Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Перед вами вторая часть статьи о создании мультисимвольного сигнального эксперта для ручной торговли. Мы уже создали графический интерфейс. В этой статье речь пойдет о том, как связать его с функционалом программы.

В данной статье представлен способ программирования системы равноудалённых каналов. Рассматриваются некоторые нюансы построения таких каналов. Приводится типизация каналов, предлагается способ универсального типа скользящих каналов. При реализации кода используется инструментарий ООП.

В статье рассматривается простой подход к созданию системы автоматической торговли по линейной разметке графика. Предложен готовый эксперт, использующий стандартные свойства объектов MetaTrader 4 и 5 и поддерживающий основные торговые операции.

В статье описан универсальный метод анализа и конвертации данных из HTML-документов, основанный на CSS-селекторах. Торговые отчеты, отчеты тестера, ваши любимые экономические календари, публичные сигналы и мониторы счетов, дополнительные источники онлайн котировок - все это становится доступным из MQL.

В данной статье описана реализация механизма самооптимизации работающего эксперта в MetaTrader 5.

Мы продолжаем строить ансамбли. Теперь к bagging-ансамблю, созданному ранее, добавим обучаемый объединитель — глубокую нейросеть. Одна нейросеть объединяет 7 лучших выходов ансамбля после обрезки. Вторая принимает на вход все 500 выходов ансамбля, обрезает и объединяет их. Нейросети будем строить с помощью пакета keras/TensorFlow из Python. Кратко рассмотрим возможности пакета. Проведем тестирование и сравним качество классификации bagging и stacking ансамблей.

В статье предлагается простой эмулятор торгового окружения MetaTrader 5 для MetaTrader 4. С его помощью выполняются перенос и адаптация торговых классов стандартной библиотеки. В результате советники, генерируемые в Мастере MetaTrader 5, могут компилироваться и запускаться без изменений в MetaTrader 4.

Статья описывает новый подход в вопросах хеджирования позиций и ставит точку в спорах между пользователями платформ MetaTrader 4 и MetaTrader 5 в этом вопросе. Она является продолжением первой части: "Разнонаправленная торговля и хеджирование позиций в MetaTrader 5 с помощью панели API HedgeTerminal". Во второй части описывается интеграция пользовательских экспертов с HedgeTerminalAPI - специальной библиотекой виртуализации, позволяющей торговать разнонаправлено, находясь в комфортном программном окружении, позволяющем легко и просто управлять своими позициями.

В предыдущих статьях для обучения нейронной сети использовался метод стохастического градиентного спуска с применением единого коэффициента обучения для всех нейронов в сети. В данной статье предлагаю посмотреть в сторону адаптивных методов обучения, которые позволяют изменять скорость обучения каждого нейрона. Давайте посмотрим на плюсы и минусы такого подхода.

Программа EA Tree является первым инструментом, позволяющим построить код советника на базе блок-схем методом "drag and drop". Создание советников в EA Tree осуществляется путем построения блоков, которые могут содержать функции языка MQL5, технические и пользовательские индикаторы, или численные значения. Выходы блоков могут быть соединены с входами других блоков, образуя "дерево блоков". На базе дерева блоков программа EA Tree генерирует исходный код советника, который затем может быть скомпилирован в торговой платформе MetaTrader 5.

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 статье рассматривается возможность создания гибкой новостной ленты, предоставляющей множество опций по выбору типа новостей и их источника. Статья показывает, как можно интегрировать веб-API с терминалом MetaTrader 5.

В MQL5 Маркете представлено много продуктов, однако их описания оставляют желать лучшего. Многие тексты непонятны обычному трейдеру и нуждаются в улучшении. Данная статья поможет вам представить свой продукт в выгодном свете. Воспользуйтесь ею и создайте хорошее описание, которое доходчиво объяснит вашим покупателям, что именно вы продаете.

В статье представлен процесс разработки и реализации класса-сигнальщика на основе пивотов — разворотных уровней. На базе этого класса строится стратегия с использованием Стандартной библиотеки. Рассматриваются возможности развития стратегии пивотов посредством добавления фильтров.

Во второй статье из серии о глубоких нейросетях рассматриваются трансформация и выбор предикторов в процессе подготовки данных для обучения модели.

В данной статье я постараюсь расширить классическую концепцию своповых методов торговли, а также расскажу, почему я пришел к выводу, что данная концепция, на мой взгляд, заслуживает особого внимания и абсолютно рекомендована к ознакомлению и изучению.

Найти правила для торговой системы и запрограммировать их в советнике - это еще полбеды. Необходимо каким-то образом поправлять работу эксперта в процессе накопления результатов торговли. В статье описывается один из подходов, позволяющий улучшить характеристики торгового эксперта при помощи создания обратной связи, измеряющей наклон кривой баланса депозита.

Целью данной статьи является создание пользовательского инструмента, позволяющего получать и использовать весь массив информации о паттернах, рассмотренных ранее. Для этого будет разработана библиотека, которую можно будет использовать в своих индикаторах, торговых панелях, экспертах и т.д.

