Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
Хотите раздавать свои торговые сигналы и получать за это деньги? Зарегистрируйтесь на сайте MQL5.com в качестве продавца, укажите свой торговый счет и предложите трейдерам подписку на копирование ваших сделок.
Здесь я покажу, как создать в терминале бегущую строку, которая обычно используется для отображения котировок на бирже. Создавать такую строку мы будем только при помощи MQL5, не используя никакое другое внешнее программирование.
Что такое Frames Analyzer? Это подключаемый модуль к любому торговому эксперту для анализа фреймов оптимизации во время оптимизации параметров в тестере стратегий, а также вне тестера посредством чтения MQD-файла или базы данных, которая создаётся сразу после оптимизации параметров. Вы сможете делиться этими результатами оптимизации с другими пользователями, у которых есть инструмент Frames Analyzer, чтобы обсудить полученные результаты оптимизации вместе.
Перед вами новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Мы изучим еще один технический инструмент — индикатор Fractals, а также разработаем на его основе торговые системы для работы в терминале MetaTrader 5.
Сегодня вы научитесь создавать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье мы начали разрабатывать систему ордеров, которой будем пользоваться в автоматическом советнике. Однако мы создали только одну из необходимых функций или процедур.
Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.
Системы графического анализа цен заслуженно популярны у трейдеров. В данной статье я рассказываю о полной системе Мюррея, включающей не только его знаменитые уровни, но и некоторые другие полезные техники оценки текущего положения цены и принятия решения о сделке.
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В ней мы будем изучать индикатор Alligator, а также создадим на его основе торговые системы.
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Accelerator Oscillator — узнаем, как его использовать и как создавать торговые системы на его основе.
Это ленивый алгоритм, который не учится на обучающей выборке, а хранит все доступные наблюдения и классифицирует данные сразу же, как только получает новую выборку. Несмотря на простоту, этот метод используется во множестве реальных приложений.
Мы продолжаем удалять разные вещи внутри советника. Это будет последняя статья в этой серии. Последнее, что будет удалено в данной серии статей - это звуковая система. Это может сбить читателя с толку, если он не следил за этими статьями.
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этот раз познакомимся с Индексом относительной бодрости (Relative Vigor Index, RVI).
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз она посвящена Индексу денежного потока MFI. Мы подробно изучим этот индикатор и разработаем простые торговые системы на MQL5 для исполнения в MetaTrader 5.
Наша система ордеров по-прежнему не справляется с одной задачей, но мы, НАКОНЕЦ, разберемся с этим. На платформе MetaTrader 5 есть система тикетов, которая позволяет нам создавать или корректировать значения ордеров. Кстати, идея состоит в том, чтобы иметь советника, который поможет нам сделать ту же систему тикетов быстрее и эффективнее.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. В этой статье мы поговорим об индикаторе Скользящей средней с динамическим периодом усреднения (Variable Index Dynamic Average, VIDYA) и создадим торговую систему по его показателям.
Это очередная статья из серии, и в ней мы познакомимся с еще одним полезным техническим инструментом для торговли — индикатором Awesome Oscillator (AO). Узнаем, как разрабатывать торговые системы на основе показателей от этого индикатора.
Продолжаем изучение методов машинного обучения. Данной статьей мы начинаем еще одну большую тему "Обучение с подкреплением". Данный подход позволяет моделям выстаивать определенные стратегии для решения поставленных задач. И мы рассчитываем, что это свойство обучения с подкреплением откроет перед нами новые горизонты построения торговых стратегий.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об Индексе силы быков Bulls Power и создадим торговую систему по его показателям.
В этой статье мы научимся, как заставить платформу MT5 говорить. А что если мы сделаем советника более веселым? Торговля на финансовых рынках часто является чрезвычайно скучным и монотонным занятием, но мы можем сделать эту работу менее утомительной. Этот проект может стать опасным, если у вас есть проблема, делающая вас зависимым, но на самом деле весь сценарий с модификациями может быть более увлекательным и менее скучным.
Эта статья о том, чего вы не найдете в отчете о тестировании, чего следует ожидать при использовании советников, как управлять своими деньгами при использовании роботов и как покрыть значительный убыток, чтобы остаться в трейдинге при автоматизированной торговле.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об Индексе силы медведей Bears Power и создадим торговую систему по его показателям.
