Bu makalede ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA) optimizasyon yöntemini ele alacağız. Yapılan değişiklik sayesinde algoritma, dışarıdan bakan bir oyuncudan gerçek bir derecelendirme tablosu liderine dönüştü.
Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS) algoritması, %80'e varan çoğunluğu türdeş organize topluluklar halinde yüzen balıkların sürü içerisindeki davranışlarından esinlenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Balık kümelerinin, yiyecek arama ve avcılardan korunma verimliliğinde önemli bir rol oynadığı kanıtlanmıştır.
Bu makalede, otomatik ticaret için bazı çok ilginç ve faydalı teknikler göstereceğim. Bazıları size tanıdık gelebilir. En ilginç yöntemleri ele almaya çalışacağım ve neden kullanmaya değer olduklarını açıklayacağım. Ayrıca, bu tekniklerin pratikte ne şekilde kullanılabileceklerini göstereceğim. Uzman Danışmanlar oluşturacağız ve geçmiş fiyatlar üzerinde açıklanan tüm teknikleri test edeceğiz.
İnceleyeceğimiz bir sonraki algoritma, Levy uçuşlarını kullanan guguk kuşu arama optimizasyonudur. Bu, en yeni optimizasyon algoritmalarından biridir ve derecelendirme tablosunda yeni bir liderdir.
Bu makalede en yeni modern optimizasyon algoritmalarından biri olan gri kurt optimizasyonunu ele alacağız. Test fonksiyonları üzerindeki orijinal davranışı, bu algoritmayı daha önce incelenenler arasında en dikkat çekici olanlardan biri haline getirmektedir. Bu, sinir ağlarının, çok değişkenli düzgün fonksiyonların eğitiminde kullanılan en iyi algoritmalardan biridir.
Bu makalede, yapay arı kolonisi algoritmasını inceleyeceğiz ve bilgi birikimimizi fonksiyon uzaylarıyla çalışmanın yeni ilkeleriyle destekleyeceğiz. Ayrıca algoritmanın klasik versiyonuna yorumumuzu katarak değiştirilmiş bir versiyonunu uygulayacağız.
Bu sefer karınca kolonisi optimizasyonu algoritmasını analiz edeceğiz. Bu algoritma çok ilginç ve karmaşıktır. Makalede, yeni bir ACO türü oluşturma girişiminde bulunacağız.
Bu makalede, popüler parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) algoritmasını ele alacağız. Bir önceki makalede, optimizasyon algoritmalarının yakınsama, yakınsama oranı, kararlılık, ölçeklenebilirlik gibi önemli özelliklerini tartıştık, ayrıca bir test ortamı geliştirdik ve en basit RNG algoritmasını inceledik.
Bu makale, optimizasyon algoritması sınıflandırmasına giriş niteliğinde bir makaledir. Makalede, optimizasyon algoritmalarını karşılaştırmaya ve belki de yaygın olarak bilinen algoritmalar arasından en evrensel olanını belirlemeye hizmet edecek bir test ortamı (bir fonksiyon kümesi) oluşturmaya odaklanılmaktadır.
Bu makalede, internetten nasıl veri elde edileceğini ve Uzman Danışmanda nasıl kullanılacağını ele almaya devam ediyoruz. Bu kez alternatif bir sistem geliştireceğiz.
Matematik problemlerinin verimli bir şekilde çözülebilmesi adına MQL5’e matrisler ve vektörler eklendi. Yeni türler, matematiksel gösterime yakın, öz ve anlaşılır kodlar yazmak için yerleşik metotlar sağlar. Diziler iyidir, ancak matrisler çok daha iyidir çünkü matrislerin çok daha verimli olduğu birçok durum vardır.
Ticaret modellerini incelerken grafikler şeklinde görselleştirme büyük önem taşımaktadır. R ve Python gibi bilim topluluğu arasında popüler olan programlama dilleri görselleştirme için özel plot fonksiyonuna sahiptir. Bu fonksiyon, ticaret modellerinin çizgiler, nokta dağılımları ve histogramlar şeklinde görselleştirilmesine olanak sağlar. MQL5’te de aynısı CGraphics sınıfı kullanılarak yapılabilir.
Bu sefer matrisleri kullanarak modeller oluşturacağız. Matrisler, modellere esneklik sağlar. Yalnızca beş bağımsız değişkeni değil, bilgisayarın hesaplama yeteneklerinin izin verdiği ölçüde çok sayıda değişkeni işleyebilen güçlü modeller oluşturmamıza olanak tanır.
Bu makalemde hareketli ortalamalarla kullanılabilecek çeşitli fikirleri ele alıyorum. Makalede, çizgi analizi içeren her fikre, onu görselleştiren gösterge eşlik etmektedir. Burada sunulan fikirlerin çoğu saygın yazarlarına aittir. Benim bu makaledeki görevim ise bu fikirleri bir araya getirerek ana yaklaşımları görmenizi sağlamak ve böylece daha iyi ticaret kararları vermenizi mümkün kılmaktır. MQL5 bilgi seviyesi - başlangıç.
