В данной статье я постараюсь подробно объяснить, что такое сетка и мартингейл, а также что в них общего. Ну и попытаться проанализировать, насколько эти стратегии жизнеспособны в реальности. Будет математическая часть и практическая.
В статье рассмотрим создание мультисимвольного мультипериодного стандартного индикатора Accumulation/Distribution. Чтобы программы, написанные под устаревшую платформу MetaTrader 4, основанные на данной библиотеке, могли нормально работать при переходе на MetaTrader 5, мы немного доработаем классы библиотеки касаемо индикаторов.
В данной статье мы будем искать закономерности на рынке, создавать советников на их основе и проверять, как долго эти закономерности сохраняют работоспособность и вообще, сохраняют ли они ее.
Продолжаем наше погружение в мир нейронных сетей. И в этой статье я предлагаю поговорить о рекуррентных нейронных сетях. Данный тип нейронных сетей предлагается для использования с временными рядами, коими и являются ценовые графики в торговой платформе MetaTrader 5.
Статья ставит целью максимально просто и быстро описать основные особенности торговли на форекс, поделиться простыми истинами с новичками. Ну и постараться ответить на наиболее волнующие вопросы в трейдерской среде, а также написать простенький индикатор.
В статье завершим разработку объектов мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов. На примере стандартного индикатора Ichimoku Kinko Hyo разберём создание сложносоставных пользовательских индикаторов, имеющих вспомогательные рисуемые буферы для отображения данных на графике.
Продолжая тему нейронных сетей, предлагаю рассмотреть сверточные нейронные сети. Данный тип нейронных сетей был разработан для поиска объектов на изображении. Рассмотрим, как он может нам помочь в работе на финансовых рынках.
В статье на примере будет рассмотрена методика разработки торговых алгоритмов при использовании последовательного научного подхода к анализу возможных закономерностей ценообразования и построения на основе этих закономерностей торговых алгоритмов.
В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.
В статье начнём разработку методов работы со стандартными индикаторами, что в итоге позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы на базе классов библиотеки. Также добавим в классы таймсерий событие "Пропущенные бары" и разгрузим код основной программы, переместив из неё функции подготовки библиотеки в класс CEngine.
Трейдеры часто говорят о трендах и флэтах, но очень не многие действительно правильно понимают что-же такое на самом деле тренд / флэт и только единицы способны внятно объяснить эти понятия. Вокруг этих базовых понятий, сложился устойчивый набор предрассудков и заблуждений. Все это несмотря на то, что для заработка необходимо понимать математический и логический смысл. В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое тренд, что такое флэт, какова структура рынков трендовая, флэтовая или какая-то другая. Рассмотрим какая должна быть стратегия, чтобы заработать на трендовом рынке, и какая должна быть стратегия, чтобы заработать во время флэта.
Рассмотрены вопросы шифровки / дешифровки объектов в MetaTrader-e и сторонних программах с целью выяснения условий, при которых одинаковые результаты будут получаться при одинаковых исходных данных.
В статье доработаем классы объектов индикаторных буферов для работы в мультисимвольном режиме. Таким образом у нас будет готово всё для создания в своих программах мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Добавим недостающий функционал объектам расчётных буферов, что позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы.
В статье начнём доработку объектов-индикаторных буферов и класса коллекции буферов для работы в мультипериодном и мультисимвольном режимах. В данной статье рассмотрим работу объектов-буферов для получения и вывода данных с любого таймфрейма на текущий график текущего символа.
Большая программа начинается с маленького файла, который затем начинает расти в размерах, наполняться множеством функций и объектов. Большинство разработчиков роботов справляется с этой проблемой с помощью включаемых файлов. Но лучше сразу же начинать писать любую программу для трейдинга в проекте — это выгодно во всех отношениях.
В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.
С данной статьи начнём делать классы индикаторных буферов для библиотеки DoEasy. Сегодня создадим базовый класс абстрактного буфера, который будет являться основой для создания различных типов классов индикаторных буферов.
За месяц рынки упали более чем на 30%. Это ли не лучшее время для тестирования советников на основе сеток и мартингейл? Данная статья является продолжением серии статей "Создаем кроссплатформенный советник-сеточник", выход которого не планировался. Но раз сам рынок предоставляет возможность устроить советнику-сеточнику стресс-тестирование, почему бы этим не воспользоваться. Так давайте займемся этим.
В статье рассмотрим создание простого мультипериодного индикатора на основе библиотеки DoEasy. Доработаем классы таймсерий для получения данных с любых таймфреймов для отображения их на текущем периоде графика.
В статье рассмотрим применение библиотеки DoEasy для создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Подготовим классы библиотеки для работы в составе индикаторов и протестируем правильное создание таймсерий для их использования в качестве источников данных в индикаторах. Организуем создание и отсылку событий таймсерий.