Давайте перейдем к более полноценной системе ордеров непосредственно на графике. В этой статье я вам покажу способ исправить систему ордеров или, скорее, как сделать её более интуитивно понятной.
Сегодня мы выведем нашу систему ордеров на новый уровень, но сначала нам нужно решить несколько задач. Сейчас у нас есть разные вопросы, которые связаны с тем, как мы хотим работать и какие вещи мы делаем в течение торгового дня.
В этой статье мы сделаем финальный рывок к производительности советника... так что будьте готовы к долгому чтению. Чтобы сделать наш советник надежным, мы сначала удалим из кода всё, что не является частью торговой системы.
Мы сделаем систему ордеров более гибкой. Здесь я покажу вам, как и где внести изменения в код, чтобы делать его более гибким, что позволит нам намного быстрее изменять лимиты позиций.
В этой статье мы сделаем систему более надежной, чтобы обеспечить более стабильное и безопасное использование. Один из способов достижения нужной надежности — постараться как можно больше повторно использовать код, чтобы он постоянно проверялся в разных ситуациях. Однако, это только один из путей, а другой — использование ООП.
Сегодня мы продолжим разработку новой системы ордеров. Внедрить новую систему совсем непросто: мы часто сталкиваемся с проблемами, которые сильно усложняют процесс. Когда эти проблемы появляются, нам приходится останавливаться и заново анализировать направление, по которому мы движемся.
Разработка торговых стратегий связана с обработкой больших объемов данных. Теперь прямо в MQL5 вы можете работать с базами данных с помощью SQL-запросов на основе SQLite. Важным преимуществом данного движка является то, что вся база данных содержится в единственном файле, который находится на компьютере пользователя.
В данной статье мы поэтапно разберем вариант реализации торговой системы на основе программирования глубоких нейронных сетей на Python. Для этого мы используем библиотеку машинного обучения TensorFlow, разработанной компанией Google. А для описания нейронных сетей используем библиотеку Keras.
Применение компьютерного зрения позволит обучать нейронные сети на визуальном представлении ценового графика и индикаторов. Данный метод позволит нам более свободно оперировать всем комплексом технических индикаторов, так как не требует их цифровой подачи в нейронную сеть.
Метамодели в машинном обучении: Автоматическое создание торговых систем практически без участия человека — Модель сама принимает решение как торговать и когда торговать.
Специальные типы данных matrix и vector позволяют писать код, приближенный к математической записи. Это избавляет от необходимости создавать вложенные циклы и помнить о правильной индексации массивов, которые участвуют в вычислении. Таким образом повышается надежность и скорость разработки сложных программ.
Доходность является самым очевидным показателем, который используют инвесторы и начинающие трейдеры для анализа эффективности торговли. Профессиональные трейдеры пользуются более надежными инструментами для анализа стратегии, среди них — коэффициенты Шарпа и Сортино.
Данная статья познакомит читателя с техникой машинного обучения для торговли сеткой и мартингейлом. К моему удивлению, такой подход по каким-то причинам совершенно не затронут в глобальной сети. Прочитав статью, вы сможете создавать своих собственных ботов.
Статья посвящена программной генерации пользовательских символов, с помощью которых демонстрируется несколько популярных способов отображения котировок. Предложен вариант малоинвазивной адаптации советников для торговли реальным символом с графика производного пользовательского символа. Исходные коды MQL прилагаются.
В данной серии статей будем искать практическое применение теории вероятностей для описания процесса торговли и ценообразования. В первой статье мы познакомимся с основами комбинаторики и теории вероятностей, и разберем первый пример применения фракталов в рамках теории вероятности.
В данной статье я решил провести исследование на тему сведения множественных состояний к двойным. Основная цель — это анализ и полезные выводы, которые могут помочь в дальнейшей разработке масштабируемых торговых алгоритмов на базе теории вероятностей. Конечно, не обошлось и без математики, но учитывая опыт предыдущих статей, вижу, что более общая информация гораздо полезнее деталей.
В данной статье вы познакомитесь с методами активного машинного обучения на реальных данных, узнаете какие плюсы и минусы они имеют. Возможно, эти методы займут свое место в вашем арсенале моделей машинного обучения. Термин трансдукции был введен Владимиром Наумовичем Вапником, изобретателем машины опорных векторов или SVM (support vector machine).