Bugün gösterge sisteminin işlevselliğini ilk kez güncelleyeceğiz. Bir önceki makalede, bir grafik alt penceresinde birden fazla göstergenin kullanılmasına olanak sağlayan kodu ele aldık. Ancak sunulan şey, çok daha büyük bir sistemin yalnızca başlangıç temeliydi.
Bu makale serisinin bir önceki bölümünde, bir grafikte birden fazla göstergenin nasıl kullanılabileceğinin kavramlarından ve temellerinden bahsettim. Bu yazımda da kaynak kodunu detaylı olarak sunacağım ve anlatacağım.
Bugün, ayrı bir alan işgal etmeyecek şekilde grafiğe nasıl birkaç gösterge ekleyebileceğinizi inceleyeceğiz. Ticaret işlemi gerçekleştirirken, birçok yatırımcı aynı anda birden fazla göstergeyi (örneğin, RSI, STOCHASTIC, MACD, ADX vb.) ve hatta bazı durumlarda endeksi oluşturan farklı varlıkları takip ettiklerinde kendilerini daha güvende hissederler.
Zararı durdur, ticarette ana para yönetimi araçlarından biridir. Kârı al ve lot büyüklüğüyle birlikte etkin kullanımı, ticareti daha istikrarlı ve genel olarak daha kârlı hale getirebilir. Zararı durdur harika bir araç olmasına rağmen, kullanırken karşılaşılabilecek zorlukları vardır. Bunlardan en önemlisi zararı durdur avıdır. Bu makalede, zararı durdur avının nasıl en aza indirileceği ele alınmakta ve bu amaçla kullanılacak zararı durdur yönteminin etkinliği ve karlılığı klasik zararı durdur yöntemiyle karşılaştırılarak incelenmektedir.
Etkili kodlama sadece kod yazmakla ilgili değildir. Deneyimlerimde keşfettiğim ve etkili kodlamayı sağlayan belirli alışkanlıklar var. Bu yazıda bunlardan bazılarından ayrıntılı olarak bahsedeceğim. Bu makale, karmaşık algoritmalar yazma becerilerini geliştirmek isteyen herkesin okuması gereken bir makaledir.
Her geliştirici daha hızlı şekilde kod yazabilmek ister. Daha hızlı ve verimli bir şekilde kod yazabilmek, yalnızca birkaç kişinin sahip olduğu doğuştan gelen bir tür özel yetenek değildir. Bu, öğrenilebilir bir beceridir, işte bu makalede öğrenmeye çalışacağımız şey bu.
Her geliştirici daha hızlı şekilde kod yazabilmek ister. Daha hızlı ve verimli bir şekilde kod yazabilmek, yalnızca birkaç kişinin sahip olduğu doğuştan gelen bir tür özel yetenek değildir. Bu, klavyedeki geçmiş deneyime bakılmaksızın her kodlayıcının ustalaşabileceği bir beceridir.
Bu makale, programlama kariyerini geliştirmek isteyen herkesin okuması gereken bir makaledir. Bu makale dizisinin amacı, ne kadar deneyimli olursanız olun, sizi olabileceğiniz en iyi programcı yapmaktır. Makalede açıklanan fikirler hem yeni başlayan hem de profesyonel MQL5 programcıları için işe yarardır.
Yeni başlayanların ve hatta ileri düzey programcıların yaptığı, kodlama kariyerlerinde olabileceklerinin en iyisi olmalarını engelleyen birçok kötü alışkanlık vardır. Bu yazıda bunları ele alacağız ve tartışacağız. Bu makale, başarılı bir MQL5 geliştiricisi olmak isteyen herkesin okuması gereken bir makaledir.
Her bir yatırımcının alım satım faaliyeti, talimatlar arasındaki ilişkiler de dahil olmak üzere çeşitli mekanizmalar ve karşılıklı ilişkiler içerir. Bu makale, OCO talimatlarının işlenmesi için bir çözüm önerir. Standart kitaplık sınıfları kapsamlı bir şekilde dahil edilir ve burada yeni veri türleri oluşturulur.
Hareketli ortalamaların garip grafiklerinden daha fazlasına mı ihtiyacınız var? Terminalinizde basit ve içi dolu bir dikdörtgenden daha güzel bir şey çizmek ister misiniz? Terminalde etkileyici grafikler çizilebilir. Bu, özel grafikler oluşturmak için kullanılan CСanvas sınıfı aracılığıyla uygulanabilir. Bu sınıfla, saydamlığı uygulayabilir, renkleri karıştırabilir ve üst üste binen ve karışan renkler aracılığıyla saydamlık yanılsaması oluşturabilirsiniz.
