MQL5 Articles de programmation

Le problème du calcul du volume total de position du symbole indiqué et du nombre magique est examiné dans cet article. La méthode suggérée ne demande que la partie minimale nécessaire de l'historique des deals, trouve le moment le plus proche où la position totale était égale à zéro et effectue les calculs avec les récents deals. Le travail avec des variables globales du terminal client est également envisagé.

Cet article décrit l’utilisation de la fonction TesterWithDrawal() pour estimer les risques dans les systèmes de trade qui impliquent le retrait d’une certaine partie des actifs pendant leur fonctionnement. En outre, il décrit l’effet de cette fonction sur l’algorithme de calcul du prélèvement d’actions dans le testeur de stratégie. Cette fonction est utile lors de l’optimisation des paramètres de vos Expert Advisors.

Dans cet article, nous examinerons le développement d'un indicateur multi-symboles pour analyser la divergence des prix dans une période de temps spécifiée. Les sujets de base ont déjà été abordés dans l'article précédent sur la programmation d'indicateurs multi-devises «livre de recettes MQL5k: Développement d'un indicateur de volatilité multi-symboles dans MQL5». Cette fois, nous nous attarderons donc uniquement sur les nouvelles fonctionnalités et fonctions qui ont été radicalement modifiées. Si vous débutez dans la programmation d'indicateurs multi-devises, je vous recommande de lire dans un premier temps l'article précédent.

La création de différents types de diagrammes est une partie essentielle des analyses de l’état du marché et du test d'un système de trading. Fréquemment, afin de créer un beau diagramme, il est nécessaire d'organiser les données de sortie dans un fichier, après quoi elles sont utilisées dans des applications telles que MS Excel. Ce n'est pas très pratique et nous prive de la possibilité de mettre à jour dynamiquement les données. L'API Google Charts a fourni les moyens de créer des graphiques en mode en ligne, en envoyant une requête spéciale au serveur. Dans cet article, nous tentons d'automatiser le processus de création d'une telle demande et d'obtention d'un graphique du serveur Google.

L'apprentissage automatique est devenu une méthode populaire pour l'élaboration de stratégies. Alors que l'accent a été mis sur la maximisation de la rentabilité et de la précision des prédictions, l'importance du traitement des données utilisées pour construire des modèles prédictifs n'a pas fait l'objet d'une grande attention. Dans cet article, nous envisageons d'utiliser le concept d'entropie pour évaluer l'adéquation des indicateurs à utiliser dans la construction de modèles prédictifs, comme indiqué dans le livre Testing and Tuning Market Trading Systems de Timothy Masters.

Si un indicateur utilise les valeurs de nombreux autres indicateurs pour ses calculs, il consomme beaucoup de mémoire. L'article décrit plusieurs méthodes pour réduire la consommation de mémoire lors de l'utilisation d'indicateurs auxiliaires. La mémoire sauvegardée permet d'augmenter le nombre de paires de devises, d'indicateurs et de stratégies utilisées simultanément dans le terminal client. Il augmente la fiabilité du portefeuille de trading. Un souci aussi simple des ressources techniques de votre ordinateur peut se transformer en ressources financières à votre disposition.

Si nous examinons en profondeur tout système de trading complexe, nous verrons qu’il est basé sur un ensemble de signaux de trading simples. Par conséquent, il n’est pas nécessaire que les développeurs novices commencent à écrire des algorithmes complexes immédiatement. Cet article fournit un exemple de système de trading qui utilise des indicateurs de sémaphore pour effectuer des transactions.

Nous souhaitons créer un tel environnement, qui donnerait accès aux données d'indicateurs attachés à un graphique, et aurait les propriétés suivantes : absence de copie de données ; modification minimale du code des méthodes disponibles, si nous devons les utiliser ; Le code MQL est préférable (bien sûr, nous devons utiliser des DLL, mais nous n'utiliserons qu'une douzaine de chaînes de code C++). L'article décrit une méthode simple pour élaborer un environnement de programme pour le terminal MetaTrader, qui fournirait des moyens d'accès aux tampons d'indicateurs d'autres programmes MQL.

