Статьи по автоматическому трейдингу и оптимизации стратегий

Народная мудрость, авторство которой часто приписывают различным известным людям, говорит: "Тот не ошибается, кто ничего не делает". Если не считать само ничегонеделание тоже ошибкой, то с этим утверждением трудно спорить. Зато вполне возможно проанализировать ранее совершенные ошибки (свои и чужие) и свести к минимуму количество совершаемых ошибок в будущем. Сделаем попытку разобрать возможные ситуации, возникающие в процессе выполнения работ на одноименном сервисе.

В статье рассказывается об использовании объектно-ориентированного подхода для разработки для создания мультитаймфреймовых и мультивалютных панелей в MetaTrader 5. Основной целью является построение универсальной панели, которая может быть использована для отображения различных типов данных (цены, их изменения, значения индикаторов или текущее состояние условий на покупку и продажу) без изменения кода самой панели.

В данной статье предпринимается попытка модернизации созданного ранее индикатора и кратко рассматривается метод оценки доверительных интервалов прогноза с помощью бутстрапа и квантилей. Приводится созданный в результате написания статьи прогнозирующий индикатор и скрипты, используемые для оценки погрешностей прогнозирования.

В этой статье будут описаны принципы написания адаптивных индикаторов и их реализация в MQL5. В качестве примеров рассмотрены индикаторы Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity и Adaptive RVI. Все эти индикаторы были впервые представлены в книге Джона Элерса "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures".

Рассматриваются методы оптимизации вычислительных алгоритмов индикаторов. Каждый читатель найдет себе метод по душе: описан один простой метод, один требующий серьезных познаний в математике, и еще один, для которого нужна смекалка. Реализация большинства представленных методов задействует конструкционные особенности устройства индикаторов или терминала MetaTrader 5. При этом сами методы довольно универсальны - применимы не только для ускорения расчета линейной регрессии, но и для многих других индикаторов.

Статья посвящена использованию функционала нейронных сетей библиотеки машинного обучения ENCOG в MetaTrader 5. В качестве примера приведена реализация простого нейросетевого индикатора на основе технических индикаторов и советника, торгующего по сигналам нейросетевого индикатора. Все исходные коды, скомпилированные библиотеки и примеры обученной сети прилагаются к статье.

В статье представлено описание разработанных на MQL5 индикаторов по книге Уильяма Блау (William Blau) "Моментум, направленность и расхождение". Подход Уильяма Блау позволяет достаточно точно и с минимальным запаздыванием аппроксимировать колебания ценовой кривой, выделять тенденцию ценового движения и поворотные точки и устранять ценовой шум. При этом мы можем также получать сигналы о перекупленности/перепроданности рынка, сигналы об окончании тренда и о развороте ценового движения.

Как правильно написать Техническое Задание? Что можно и чего нельзя ожидать от программиста при заказе советника или индикатора? Как нужно вести диалог, на какие моменты обратить внимание? Статья дает ответы на эти и многие другие вопросы, которые зачастую неочевидны для многих без самостоятельного набивания шишек.

Одним из самых популярных методов анализа рынка является волновой анализ. Однако данный процесс является достаточно сложным, что приводит к использованию дополнительных инструментов. Одним из таких инструментов является автоматический разметчик. В данной статье рассматривается создание автоматического анализатора волн Эллиотта на языке MQL5.

Споры о том, какой способ расчета индикаторов является оптимальным, идут постоянно. Где лучше вычислять значения индикатора - в самом индикаторе или встроить всю логику в код самого эксперта, который его использует? В статье рассматривается один из вариантов переноса кода пользовательского индикатора iCustom непосредственно в код эксперта или скрипта с оптимизацией расчетов и моделированием значения prev_calculated.