Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.
Поиски и изучение фрактального поведения финансовых данных подразумевают, что за внешне хаотическим поведением экономических временных рядов скрываются и действуют устойчивые механизмы коллективного поведения участников. На бирже такие механизмы могут приводить к возникновению ценовой динамики, которая определяет и описывает специфические свойства ценовых рядов. В трейдинге были бы интересны такие индикаторы, которые могут эффективно и устойчиво оценивать параметры фрактальности на том масштабе и диапазоне времени, которые актуальны на практике.
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.
Большинство из нас согласны с мнением, что процесс анализа текущей рыночной ситуации начинается с рассмотрения старших периодов графика. Происходит это до тех пор, пока мы не перейдем на тот график, на котором совершаем сделки. Данный вариант анализа является одним из условий успешной торговли и профессиональным подходом к делу. В статье пойдет речь о мультитаймфреймовых индикаторах и способах их создания. Будут приведены примеры кода MQL5, дана общая оценка достоинств и недостатков каждой версии, а также будет предложен новый подход к индикаторам с использованием режима MTF.
В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является облегчение написания программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. У нас уже есть коллекции исторических ордеров и сделок, рыночных ордеров и позиций, класс для удобного выбора и фильтрации ордеров. В данной части продолжим развитие базового объекта и научим библиотеку Engine отслеживать торговые события на счёте.
В первой статье мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку для легкого создания программ на платформах MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Далее продолжили развитие библиотеки и сделали коллекцию исторических ордеров и сделок. Теперь создадим класс для удобного выбора и фильтрации ордеров, сделок и позиций в списках коллекций, а именно создадим базовый объект библиотеки — Engine, и добавим в библиотеку коллекцию рыночных ордеров и позиций.
Продолжаем создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написания программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В десятой части мы продолжили работу над совместимостью библиотеки с MQL4 и сделали определение событий открытия позиций и активации отложенных ордеров. В данной статье сделаем определение событий закрытия позиций и избавимся от оказавшихся невостребованными свойств ордеров.
Как известно, MetaTrader 5 с момента своего появления предоставляет возможность мультивалютного тестирования. Эта функция востребована у большинства трейдеров, но, к сожалению, не столь универсальна, как того хотелось бы. В статье представлено несколько программ для разметки графиков с помощью графических объектов на основе торговой истории из отчетов форматов HTML и CSV. Торговля несколькими инструментами может анализироваться параллельно в нескольких подокнах, или в одном окне с помощью динамического переключения по команде пользователя.
Разбирая огромное количество торговых стратегий, множество заказов на изготовление программ для терминалов MT5 и MT4, просматривая различные сайты по MetaTrader, я пришёл к выводу, что всё это многообразие в подавляющем своём большинстве строится на фактически одних и тех же элементарных функциях, действиях и значениях, повторяющихся от программы к программе. Результатом моей работы стала кроссплатформенная библиотека "DoEasy" для быстрого и лёгкого создания программ для МetaТrader 5 и МetaТrader 4
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.
После модернизации пакета MATLAB в 2015 году необходимо рассмотреть современный способ создания DLL-библиотек. На примере прогнозирующего индикатора в статье иллюстрируются особенности связывания MetaTrader 5 и MATLAB с использованием современных 64-х разрядных версий платформ, применяемых в настоящее время. Рассмотрение всей последовательности подключения MATLAB позволит разработчику на MQL5 быстрее создавать приложения с расширенными вычислительными возможностями, избегая «подводных камней».
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?»
В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить создание программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В шестой части мы научили библиотеку работать с позициями на счетах с типом "неттинг". В данной части сделаем отслеживание событий срабатывания StopLimit-ордеров и подготовим функционал для отслеживания событий модификации рыночных ордеров и позиций.
В первой статье мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является облегчение создания программ для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Создали абстрактный объект COrder, который является базовым объектом для хранения данных исторических ордеров и сделок, а также рыночных ордеров и позиций. Теперь мы создадим все необходимые объекты для хранения данных истории счёта в коллекциях.
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 продолжим расширять функционал нашей утилиты. На этот раз мы добавим в нее возможности по отображению на графиках информации, призванной облегчить нашу торговлю. В частности, добавим на график максимальные и минимальные цены вчерашнего дня, круглые уровни, максимальные и минимальные цены за год, время начала сессии и т. д.
В данной статье рассказывается о понятии корреляции величин, а также рассматривается методы расчета коэффициентов корреляции и их практическое применение в торговле. Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
Кроме торговых отчетов MetaTrader 5 позволяет сохранять отчеты о тестировании и оптимизации экспертов. Отчет тестирования так же, как и история торговли, может быть сохранен в двух форматах: XLSX и HTML, а отчет оптимизации сохраняется в формате XML. В этой статье будет рассмотрен разбор HTML-отчета тестера, XML-отчета оптимизации и HTML-отчет с историей торговли.
