Bu makale, alım-satım algoritmalarının geliştirilmesine yönelik kapsamlı bir yaklaşımı incelemektedir: projenin kurulmasından ve mantık hatalarının giderilmesinden, bitmiş ürünün korunmasına kadar. MetaEditor'ın yerleşik araçlarını keşfedeceğiz: gerçek tikler kullanılarak adım adım hata ayıklama, performans profilleme ve hesaplamaları hızlandırmak için C++ DLL'leriyle doğrudan entegrasyon. Makalede ayrıca MQL5 Cloud Protector kullanılarak fikri mülkiyetin nasıl korunacağı da anlatılmaktadır. Açıklanan tekniklerin uygulanması, Uzman Danışman geliştirmeyi kaotik bir çözüm arayışından sistematik bir sürece dönüştürecek ve bir strateji geliştirmek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltacaktır.
Makale, MetaTrader 5'te 3D görselleştirmeler ve etkileşimli arayüzler oluşturmak için DirectX 11 ve yerleşik MQL5 araçlarının pratik uygulamasını açıklamaktadır. Odak noktası bilişsel verimliliktir - 3D grafiklerin ve yönlendirilmiş sahnelerin optimizasyon verilerini, likidite kümelerini ve çok boyutlu alım-satım senaryolarını anlamaya yardımcı olma yeteneği. DX veri hattının temelleri, gölgelendiricilerle çalışma, fare ve klavye olaylarını bağlama ve nesnel teknolojik sınırlamalar ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Bu makale, strateji ölçütlerini anlaşılır 3D analitik görüntülere dönüştürmeye hazır olan MQL5 geliştiricilerine ve algoritmik yatırımcılara yöneliktir; burada elde edilen görsel katman karar verme sürecini hızlandırır.
Bu makalede, terminalinizi zamansız Renko, Aralık ve Eşit Hacim grafikleri oluşturmak ve sentetik enstrümanları bir araya getirmek için bir veri yapıcısına dönüştürmek üzere MetaTrader 5 özel sembollerinin API'sinin nasıl kullanılacağını gösteriyoruz. Platform sınırlamalarını dikkate alarak stres testleri (makas genişlemesi, durma seviyesi değişiklikleri) için tik birleştirme ve geçmiş değiştirmeyi analiz edeceğiz. Ayrıca, hazır kod parçalarıyla CiCustomSymbol'ü kullanma ve emirleri CustomOrder sarmalayıcısı aracılığıyla gerçek bir sembole yönlendirme konusunda biraz pratik yapacaksınız.
Makale, MQL5'teki olay odaklı mimariye adanmıştır ve tek parça OnTick modelinden dağıtılmış işlemeye geçişi açıklamaktadır. Önceden tanımlanmış ve özel olayları, hizmetleri, programlar arası mesajlaşmayı ve yaygın mimari hataları ele alacağız. Uygulamalı bir örnek, yükü azaltmak, okunabilirliği artırmak ve bakımı basitleştirmek için göstergeler ve Uzman Danışman arasındaki etkileşimlerin nasıl düzenleneceğini göstermektedir.
Makale, yerleşik ekonomik takvimi kullanarak MetaTrader 5'te haberlere dayalı alım-satıma sistematik bir yaklaşım sunmaktadır: veri yapısı, API fonksiyonları, zaman senkronizasyon kuralları ve olay filtreleme. Sunucuya aşırı yük bindirmeden önbelleğe alma ve aşamalı güncelleme yöntemleri açıklanmaktadır. Makale ayrıca, aynı algoritmayı kullanarak deterministik testler için geçmişi bir .EX5 kaynağına aktarmaya yönelik çalışan bir mekanizma sağlamaktadır.
Makale, SQLite kullanılarak MQL5'te bir işlem günlüğü tutmak için temel bir çalışma seti sunmaktadır: işlemler, sinyaller ve olaylar için bir tablo yapısı, indeksler, hazırlanmış ifadeler ve işlemler ve standart analitik SQL sorguları. MetaTrader 5'te istatistik paneliyle entegrasyon ve MetaEditor aracılığıyla veritabanıyla çalışma gösterilmektedir. Bu yaklaşım, Uzman Danışman kodunu karmaşıklaştırmadan günlüğün otomatikleştirilmesine, hesaplamaların hızlandırılmasına ve analiz yapılmasına olanak tanır.
