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, 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, Python ve MetaTrader 5 entegrasyonunun araştırma esnekliğini ve alım-satım işlemleri gerçekleştirmeyi tek bir iş akışında nasıl birleştirdiğini göstermektedir. Python, veri analizi, özellik seçimi ve model eğitimi için kullanılırken, MetaTrader 5 test ve alım-satım otomasyonu için kullanılır. Bu yaklaşım, çözümlerin hayata geçirilmesini kolaylaştırır, tekrarlanabilirliği artırır ve alım-satım sistemlerinin geliştirilmesini daha hızlı ve daha yapılandırılmış hale getirir.
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.
Forex'te portföy alım-satımı nasıl çalışır? Portföy dağılımı optimizasyonu için Markowitz portföy teorisi ve portföy risk optimizasyonu için VaR modeli nasıl birleştirilebilir? Bir yandan düşük risk, diğer yandan kabul edilebilir uzun vadeli karlılık elde edeceğimiz portföy teorisine dayalı bir kod oluşturuyoruz.
3D çubuklarda yeni bir otomatik alım-satım dünyasını keşfediyoruz. Bir alım-satım robotu çok boyutlu fiyat çubuklarında neye benziyor? "Sarı" renkli 3D çubuk kümeleri trend dönüşlerini tahmin edebilir mi? Çok boyutlu alım-satım nasıl bir şey?
Makale, çok değişkenli 3D fiyat grafikleri ve bunların oluşturulma sürecine odaklanmaktadır. Ayrıca 3D çubukların fiyat dönüşlerini nasıl tahmin ettiğini ve Python ve MetaTrader 5'in bu hacim çubuklarını gerçek zamanlı olarak çizmemize nasıl olanak sağladığını da ele alacağız.
Borsada doğrusal olmayan regresyon modelleri: Finansal piyasaları tahmin etmek mümkün mü? EURUSD fiyatlarını tahmin etmek için bir model oluşturmayı ve buna dayalı iki robot geliştirmeyi inceleyelim - Python ve MQL5'te.
Süpermarket perakendeciliği analitiğinin tahmin edici kuralları gerçek Forex piyasasına nasıl uygulanır? Kurabiye, süt ve ekmek satın alımlarının borsa işlemleriyle nasıl bir bağlantısı var? Makale, ilişkilendirme kurallarının kullanımına dayanan algoritmik alım-satıma yönelik yenilikçi bir yaklaşımı tartışmaktadır.
Makale, teknik analiz ilkelerini LSTM sinir ağı mimarisiyle entegre ederek işlem hacmi analizine dayalı fiyat tahminini iyileştirme olasılığını araştırmaktadır. Anormal hacimlerin tespiti ve yorumlanması, kümeleme kullanımı ve hacimlere dayalı özelliklerin oluşturulması ve bunların makine öğrenimi bağlamında tanımlanmasına özellikle dikkat edilmektedir.
Hava durumu ve Forex arasındaki ilişki nedir? Klasik ekonomi teorisi, hava durumu gibi faktörlerin piyasa davranışı üzerindeki etkisini uzun süre göz ardı etmiştir. Ama her şey değişti. Hava koşulları ile tarımsal para birimlerinin piyasadaki konumu arasında bağlantılar bulmaya çalışalım.
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.
Forex piyasasında tekrar eden formasyonlar ve düzenlilikler var mı? Python ve MetaTrader 5'i kullanarak kendi formasyon analiz sistemimi oluşturmaya karar verdim. Forex'i fethetmek için matematik ve programlamanın bir tür ortak yaşamı.
Bu makalede, Forex piyasasında binlerce sentetik fiyat oluşturan, bunları analiz eden ve kar için başarılı bir şekilde işlem yapan ve aynı zamanda aracı kurumların gözünde yasal olarak kalan bir arbitraj sistemi oluşturacağız.
Gezegenlerin ve yıldızların konumları finansal piyasaları etkiliyor mu? Kendimizi istatistikler ve büyük verilerle donatalım ve yıldızlarla hisse senedi grafiklerinin kesiştiği dünyaya doğru heyecan verici bir yolculuğa çıkalım.
Bu makale, çok dövizli portföy optimizasyonu için riske maruz değer (Value at Risk, VaR) modelinin potansiyelini araştırmaktadır. Python'ın gücünü ve MetaTrader 5'in işlevselliğini kullanarak, verimli anapara tahsisi ve pozisyon yönetimi için VaR analizinin nasıl uygulanacağını gösteriyoruz. Makale, teorik temellerden pratik uygulamaya kadar, en sağlam risk hesaplama sistemlerinden biri olan VaR'ın algoritmik alım-satımda uygulanmasının tüm yönlerini kapsamaktadır.
