в книге стратегии получили достаточно широкое распространение, но важно понимать, что авторы строили их исходя из поведения рынка 15..20-летней давности.
В статье представлен процесс разработки и реализации класса-сигнальщика на основе скользящих каналов. За каждой из версий сигнала следует торговая стратегия с результатами тестирования. Используются классы Стандартной библиотеки для создания производных классов.
В Стандартной библиотеке MQL5 есть некоторые компоненты, которые могут оказаться полезными в версиях кроссплатформенных торговых экспертов для MQL4. В этой статье рассматривается метод создания некоторых компонентов Стандартной библиотеки MQL5, совместимых с компилятором MQL4.
В этой статье подробно описан метод, с помощью которого быстро и просто может быть разработан кроссплатформенный торговый советник. Предлагаемый метод объединяет функции, общие для обеих версий, в один класс и разбивает реализацию для несовместимых функций на наследуемые классы.
Количество торговых роботов для работы на валютных рынках в последнее время растет как снежный ком. В них закладываются различные концепции и стратегии, но беспроигрышный образец искусственного интеллекта создать еще никому не удалось. Поэтому многие трейдеры остаются приверженцами ручной торговли. Но и для таких специалистов создаются роботизированные помощники, так называемые торговые панели. Данная статья — еще один пример создания торговой панели "с нуля".
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.