Bu makale, benzersiz anahtarlarıyla öğelere erişim elde etmeyi sağlayan özel bir algoritmayı açıklar. Herhangi bir temel veri türü anahtar olarak kullanılabilir. Örneğin bir dize veya bir tamsayı değişkeni olarak temsil edilebilir. Bu tür bir veri taşıyıcısına genellikle sözlük veya ilişkisel dizi denir. Problem çözme için daha kolay ve daha verimli bir yol sağlar.
Bu makale, MQL5'te çok modlu alım satım robotu programlama fikrini açıklamaktadır. Her mod nesne yönelimli yaklaşımla uygulanır. Hem mod sınıfı hiyerarşisinin hem de test için olan sınıfların örnekleri sağlanır. Alım satım robotlarının çoklu mod programlamasının, MQL5'te yazılmış bir EA'nın her operasyonel modundaki bütün özelliklerini hesaba katması beklenir. Modu tanımlamak için işlevler ve numaralandırma oluşturulur.
Bu makale, terminal global değişkenleriyle çalışmayı kolaylaştıran nesneler oluşturmak için MQL5 dilinin nesne yönelimli imkanlarını vurgulamaktadır. Pratik bir örnek olarak, genel değişkenlerin program aşamalarının uygulanması için kontrol noktaları olarak kullanıldığı bir durumu ele alıyorum.
Bu makale, Piyasa Derinliği olayı - BookEvent'i ve işleme prensibini ele almaktadır. Piyasa Derinliği durumlarını işleyen MQL programı örnek teşkil etmektedir. Nesne yönelimli yaklaşım kullanılarak yazılmıştır. İşleme sonuçları panel ve Piyasa Derinliği seviyeleri olarak ekranda görüntülenir.
Sanal Barındırma Bulut ağı, MetaTrader 4 ve MetaTrader 5 için özel olarak geliştirilmiştir ve tüm yerel çözüm avantajlarına sahiptir. 24 saat ücretsiz teklifimizin avantajlarından yararlanın - hemen sanal sunucuyu test edin.
Bu makale, MQL5 ortamındaki özel grafik olayları sisteminin tasarım ve geliştirme yönlerini ele almaktadır. Olay sınıflandırmasına yaklaşım örneği, özel olay işleyici sınıfı ve olay sınıfı program kodunun yanı sıra burada da bulunabilir.
Bu makale MQL5 dilinin imkanlarını, olay güdümlü programlama açısından ele almaktadır. Bu yaklaşımın en büyük avantajı, alım satım operasyonunun aşamalı uygulaması hakkında programın bilgi alabilmesidir. Makale ayrıca, TradeTransaction olay işleyicisini kullanarak devam eden alım satım işlemi hakkında, bilgiyi alma ve işleme örneği içerir. Benim görüşüme göre, böyle bir yaklaşım yatırımları bir terminalden diğerine kopyalamak için kullanılabilir.
Optimizasyon süreci, bilgisayarın veya MQL5 Bulut Ağı test aracılarının önemli kaynaklarını gerektirebilir. Bu makale, MetaTrader 5 Strateji Test Cihazının işini kolaylaştırmak ve geliştirmek için kullandığım bazı basit fikirleri içermektedir. Bu fikirleri belgelerden, forumlardan ve makalelerden aldım.
Programları yatırımcılara etkili bir şekilde satmak, yalnızca verimli ve kullanışlı bir ürün yazıp ardından piyasada yayınlamayı gerektirmez. Kapsamlı, ayrıntılı bir açıklama ve iyi çizimler sağlamak çok önemlidir. Kaliteli bir logo ve doğru ekran görüntüleri "gerçek kodlama" kadar önemlidir. Basit bir formülü aklınızda bulundurun: İndirme yok = satış yok.
MetaTrader istemci terminali, alım satım stratejilerini otomatikleştirmek için mükemmeldir. Alım satım robotu geliştiricileri için gerekli tüm araçlara sahiptir: güçlü C++ tabanlı MQL4/MQL5 programlama dili, kullanışlı MetaEditor geliştirme ortamı ve MQL5 Cloud Network'te dağıtılmış hesaplamayı destekleyen çok kanallı strateji test cihazı. Bu makalede, istemci terminalinizi tüm özel öğelerle birlikte sanal ortama nasıl taşıyacağınızı öğreneceksiniz.
Bu makale, MQL5 Sihirbazını kullanarak Expert Advisor'lar oluşturmanıza, talimat vermenize, Zarar Durdurmanıza ve dahil edilen modüllerden alınan fiyatlara göre Kar Almanıza olanak tanıyan MQL5 Standart Kitaplık uzantısını açıklar. Bu yaklaşım, modül sayısı üzerinde herhangi bir ek kısıtlama uygulamamakta ve ortak çalışmalarında çakışmalara neden olmamaktadır.