Python ve MQL5'te bir alım-satım robotu geliştirmeye yönelik makale serisine devam ediyoruz. Bu makalede Python'da bir alım-satım algoritması oluşturacağız.
Python ve MQL5'te bir alım-satım robotu geliştirmeye yönelik makale serisine devam ediyoruz. Bugün bir model seçme ve eğitme, test etme, çapraz doğrulama uygulama, ızgara arama (grid search) ve model topluluğu (ensemble) problemini çözeceğiz.
Makine öğrenimine dayalı bir alım-satım robotu geliştirme: Ayrıntılı bir rehber. Serinin ilk makalesi veri ve özelliklerin toplanması ve hazırlanması ile ilgilidir. Projenin uygulanması için Python programlama dili ve kütüphaneleri ile MetaTrader 5 platformu kullanılmıştır.
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.
Kantitatif analizin ne olduğu ve büyük oyuncular tarafından nasıl kullanıldığı konusunu inceleyeceğiz. MQL5 dilinde kantitatif analiz algoritmalarından birini oluşturacağız.
Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.
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.
MQL5 geliştiricilerinin önemli ve değerli araçlarda uzmanlaşması gerekir. Bu araçlardan biri de Strateji Sınayıcıdır. Bu makale, MQL5 Strateji Sınayıcıyı anlamak ve kullanmak için pratik bir kılavuzdur.
Bu makalede, algoritmik alım-satıma oldukça uzun bir süre sonra ulaştığım tamamen farklı bir yaklaşım göstereceğim. Elbette tüm bunlar, aynı anda birkaç problemi çözmesine olanak tanıyan bir dizi değişikliğe uğrayan brute force programımla ilgili. Bununla birlikte, makaleyi daha genel ve olabildiğince basit bir şekilde yazdım, böylece brute force hakkında hiçbir şey bilmeyenler için de uygun hale geldi.
Birçok insan sinir ağlarını sever, ancak çok az insan sinir ağlarının arkasındaki tüm işlemleri anlar. Bu makalede, ileri beslemeli çok katmanlı bir algının kapalı kapıları ardında olan her şeyi sade bir dille açıklamaya çalışacağım.
Alan Andrews, alım-satım alanında modern dünyanın en ünlü "eğitimcilerinden" biridir. Onun "yabası" neredeyse tüm modern fiyat analiz programlarında yer almaktadır. Ancak çoğu yatırımcı bu aracın sağladığı fırsatların bir kısmını bile kullanmaz. Ayrıca, Andrews'un orijinal eğitim kursu sadece yabanın değil (ana araç olarak kalmasına rağmen), diğer bazı faydalı yapıların da tanımını içermektedir. Bu makale, Andrews'un orijinal kursunda öğrettiği muhteşem grafik analiz yöntemlerine dair bir fikir sunmaktadır. Bu yöntemler çok sayıda görsel kullanılarak incelenecektir.
Bu makalede, maymun algoritması (MA) optimizasyon algoritmasını ele alacağız. Bu hayvanların zorlu engelleri aşma ve en ulaşılmaz ağaç tepelerine ulaşma yeteneği, MA algoritması fikrinin temelini oluşturmuştur.
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?
Bu makalede, çok dövizli fiyatlamayı simüle etmek için matematiksel bir model oluşturacağız ve bir önceki makalede teorik hesaplamalarla başladığım alım-satım verimliliğini artıracak mekanizma arayışının bir parçası olarak çeşitlendirme ilkesi çalışmasını tamamlayacağız.
Bu makalede, alım-satım sistemlerinin verimliliğini daha derinlemesine anlamak için yeniden alma algoritmasını kullanacağız, matematik ve mantık kullanarak alım-satım verimliliğini artırmanın genel ilkeleri üzerinde çalışmaya başlayacağız ve herhangi bir alım-satım sistemini kullanma açısından verimliliği artırmanın en standart dışı yöntemlerini uygulayacağız.
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, algoritmik alım-satım çerçevesinde terse dönüş formasyonlarıyla ilgili bir serinin ilk makalesidir. Çift tepe ve çift dip formasyonlarından kaynaklanan en ilginç formasyon ailesiyle başlayacağız.
