Это первая часть серии статей, посвящённых реализации двумерных копул в MQL5. В статье представлен код, реализующий гауссову копулу и t-копулу Стьюдента. Также рассматриваются основы статистических копул и связанные с ними темы. Код основан на Python-пакете ArbitrageLab от Hudson and Thames.
Модуль schedule в Python предоставляет простой способ планирования повторяющихся задач. Хотя в MQL5 отсутствует встроенный аналог, в этой статье мы реализуем аналогичную библиотеку, чтобы упростить настройку событий по расписанию в MetaTrader 5.
Индикатор Ишимоку (Ichimoku-Kinko-Hyo) и осциллятор ADX-Wilder — это взаимодополняющая пара, которую можно использовать в составе MQL5-советника. Индикатор Ишимоку многогранен, однако в данной статье мы будем использовать его в первую очередь для определения уровней поддержки и сопротивления. Мы также применим ADX для определения тренда. Как обычно, мы используем Мастер MQL5 для построения паттернов и тестирования потенциала, который может иметь эта пара индикаторов.
Прежде, чем вы сдадитесь и решите отказаться от изучения SQL, позвольте мне напомнить вам, уважаемые читатели, что здесь мы всё ещё используем только самые базовые элементы. Мы ещё не рассмотрели некоторые возможности SQL. Как только вы их усвоите, вы увидите, что SQL гораздо практичнее, чем кажется. Хотя, скорее всего, мы в конечном итоге изменим направление того, что мы создаем, потому, что процесс создания является динамичным. Мы покажем немного больше о создании разных вещей в SQL, ведь это по настоящему важно и нужно вам. Просто думать, что вы более способны, чем целое сообщество программистов и разработчиков, приведет только к потере времени и возможностей. Не переживайте, потому что дальше будет ещё интереснее.
Многие из вас, возможно, обладают гораздо большим опытом в области работы с базами данных, чем я, и, следовательно, имеют другое мнение. Поскольку было необходимо дать объяснение, почему базы данных создаются именно так, как они создаются, и нужно объяснить, почему SQL имеет именно такой формат и, прежде всего, почему появились первичные ключи и внешние ключи, поэтому пришлось оставить некоторые вещи немного абстрактными.
Хотя мы можем выполнять операции с базой данных, содержащей около 10 записей, но материал усваивается гораздо лучше, когда мы работаем с файлом, который содержит более 15 тысяч записей. То есть, если бы мы попытались создать такое вручную, то эта задача была бы огромной. Однако трудно найти такую базу данных, даже для учебных целей, доступную для скачивания. Но на самом деле нам не нужно к этому прибегать, мы можем использовать MetaTrader 5 для создания базы данных для себя. В сегодняшней статье мы рассмотрим, как это сделать.
Неважно, какую программу SQL мы будем использовать: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL или другую. У всех есть что-то общее, а этот общий элемент — язык SQL. Даже если мы не собираемся использовать WorkBench, можно манипулировать или работать с базой данных непосредственно в MetaEditor или через MQL5 для выполнения действий в MetaTrader 5, но для этого вам понадобятся знания SQL. Итак, здесь мы выучим, как минимум, основы.
Реализация той части кода, которая будет работать в MetaTrader 5, не представляет сложности. Однако есть несколько моментов, которые нужно учитывать. Это необходимо для того, чтобы вы смогли заставить систему работать. Запомните одну важную вещь: будет запущена не одна программа. В реальности нам придётся запускать три программы одновременно. Важно реализовать и построить каждую из них так, чтобы они могли взаимодействовать и общаться одна с другой, и чтобы каждая из них понимала, что пытается или хочет сделать другая.
Мы близки к завершению данного испытания. Однако, прежде чем приступить, я хочу, чтобы вы попытались понять эти две статьи, данную и предыдущую. Так вы действительно поймете следующую статью, в которой я рассмотрю исключительно ту часть, которая касается программирования на MQL5. Но я также постараюсь сделать её понятной. Если вы не понимаете эти две последние статьи, то вам будет тяжело понять и следующую, потому что материалы накапливаются. Чем больше вещей нужно сделать, тем больше нужно создать и понять для достижения цели.
Когда мы разрабатываем что-то в xlwings или в любом другом пакете, позволяющем читать и писать непосредственно в Excel, мы должны заметить, что все программы, функции или процедуры выполняются, а затем завершают свою задачу. Они не остаются в цикле, и неважно, как сильно мы стараемся сделать всё по-другому.