В данной статье будет проведен эксперимент по раскрашиванию результатов оптимизации. Как известно, цвет определяется тремя параметрами: уровнями красного, зеленого и синего цветов (RGB от анг. Red — красный, Green — зеленый, Blue — синий). Существуют и другие способы кодирования цвета, но и в них цвет кодируется тремя параметрами. Таким образом, три показателя тестирования можно превратить в один, визуально воспринимаемый человеком, в цвет. На сколько такой показатель будет полезен вы сможете узнать из статьи.
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 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 данной статье мы продолжим расширять возможности утилиты для отбора и навигации по инструментам. На этот раз мы создадим новые вкладки, при открытии которых будут отображаться только те символы, которые удовлетворяют тем или иным нашим параметрам. А также научимся легко добавлять в нее свои собственные вкладки с нужными нам правилами фильтрации.
В данной статье мы расширим возможности ранее созданной утилиты, добавив в нее вкладки для отбора нужных нам инструментов. Также мы научимся сохранять графические объекты, которые мы создали на графике определенного инструмента, чтобы постоянно их не создавать повторно. И даже научимся работать только с инструментами, которые были предварительно выбраны с помощью с нужного нам сайта.
Для продвинутого трейдера не является секретом, что большая часть времени, которое занимает торговля, тратится не на открытие или сопровождение сделок. Больше всего времени занимает отбор инструментов и поиск точек входа. В данной статье мы попытаемся написать советник, упрощающий поиск точек входа на инструментах, которые предоставляет ваш брокер.
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.
Статья развивает идеи, предложенные в предыдущей части и продолжает их рассмотрение. Описаны вопросы распределения доходностей, построения и изучения статистических закономерностей.
Мониторинг торгового счета — это подробный отчет по всем совершенным сделкам. Вся торговая статистика собирается автоматически и предоставляется вам в виде понятных диаграмм и графиков.
Добавление виджета обеспечивает сайты подробным расписанием выхода 500 показателей и индикаторов крупнейших мировых экономик. Таким образом трейдеры, помимо основного контента площадки, оперативно получают актуальную информацию по всем важным событиям с пояснениями и графиками.
В статье описываются пользовательские методы оценки истории торговли. Для этого написаны два класса для ее выгрузки и анализа. Первый собирает торговую историю в краткую таблицу. Второй предназначен для вычисления статистики: он рассчитывает ряд показателей и строит графики, с помощью которых оценивать результативность торгов становится удобнее.
Большинство подписчиков выбирают торговый сигнал по красоте кривой баланса и по количеству подписчиков. Поэтому многие провайдеры сегодня больше заботятся о красивой статистике, чем о действительном качестве сигнала, зачастую играя объемами сделок и искусственно приводя кривую баланса в идеальный вид. В данной статье рассматриваются критерии надежности и способы, с помощью которых провайдер может улучшить качество своего сигнала. Приведен пример анализа истории конкретного сигнала и способы, которые помогли бы провайдеру сделать его более прибыльным и менее рискованным.
Часто в процессе технического анализа перед трейдерами ставится задача сравнения нескольких временных рядов. Проведение такого анализа требует соответствующих инструментов. В этой статье я предлагаю построить инструмент для графического анализа и поиска зависимостей между двумя и более временных рядов.
Сервис торговых Сигналов развивается семимильными шагами. Доверяя свои средства поставщику сигнала, хотелось бы минимизировать риск потери депозита. Как же разобраться в этом лесу торговых сигналов? Как найти именно тот, который принесет прибыль? В статье предлагается создать средство для визуального анализа истории сделок торговых сигналов на графике инструмента.
В статье мы продолжаем развивать MQL-приложение для работы с результатами оптимизации, которая начата в предыдущих статьях. На этот раз будет показан пример, когда таблицу лучших результатов можно сформировать уже после оптимизации параметров, указав через графический интерфейс другой критерий.
В статье реализовано MQL-приложение с графическим интерфейсом для расширенной визуализации процесса оптимизации. Графический интерфейс создан с помощью последней версии библиотеки EasyAndFast. У многих пользователей возникает вопрос, зачем нужны графические интерфейсы в MQL-приложениях. В настоящей статье продемонстрирован один из множества случаев, когда они могут быть полезными для трейдеров.
Продолжаем развивать тему обработки и анализа результатов оптимизации. На этот раз задача состоит в том, чтобы выбрать 100 лучших результатов оптимизации и отобразить их в таблице графического интерфейса. Сделаем так, чтобы пользователь, выделяя ряд в таблице результатов оптимизации, получал мультисимвольный график баланса и просадки на отдельных графиках.
В тестере стратегий торговой платформы MetaTrader 5 есть только два варианта оптимизации: полный перебор параметров и генетический алгоритм. В этой статье предложен новый вариант оптимизации торговых стратегий — метод отжига. Приводится алгоритм метода, его реализация и способ подключения к любому советнику. Разработанный алгоритм протестирован на советнике Moving Average.