Aujourd’hui, nous allons apprendre à lier un terminal MetaTrader 5 à Twitter afin de pouvoir tweeter les signaux de trading de vos EA. Nous développons un système d’aide à la décision sociale en PHP basé sur un service Web RESTful. Cette idée vient exceptionnellement d’une conception du trading automatique appelée trading assisté par ordinateur. Nous voulons que les capacités cognitives des traders humains filtrent les signaux de trading qui, autrement, seraient automatiquement mis sur le marché par les Experts Advisors.

Un certain nombre d'indicateurs sont apparus depuis la création du premier indicateur de Moyenne Mobile. Beaucoup d'entre eux utilisent des méthodes de lissage similaires, mais la performance de différents algorithmes de Moyennes Mobiles n'ont pas été étudiées. Dans cet article, nous examinerons les différentes manières d'utiliser les Moyennes Mobiles dans MQL5 et comparerons leurs performance.

Laissez-nous vous révéler un petit secret : Les visiteurs du site Web MQL5.com passent la plupart de leur temps sur la page du signal Johnpaul77. C'est un leader de notre évaluation de signal avec environ 900 abonnés et des fonds totaux de 5,7 millions de dollars sur des comptes réels. Nous avons interrogé les fournisseurs de signaux. Il s'est avéré qu'ils sont quatre ! Comment les tâches sont-elles réparties entre les membres de l'équipe ? Quels outils techniques utilisent-ils ? Pourquoi les appelle-t-on John Paul ? Et enfin, comment les joueurs ordinaires d'Indonésie sont-ils devenus des fournisseurs du meilleur signal sur MQL5.com ? Découvrez tout cela dans l'article.

Continuons à explorer les différentes commandes et cette fois, tournons notre attention vers la barre de défilement. Tout comme dans l'article précédent intitulé "MQL5 Cookbook : Commande de la sous-fenêtre d’indicateur - Boutons", toutes les opérations seront effectuées dans la sous-fenêtre d'indicateur. Prenez un moment pour lire l'article mentionné ci-dessus car il fournit une description détaillée de l'utilisation des événements dans la fonction OnChartEvent(), alors que ce point ne sera abordé qu'avec désinvolture dans cet article. À des fins d'illustration, cette fois-ci, nous allons créer une barre de défilement verticale pour une grande liste de toutes les propriétés d'instruments financiers qui peuvent être obtenues à l'aide des ressources MQL5.

Cet article couvre les détails de l'interaction entre MetaTrader 5 et le package mathématique MatLab. Il indique le mécanisme de conversion des données, le processus d’élaboration d'une bibliothèque universelle pour interagir avec le bureau MatLab. Il couvre également l'utilisation des DLL générées par l'environnement MatLab. Cet article est destiné aux lecteurs expérimentés, connaissant C++ et MQL5.

Le concept de diversification des actifs sur les marchés financiers est vieux et a toujours attiré les traders débutants. Dans cet article, l’auteur propose une approche extrêmement simple d’une élaboration d’un Expert Advisor multi-devises, pour une première introduction à cette direction des stratégies de trading.

Quelle est l'essence de la théorie de Gann ? Comment sont construits les angles de Gann ? Nous allons créer l'indicateur Angles de Gann pour MetaTrader 5.

Les codes complexes sont constitués d’un ensemble de codes simples. Si vous les connaissez, cela n’a pas l’air si compliqué. Dans cet article, nous allons examiner comment créer un indicateur avec plusieurs tampons d’indicateurs. À titre d’exemple, l’indicateur Aroon est analysé en détail et deux versions différentes du code sont présentées.