В данной статье я расскажу, как Chart Trade вместе с советником будет обрабатывать запрос на закрытие всех открытых позиций пользователя. Звучит просто, но есть несколько осложняющих моментов, и нужно знать, как управлять ими.
Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.
В отличие от того, что было в предыдущей статье, здесь мы осуществим проверку опции выбора на советнике. Хотя это еще не окончательное решение, но пока этого будет достаточно. С помощью данной статьи, вы сможете понять, как реализовать одно из возможных решений.
В данной статье рассмотрим новый популяционный алгоритм оптимизации CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), вдохновленный уникальной репродуктивной стратегией тлей. Алгоритм сочетает два механизма размножения — партеногенез и половое, а также использует колониальную структуру популяции с возможностью миграции между колониями. Ключевыми особенностями алгоритма являются адаптивное переключение между различными стратегиями размножения и система обмена информацией между колониями через механизм перелета.
Повышаем удобство работы с конвейером автоматической оптимизации: попробуем пройти путь от создания проекта оптимизации до теста итогового советника. Для наглядности промоделируем по шагам весь процесс создания итогового советника, останавливаясь для внесения желаемых исправлений.
В этой статье разрабатываем пользовательский набор инструментов MQL5 для удобного ручного тестирования на исторических данных в Тестере стратегий. Объясним его конструкцию и реализацию, уделив особое внимание интерактивным средствам управления сделками. Затем покажем, как использовать его для эффективного тестирования стратегий
В течение первой минуты после выхода важных экономических новостей риск просчета чрезвычайно высок. В течение этого короткого промежутка времени движение цены может быть неустойчивым и волатильным, что часто приводит к срабатыванию отложенных ордеров с обеих сторон. Вскоре после публикации — обычно в течение минуты — рынок, как правило, стабилизируется, возобновляя или корректируя преобладающий тренд с более типичной волатильностью. В этом разделе мы рассмотрим альтернативный подход к торговле на новостях, чтобы оценить его эффективность как ценного дополнения к инструментарию трейдера. Продолжайте читать, чтобы получить больше информации и подробностей из этого обсуждения.
Откройте для себя практические методы оптимизации использования памяти в торговых системах MQL5. Научитесь создавать эффективные, стабильные и быстродействующие советники и индикаторы. Рассмотрим, как в действительности работает память в MQL5, распространенные ловушки, которые замедляют ваши системы или приводят их к сбоям, и — самое важное! — как их исправить.
В настоящей статье сделаем первый шаг в программировании на MQL5, даже для совсем новичков. Мы покажем вам, как преобразовать знакомые свечные паттерны в полнофункциональный пользовательский индикатор. Свечные паттерны ценны тем, что они отражают реальное движение цены и сигнализируют о сдвигах на рынке. Вместо ручного сканирования графиков — подхода, чреватого ошибками и неэффективностью, — мы обсудим, как автоматизировать этот процесс с помощью индикатора, идентифицирующего и помечающего паттерны для вас. Попутно рассмотрим такие ключевые понятия, как индексация, временные ряды, средний истинный диапазон (для обеспечения точности при различной волатильности рынка), а также разработку пользовательской библиотеки свечных паттернов для многократного использования в будущих проектах.
Знаете ли вы, что стратегии "Золотой крест" (Golden Cross) и "Крест смерти" (Death Cross), основанные на пересечении скользящих средних, являются одними из самых надежных индикаторов для определения долгосрочных рыночных трендов? "Золотой крест" сигнализирует о бычьем тренде, когда более короткая скользящая средняя пересекает более длинную снизу вверх, в то время как "крест смерти" указывает на медвежий тренд, когда короткая скользящая средняя опускается ниже длинной. Несмотря на их простоту и эффективность, ручное применение этих стратегий часто приводит к упущенным возможностям или задержке сделок.
При возникновении необходимости вывести текстовую информацию на график мы можем воспользоваться функцией Comment(). Но её возможности достаточно сильно ограничены. Поэтому, в рамках этой статьи, мы создадим собственный компонент — диалоговое окно на весь экран, способное выводить многострочный текст с гибкими настройками шрифта и поддержкой прокрутки.
Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.
В данной статье рассмотрим как нам подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие советники нам понадобится создать и можно ли будет обойтись без изменений файлов библиотеки Advisor или свести необходимые изменения к минимуму.
