Stanislav Korotky / Profil

Der Artikel beschreibt eine Methode zur schnellen Optimierung unter Verwendung des Partikelschwarm-Algorithmus. Er stellt auch die Implementierung der Methode in MQL vor, die sowohl im Single-Thread-Modus innerhalb eines Expert Advisors als auch in einem parallelen Multi-Thread-Modus als Add-on, das auf lokalen Tester-Agenten läuft, verwendet werden kann.

Der Artikel ist der programmatischen Generierung von nutzerdefinierten Symbolen gewidmet, die zur Demonstration einiger gängiger Methoden zur Anzeige von Ticks verwendet werden. Er beschreibt eine vorgeschlagene Variante der minimal-invasiven Anpassung von Expert Advisors für den Handel mit einem realen Symbol aus einem abgeleiteten nutzerdefinierten Symbolchart. Die MQL-Quellcodes sind diesem Artikel beigefügt.

In diesem Artikel betrachten wir die Prinzipien der Analyse und Auswertung mathematischer Ausdrücke unter Verwendung von Parsern, die auf der Operator-Priorität basieren. Wir werden Parser nach Pratt und dem Shunting-yard-Algorithmus, Bytecode-Generierung und Auswertungen mit diesem Code implementieren und uns ansehen, wie Indikatoren als Funktionen in Ausdrücken verwendet und wie Handelssignale in Expert Advisors auf der Grundlage dieser Indikatoren eingerichtet werden können.

Der Artikel behandelt die Grundprinzipien der Analyse und Berechnung mathematischer Ausdrücke. Wir werden Parser mit rekursivem Abstieg implementieren, die im Interpreter- und beschleunigtem Berechnungsmodus arbeiten und auf einem vorgefertigten Syntaxbaum basieren.

In diesem Artikel schließen wir die Beschreibung unseres Konzepts zum Aufbau der Fensterschnittstelle von MQL-Programmen unter Verwendung der Strukturen von MQL ab. Ein spezialisierter grafischer Editor erlaubt es, das Layout, das aus den Basisklassen der GUI-Elemente besteht, interaktiv zu erstellen und es dann in die MQL-Beschreibung zu exportieren, um es in Ihrem MQL-Projekt zu verwenden. Hier stellen wir das interne Design des Editors und ein Benutzerhandbuch vor. Die Quellcodes sind beigefügt.

In diesem Beitrag wird die neue Konzeption zur Beschreibung der Fenster-Schnittstelle von MQL-Programmen anhand der Strukturen von MQL weiter überprüft. Die automatische Erstellung einer GUI auf der Grundlage des MQL-Markups bietet zusätzliche Funktionalität für die Zwischenspeicherung und dynamische Generierung der Elemente und die Steuerung der Stile und neuen Schemata für die Verarbeitung der Ereignisse. Beigefügt ist eine erweiterte Version der Standardbibliothek von Steuerelementen.

Dieser Artikel schlägt ein neues Konzept zur Beschreibung der Fenster-Schnittstelle von MQL-Programmen vor, wobei die Strukturen von MQL verwendet werden. Spezielle Klassen transformieren das sichtbare MQL-Markup in die GUI-Elemente und erlauben es, diese zu verwalten, ihre Eigenschaften einzustellen und die Ereignisse in einer einheitlichen Weise zu verarbeiten. Es enthält auch einige Beispiele für die Verwendung des Markups für die Dialoge und Elemente einer Standardbibliothek.

Der Artikel bietet grundlegende Werkzeuge für die OLAP-Analyse von Testberichten in Bezug auf einzelne Durchläufe und Optimierungsergebnisse. Das Werkzeug kann mit Dateien im Standardformat (tst und opt) arbeiten und bietet auch eine grafische Schnittstelle. MQL-Quellcodes sind unten angefügt.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der auf den Handel angewandten OLAP-Technologie befassen. Wir werden die in den ersten beiden Artikeln vorgestellten Funktionsweisen erweitern. Dieses Mal werden wir uns mit der operationellen Analyse der Kurse befassen. Wir werden die Hypothesen über Handelsstrategien auf der Grundlage aggregierter historischer Daten aufstellen und testen. Der Artikel stellt Expert Advisors zur Untersuchung von Balkenmustern und adaptivem Handel vor.