В статье рассматривается пример написания игры "Змейка". Создание игр в 5-ой версии языка MQL стало возможным, в первую очередь, благодаря обработке событий. Поддержка объектно-ориентированного программирования значительно упрощает данный процесс. Также вы узнаете особенности обработки событий, примеры работы со стандартной библиотекой MQL5 и способы периодического вызова функций.

Участники официального фриланс-сервиса для платформ MetaTrader к октябрю 2018 года выполнили уже более 50 000 заказов. Это самая большая в мире биржа удаленной работы для MQL-программистов — более тысячи исполнителей, десятки новых заявок от трейдеров ежедневно и локализация на 7 языков.

В статье рассматриваются три метода, с помощью которых можно повысить качество классификации bagging-ансамблей, и оценивается их эффективность. Проведена оценка того, как влияет оптимизация гиперпараметров нейросетей ELM и параметров постпроцессинга на качество классификации ансамбля.

Время является неизменной ценностью на протяжении всей истории человечества, и мы стремимся не расходовать его понапрасну. Из этой статьи вы узнаете, как можно ускорить работу вашего эксперта, если у вашего компьютера многоядерный процессор. Причем, реализация описываемого метода не требует знания каких-либо еще языков кроме MQL5.

Что такое социальный трейдинг? Это совместная и взаимовыгодная работа трейдеров и инвесторов: успешные трейдеры выставляют свою торговлю на мониторинг, а потенциальные инвесторы таким образом могут следить за их успехами и копировать сделки того трейдера, который им понравился.

В первой части был описан модифицированный индикатор ZigZag и класс для получения данных индикаторов такого типа. Теперь мы покажем как создать индикаторы на основе этих инструментов, а также напишем эксперта для тестов, который будет заключать сделки по сигналам, формируемым индикатором ZigZag. В качестве дополнения в этой статье будет представлена новая версия библиотеки для создания графических интерфейсов EasyAndFast.

В статье рассказывается как с помощью языка MQL5 создать свой собственный символ биржевого инструмента. В частности, используя биржевые котировки с популярного сайта "финам". Кроме того рассматривается возможность работы с произвольным форматом текстовых файлов, из которых создается пользовательский символ. Поэтому и финансовые инструменты и источники данных могут быть любыми. Создав пользовательский символ, мы можем использовать все возможности тестера стратегий MetaTrader 5 для проверки торговых алгоритмов на биржевых инструментах.

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.

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.

Ни для кого не секрет, что успешность работы любого торгового робота зависит от правильного подбора его параметров (его оптимизации). Но оптимальные для одного временного интервала параметры не всегда оказываются наилучшими на другом участке истории. А зачастую советники, прибыльные на тестировании, оказываются убыточными в реальном времени. И здесь возникает вопрос о необходимости постоянной оптимизации. А там где появляется много рутинной работы человек ищет пути ее автоматизации. В данной статье я предлагаю свой нестандартный подход к решению данной задачи.

В этой статье подробно описан метод, с помощью которого быстро и просто может быть разработан кроссплатформенный торговый советник. Предлагаемый метод объединяет функции, общие для обеих версий, в один класс и разбивает реализацию для несовместимых функций на наследуемые классы.

В статье описывается расширение стандартной библиотеки MQL5, позволяющее с помощью Мастера создавать советники, размещающие ордера, стоп-лоссы и тейк-профиты по ценам, получаемым от подключенных модулей. Данный подход не накладывает дополнительных ограничений на количество модулей и не вызывает конфликтов в их совместной работе.

При подписке на сигналы может возникнуть такая ситуация: у Вашего торгового счёта кредитное плечо 1:100, провайдер имеет кредитное плечо 1:500 и торгует минимальным лотом, а Ваши торговые балансы практически равны — при этом коэффициент копирования будет от 10% до 15%. Эта статья расскажет, как в таком случае увеличить коэффициент копирования.

На текущий момент существует достаточно средств для комфортного удалённого мониторинга торгового счёта: мобильные терминалы, push-уведомления, работа с ICQ. Но всё это требует обязательного наличия интернета. Данная статья описывает создание эксперта, который позволит вам находиться на связи с торговым терминалом даже в той ситуации, когда мобильный интернет будет недоступен, а именно - при помощи звонков и SMS-сообщений.

Генератор торговых стратегий Мастера MQL5 значительно упрощает проверку торговых идей. В статье рассказывается о том, как написать и подключить в Мастер MQL5 свой собственный модуль управления капиталом и рисками. В качестве примера рассматривается создание алгоритма управления капиталом, в котором размер торгового объема определяется в зависимости от результатов предыдущей сделки. Рассматривается структура и формат описания созданного класса для Мастера MQL5.

На основе универсального инструментария для работы с сетями Кохонена строится система анализа и выбора оптимальных параметров советника, а также рассматривается прогнозирование временных рядов. В первой части мы исправили и усовершенствовали публично доступные нейросетевые классы, дополнив их необходимыми алгоритмами. Теперь настало время применить их на практике.

В этой статье расширим возможности инструментария, добавим в него возможности закрыть торговых позиций по условиям, а также создадим таблицы учета рыночных и отложенных ордеров с возможностью их редактирования.