Bu makale, MetaTrader 5'te L1 trend filtrelemenin pratik uygulamasını ele almakta ve hem matematiksel temellerini hem de MQL5 programlarındaki kullanımını kapsamaktadır. L1 filtresi, fiyat gürültüsünü azaltırken temel piyasa yapısını koruyan parçalı doğrusal trendlerin çıkarılmasını sağlar. Çalışma, parametre ölçeklendirmesini, trend hesaplama davranışını ve yöntemin algoritmik alım-satım stratejilerine entegrasyonunu analiz etmektedir. Deneysel sonuçlar, L1 trend filtrelemenin sinyal kararlılığını, işlem zamanlamasını ve alım-satım sistemlerinin genel sağlamlığını nasıl iyileştirebileceğini göstermektedir.
Bu, MQL5'te MVC (Model-View-Controller) mimari paradigması kullanılarak bir tablo modelinin uygulanmasına adanmış makalenin ikinci bölümüdür. Bu makalede, önceden oluşturulmuş tablo modeline dayalı olarak tablo ve başlık sınıflarının geliştirilmesi açıklanmaktadır. Geliştirilen sınıflar, sonraki makalelerde ele alınacak olan Görünüm ve Kontrolcü bileşenlerinin uygulanması için temel oluşturacaktır.
Bu makalede, veri mantığını, sunumu ve kontrolü ayırarak yapılandırılmış, esnek ve ölçeklenebilir kod sağlayan MVC (Model-View-Controller) mimari modelini kullanarak MQL5'te bir tablo modeli geliştirme sürecini ele alacağız. Verileri depolamak için bağlantılı listelerin kullanımı da dahil olmak üzere bir tablo modeli oluşturmak için sınıfların uygulanmasını inceleyeceğiz.
Zaman ve fiyatın karesi alınarak oluşturulan Gann'ın 9’un Karesine dayalı bir gösterge oluşturacağız. Kodu hazırlayacağız ve göstergeyi platformda farklı zaman aralıklarında test edeceğiz.
Bu makalede, MetaTrader 4 ve 5’te alım-satım için tüm otomasyon zincirini tamamlamamı sağlayan ve aynı zamanda çok daha ilginç bir şey yapmamı sağlayan iyileştirmelerin ilk bölümünü göstereceğim. Şu andan itibaren, bu çözüm hem Uzman Danışman oluşturmayı hem de optimizasyonu tamamen otomatikleştirmeme ve etkili alım-satım konfigürasyonları bulmak için harcanan emeği en aza indirmeme olanak tanıyor.
Makine öğrenimi, strateji geliştirme için popüler bir yöntem haline gelmiştir. Karlılığı ve tahmin doğruluğunu en üst düzeye çıkarmaya daha fazla odaklanılırken, tahmin modelleri oluşturmak için kullanılan verilerin işlenmesinin önemine çok fazla dikkat edilmemiştir. Bu makalede, Timothy Masters'ın “Testing and Tuning Market Trading Systems” (piyasa alım-satım sistemlerinin test edilmesi ve ayarlanması) kitabında belgelendiği gibi, tahmin modeli oluşturmada kullanılacak göstergelerin uygunluğunu değerlendirmek için entropi kavramını kullanmayı ele alacağız.
MQL5 Algo Forge sürüm kontrol sistemi ve deposunu kullanmanın ince detaylarını açıklayarak Simple Candles ve Adwizard projelerini geliştirmeye devam edeceğiz.
MQL5 Algo Forge’daki herhangi bir depodan harici kodu kendi projenize nasıl entegre edebileceğinizi keşfedelim. Bu makalede, nihayet bu heyecan verici ama aynı zamanda daha karmaşık görevi ele alacağız: MQL5 Algo Forge’daki üçüncü taraf depolardan kütüphanelerin pratikte nasıl bağlanacağı ve kullanılacağı.