В статье рассмотрим реалтайм-обновление данных таймсерий и отправку сообщений о событии "Новый бар" на график управляющей программы от всех таймсерий всех символов для возможности обработки этих событий в своих программах. Для определения необходимости обновления таймсерий для нетекущих символа и периодов графика будем использовать класс "Новый тик".
Статья посвящена созданию коллекции таймсерий заданных таймфреймов для всех используемых в программе символов. Создадим коллекцию таймсерий, методы установки параметров таймсерий, содержащихся в коллекции, и первичное наполнение созданных таймсерий в коллекции историческими данными.
В статье рассмотрим объединение списков объектов-баров по каждому используемому периоду символа в один объект таймсерий символа. Таким образом у нас будет для каждого символа подготовлен объект, хранящий списки всех используемых периодов таймсерии символа.
В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе метода опорных векторов, предложена его реализация на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты. Данная технология до сих пор не была ещё реализована на MQL. Но сначала нам потребуется познакомиться с некоторым математическим аппаратом.
С этой статьи мы открываем новую серию описания создания библиотеки "DoEasy" для простого и быстрого создания программ. Сегодня начнём подготавливать функционал библиотеки для доступа и работе с данными таймсерий символов. Создадим объект "Бар", хранящий основные и расширенные данные бара таймсерии, и разместим объекты-бары в список-таймсерию для удобного поиска и сортировки этих объектов.
В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе эмпирической модовой декомпозиции, предложена его реализации на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты.
В этой статье мы завершим описание концепции работы с отложенными торговыми запросами и создадим функционал для удаления отложенных ордеров и модификации ордеров и позиций по условиям. Таким образом у нас будет в наличии весь функционал, при помощи которого можно будет впоследствии создавать несложные пользовательские стратегии, а вернее — некоторую логику поведения советника при наступлении заданных пользователем условий.
Продолжаем работу над функционалом библиотеки для реализации торговли при помощи отложенных запросов. У нас уже реализована отправка торговых запросов по условию на открытие позиций и установку отложенных ордеров. Сегодня создадим возможность полного, частичного и встречного закрытия позиций по условию.
Продолжаем создавать функционал, позволяющий производить торговлю при помощи отложенных запросов. В этой статье мы реализуем возможность устанавливать отложенные ордеры по условию.
В данной статье мы продолжим рассматривать технологию OLAP в применении к трейдингу, расширяя функционал, представленный в первых двух статьях. На этот раз оперативному анализу подвергнутся котировки. Показано выдвижение и проверка гипотез о торговых стратегиях на основе агрегированных показателей истории. Представлены эксперты для исследований побаровых закономерностей и адаптивной торговли.
Начиная с этой статьи, мы создадим функционал, позволяющий производить торговлю при помощи отложенных запросов по условию. Например, при наступлении или превышении некоего времени, либо при превышении заданного размера прибыли, либо при регистрации события закрытия позиции по стоплосс.
Расширенное исследование сезонных характеристик: автокорреляция тепловые карты и диаграммы рассеяния. Целью текущей статьи является показать, что "память рынка" имеет сезонный характер, который выражается через максимизацию корреляции приращений произвольного порядка.
В прошлой статье создали классы объектов отложенных запросов, соответствующие общей концепции объектов библиотеки. Сегодня займёмся классом, позволяющем управлять объектами отложенных запросов.
В прошлых статьях проверили концепцию отложенных торговых запросов. Отложенный запрос — это по сути обычный торговый приказ, но исполняемый по некоему условию. Сегодня создадим полноценные классы объектов-отложенных запросов — базовый объект-запрос и его наследников.
Это третья статья о концепции отложенных запросов. В ней мы завершим тестирование работы с отложенными торговыми запросами - создадим методы для закрытия позиций, удаления отложенных ордеров и модификацию параметров позиций и отложенных ордеров.
В статье продолжим работу над торговыми запросами и реализуем выставление отложенных ордеров, а также устраним найденные недочёты в работе торгового класса.
Исследование сезонных характеристик финансовых временных рядов при помощи диаграмм Boxplot. Каждый отдельный ящик с усами дает хорошее представление о том, как распределены значения в наборе данных. Boxplots не следует путать с графиком японских свечей, хотя они визуально похожи.
В предшествующих двух статьях было рассмотрено использование технических фигур Меррилла применительно к различным типам данных. Разработано приложения для тестирования на базе этой идеи. В данной статье продолжаем работу над Конструктором стратегий, улучшаем его работу, делаем более удобным и расширяем его функционал и возможности.
В статье организуем хранение некоторых данных в значении магического номера ордеров и позиций и приступим к реализации отложенных запросов. Для проверки концепции создадим первый тестовый отложенный запрос на открытие рыночных позиций при получении от сервера ошибки, требующей ожидания и отправки повторного запроса.
После того, как мы отправили торговый приказ на сервер, не стоит считать, что "дело сделано". Теперь нам необходимо проверить коды ошибок, ну или отсутствие ошибок. В статье рассмотрим обработку ошибок, возвращаемых торговым сервером, подготовим базу для создания отложенных торговых запросов.