Мы стремимся создать систему автоматической периодической оптимизации торговых стратегий, используемых в одном итоговом советнике. С развитием система становится всё более сложной, поэтому время от времени надо смотреть на неё в целом с целью выявления узких мест и неоптимальных решений.
Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.
Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?
Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.
Часто нам приходится делать шаг назад, а затем двигаться вперед. В этой статье мы покажем все изменения, необходимые для того, чтобы не нарушить работу индикаторов Mouse и Chart Trade. В качестве бонуса расскажем о других изменениях, произошедших в других заголовочных файлах, которые будут широко использоваться в будущем.
Исправление ошибок — неотъемлемая часть цикла программирования. В этой статье рассмотрены типовые приемы исправления ошибок (отладки) любого приложения, работающего в среде MetaTrader 5.
Сегодня мы начнем второй этап, на котором рассмотрим вопрос о системе репликации/моделирования рынка. Для начала мы покажем возможное решение для кросс-ордеров. Я покажу решение, но оно еще не окончательное, это будет вариант решения проблемы, решить которую предстоит в ближайшем будущем.
Улучшите свой код MQL5, оптимизировав логику, улучшив вычисления и сократив время выполнения, чтобы повысить точность тестирования на истории. Проведите тонкую настройку параметров, оптимизацию циклов и устранение неэффективности для улучшения результата.
Это первая из серии статей, посвященных математическим аспектам создания пользовательских критериев с особым акцентом на нелинейных функциях, применяемых в нейросетях, MQL5-коде для реализации, а также на использования целевых и корректирующих смещений.
В этой статье мы расскажем о классе C_ChartFloatingRAD. Это то, что позволяет Chart Trade работать. Однако на этом объяснение не закончится. Мы завершим его в следующей статье, так как содержание данной статьи довольно объемное и требует глубокого понимания. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
При разработке стратегии необходимо учитывать множество сложных деталей, на многие из которых не обращают особого внимания начинающие трейдеры. В результате многим трейдерам, включая меня, пришлось усвоить эти уроки на собственном горьком опыте. Данная статья основана на моих наблюдениях за распространенными подводными камнями, с которыми сталкивается большинство начинающих трейдеров при разработке стратегий на MQL5. В ней представлен ряд советов, хитростей и примеров, которые помогут определить причину дисквалификации советника и протестировать надежность наших собственных советников простым в применении способом. Цель состоит в том, чтобы обучить читателей, помогая им избежать мошенничества в будущем при покупке советников, а также предотвратить ошибки при разработке собственной стратегии.
В статье реализован быстрый тестер стратегий для моделей машинного обучения с применением Numba. По скорости он превосходит тестер стратегий на чистом Python в 50 раз. Автор рекомендует использовать эту библиотеку для ускорения математических расчетов и особенно там, где используются циклы.
В этой статье мы изменим последний код, показанный в данной серии о Chart Trade. Эти изменения необходимы, чтобы адаптировать код к текущей модели системы репликации/моделирования. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Осциллятор ATR — очень популярный индикатор, используемый в качестве индикатора волатильности, особенно на валютных рынках, где данные об объемах скудны. Как и в случае с предыдущими индикаторами, мы рассмотрим паттерны и поделимся стратегиями и отчетами о тестировании.
Сегодня мы рассмотрим, зачем нам нужна функция iSpread. Одновременно с этим мы поймем, как система информирует нас об оставшемся времени бара, когда для этого нет ни одного доступного тика. Представленные здесь материалы предназначены только для обучения. Ни в коем случае не рассматривайте его как окончательное приложение, целью которого не является изучение представленных концепций.
Сегодня мы продолжим работу над тем, чтобы заставить указатель мыши сообщать нам об оставшемся времени бара в периоды низкой ликвидности. Хотя на первый взгляд кажется, что всё просто, на самом деле эта задача гораздо сложнее. Это связано с некоторыми препятствиями, которые нам придется преодолеть. Поэтому важно, чтобы вы хорошо усвоили материал из первой части данной серии, чтобы понять следующие части.
Статья посвящена метаэвристическому алгоритму Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), который моделирует поведение облаков для решения задач оптимизации. Алгоритм использует принципы генерации, движения и распространения облаков, адаптируясь к "погодным условиям" в пространстве решений. Статья раскрывает, как метеорологическая симуляция алгоритма находит оптимальные решения в сложном пространстве возможностей и подробно описывает этапы работы ACMO, включая подготовку "неба", рождение облаков, их перемещение и концентрацию дождя.