MetaEditor'da projeler üzerinde çalışırken, geliştiriciler genellikle kod sürümlerini yönetme ihtiyacıyla karşılaşırlar. MetaQuotes kısa süre önce GIT'e geçiş yapılacağını açıkladı ve kod sürümleme ve işbirliği özelliklerine sahip MQL5 Algo Forge'u duyurdu. Bu makalede, yeni ve daha önce var olan araçların nasıl daha verimli kullanılabileceğini tartışacağız.
Algoritmik alım-satım geliştiricileri için özel bir portal olan MQL5 Algo Forge ile tanışın. Git'in gücünü, MQL5 ekosistemindeki projeleri yönetmek ve düzenlemek için kullanıcı dostu bir arayüzle birleştiriyor. Burada ilginizi çeken yazarları takip edebilir, ekipler oluşturabilir ve algoritmik alım-satım projeleri üzerinde işbirliği yapabilirsiniz.
Bu makalede, trend göstergeleri kategorisindeki standart göstergelere bakacağız. Uzman Danışmanlarda kullanımları için kullanıma hazır şablonlar oluşturacağız - parametrelerin bildirilmesi ve ayarlanması, göstergenin başlatılması ve sonlandırılması, ayrıca Uzman Danışmanlardaki gösterge arabelleklerinden veri ve sinyal alınması.
Bu makalede, hacim ve Bill Williams göstergeleri kategorisinin standart göstergelerine bakacağız. Uzman Danışmanlarda kullanımları için kullanıma hazır şablonlar oluşturacağız - parametrelerin bildirilmesi ve ayarlanması, göstergenin başlatılması ve sonlandırılması, ayrıca Uzman Danışmanlardaki gösterge arabelleklerinden veri ve sinyal alınması.
Makale, osilatör kategorisindeki standart göstergeleri ele almaktadır. Uzman Danışmanlarda kullanımları için kullanıma hazır şablonlar oluşturacağız - parametrelerin bildirilmesi ve ayarlanması, göstergenin başlatılması ve sonlandırılması, ayrıca Uzman Danışmanlardaki gösterge arabelleklerinden veri ve sinyal alınması.
Makale, elektromanyetizma benzeri algoritmanın (EM) ilkelerini, yöntemlerini ve çeşitli optimizasyon problemlerinde kullanım olanaklarını açıklamaktadır. EM algoritması, büyük miktarda veri ve çok boyutlu fonksiyonlarla çalışabilen verimli bir optimizasyon aracıdır.
Fidan dikimi ve büyütme (SSG) algoritması, çok çeşitli koşullarda hayatta kalmak için olağanüstü yetenek gösteren gezegendeki en dirençli organizmalardan birinden esinlenmiştir.
Bu makale, MQL5 dilinde ilk adımlarımı nasıl attığımı anlatacağım bir tür kendimle röportaj niteliğinde olacaktır. Size nasıl harika bir MQL5 programcısı olabileceğinizi göstereceğim. Bu başarıya ulaşmanız için gerekli temelleri açıklayacağım. Tek ön koşul öğrenmeye istekli olmaktır.
Bu makalede, mükemmel ses uyumunu bulma sürecinden esinlenen en güçlü optimizasyon algoritması olan armoni aramayı (HS) inceleyecek ve test edeceğiz. Peki şu anda sıralamamızda lider olan algoritma hangisi?
GSA, cansız doğadan ilham alan bir popülasyon optimizasyon algoritmasıdır. Algoritmada uygulanan Newton'un yerçekimi yasası sayesinde, fiziksel cisimlerin etkileşimini modellemenin yüksek güvenilirliği, gezegen sistemlerinin ve galaktik kümelerin büyüleyici dansını gözlemlememize olanak tanır. Bu makalede, en ilginç ve orijinal optimizasyon algoritmalarından birini ele alacağız. Uzay nesnelerinin hareket simülatörü de sağlanmıştır.
E. coli bakterisinin yiyecek arama stratejisi, bilim insanlarına BFO optimizasyon algoritmasını yaratmaları için ilham vermiştir. Algoritma, optimizasyona yönelik orijinal fikirler ve umut verici yaklaşımlar içermekte olup daha fazla çalışmaya değerdir.
Bu makalede, yalnızca bir grafiğe eklenerek birden fazla grafikte kullanılabilen evrensel bir MetaTrader robotu oluşturmak için basit bir şablonu inceleyeceğiz, böylece robotun her bir örneğini her bir grafikte yapılandırmaya gerek kalmayacaktır.
Bu makalede MetaTrader 5 platformunu nasıl konuşturacağımızı öğreneceğiz. Uzman Danışmanı daha eğlenceli hale getirmeye ne dersiniz? Finansal piyasalarda alım-satım yapmak genellikle çok monotondur, ancak bu süreci daha eğlenceli hale getirebiliriz. Bu projenin bağımlılık gibi sorunlar yaşayanlar için tehlikeli olabileceğini lütfen unutmayın. Genel olarak alım-satım sürecini daha keyifli hale getireceğiz.
Bu makalede, Fisher'ın iris veri kümesinin sınıflandırma görevini çözmek için Scikit-learn kütüphanesinde bulunan tüm sınıflandırma modellerinin uygulanmasını inceleyeceğiz. Bu modelleri ONNX formatına dönüştürmeye ve elde edilen modelleri MQL5 programlarında kullanmaya çalışacağız. Ek olarak, orijinal modellerin doğruluğunu tam iris veri setindeki ONNX versiyonlarıyla karşılaştıracağız.
Bu makalede, finansal veri analizinin verimliliğini artırabilecek ALGLIB 3.19 sayısal analiz kütüphanesini, uygulamalarını ve yeni algoritmalarını kısaca gözden geçireceğiz.
Bu makalede, komisyon ve swap dahil olmak üzere herhangi bir işlemin toplam kâr veya zararını nasıl hesaplayacağınızı göstereceğim. En doğru matematiksel modeli sağlayacağım ve onu kodu yazmak ve standartla karşılaştırmak için kullanacağım. Ayrıca, kârı hesaplamak için olan ana MQL5 fonksiyonunun içerisine girmeye ve enstrüman özelliklerindeki gerekli tüm değerlerin özüne inmeye çalışacağım.
Emir sistemimizin hala yapamadığı bir görev var, ancak bunu nihayet çözeceğiz. MetaTrader 5, emir değerlerinin oluşturulmasına ve düzeltilmesine olanak tanıyan bir fiş sistemi sağlar. Fikir, aynı fiş sistemini daha hızlı ve daha verimli hale getirecek bir Uzman Danışmana sahip olmaktır.
Doğrudan grafik üzerinde daha eksiksiz bir emir sistemine geçiş yapıyoruz. Bu makalede, emir sistemini düzeltmenin, daha doğrusu daha kolay anlaşılır hale getirmenin bir yolunu göreceğiz.
Bugün emir sistemimizi bir üst seviyeye taşıyacağız. Ancak önce üzerinde durmamız gereken birkaç şey var. Şimdi, nasıl ticaret yapmak istediğimizle ilgili bazı çözülmesi gereken konulara odaklanacağız.
Yabancı otların çok çeşitli koşullarda hayatta kalma konusundaki şaşırtıcı yeteneği, güçlü bir optimizasyon algoritması için bir fikir haline gelmiştir. IWO, daha önce incelenenler arasındaki en iyi algoritmalardan biridir.
Regresyon, etiketlenmemiş bir örnekten gerçek değeri tahmin etme görevidir. Regresyon metrikleri, regresyon modeli tahminlerinin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır.
Nesne yönelimli programlama, okunması ve değiştirilmesi kolay olan daha kompakt bir kod oluşturulmasını sağlar. Burada üç ONNX modeli için örneğe bir göz atacağız.
Burada makine öğreniminin sadece bir yönünü - aktivasyon fonksiyonlarını - açıklayacağız. Yapay sinir ağlarında, bir nöron aktivasyon fonksiyonu, bir girdi sinyalinin veya bir dizi girdi sinyalinin değerlerine dayalı olarak bir çıktı sinyali değerini hesaplar. Sürecin iç işleyişini derinlemesine inceleyeceğiz.
Bu makalede, Uzman Danışmanın performansına yönelik son adımı atacağız. Bu yüzden uzun bir okumaya hazırlıklı olun. Uzman Danışmanımızı sağlam hale getirmek için, öncelikle ticaret sisteminin bir parçası olmayan her şeyi koddan kaldıracağız.