Trouver des règles pour un système de trade et les programmer dans un Expert Advisor est la moitié du travail. D'une certaine manière, vous devez corriger le fonctionnement de l'Expert Advisor au fur et à mesure qu'il accumule les résultats du trading. Cet article décrit l'une des approches qui permet d'améliorer les performances d'un Expert Advisor à travers un feedback qui mesure la pente de la courbe d'équilibre.

Cet article explique l'idée de la programmation d'un robot de trading multimode dans MQL5. Chaque mode est implémenté avec l'approche orientée objet. Des instances de la hiérarchie des classes de mode et des classes à tester sont fournies. La programmation multimode des robots de trading est censée prendre en compte toutes les particularités de chaque mode opérationnel d'un EA écrit en MQL5. Des fonctions et des énumérations sont créées pour identifier le mode.

Dans l’article « Dr. Tradelove... » nous avons créé un Expert Advisor, qui optimise indépendamment les paramètres d’un système de trading présélectionné. De plus, nous avons décidé de créer un Expert Advisor qui peut non seulement optimiser les paramètres d’un système de trading sous-jacent à l’EA, mais également sélectionner le meilleur des systèmes de trading. Voyons ce qui peut en découler...

MQL5 Market propose de nombreux produits à vendre, mais certaines de leurs descriptions laissent vraiment à désirer. De nombreux textes ont manifestement besoin d'être améliorés, car les traders ordinaires ne sont pas en mesure de les comprendre. Cet article vous aidera à mettre votre produit en valeur. Utilisez nos recommandations pour rédiger une description accrocheuse qui montrera facilement à vos clients ce que vous vendez exactement.

Ceci est le premier article de la série MQL5 Cookbook. Je commencerai par des exemples simples pour permettre à ceux qui font leurs premiers pas en programmation de se familiariser petit à petit avec le nouveau langage. Je me souviens de mes premiers efforts pour concevoir et programmer des systèmes de trading qui, je peux le dire, étaient assez difficiles, étant donné que c'était le premier langage de programmation de ma vie. Cependant, cela s'est avéré plus facile que je ne le pensais et il ne m'a fallu que quelques mois avant de pouvoir développer un programme assez complexe.

Est-il permis d’échanger ce symbole lundi ? Y a-t-il assez d’argent pour ouvrir une position ? Quelle est l’ampleur de la perte si le Stop Loss se déclenche ? Comment limiter le nombre d’ordres en attente ? L’opération de trade a-t-elle été exécutée à la barre actuelle ou à la barre précédente ? Si un robot de trading ne peut pas effectuer ce type de vérifications, toute stratégie de trade risque de se transformer en une stratégie de perte. Cet article présente les exemples de vérifications utiles dans n’importe quel Expert Advisor.

Dans cet article, nous allons envisager la création de deux indicateurs : l'indicateur à graduations, qui trace le graphique à graduations de l’indicateur de prix et de graduation bougie, qui trace des bougies avec le nombre de graduations spécifié. Chacun des indicateurs écrit les prix entrants dans un fichier, et utilise les données sauvegardées après le redémarrage de l'indicateur (ces données peuvent également être utilisées par les autres programmes)

Pendant longtemps, l'analyse multi-devises et le trading multi-devises ont été d’un grand intérêt pour les gens. L'opportunité d’implémenter un régime multi-devises à part entière n'est devenue possible qu'avec la sortie publique de MetaTrader 5 et du langage de programmation MQL5. Dans cet article, nous proposons un moyen d'analyser et de traiter tous les ticks entrants pour plusieurs symboles. A titre d'illustration, examinons un indicateur RSI multi-devises de l'indice USDx dollar.

Cet article décrira les indicateurs adaptatifs avancés et leur implémentation dans MQL5 : Cyber Cycle Adaptatif, Centre de Gravité Adaptatif et RVI Adaptatif. Tous les indicateurs ont été initialement présentés dans "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures" par John F. Ehlers.

Il est temps de résumer brièvement les informations fournies dans les articles précédents sur les propriétés de position. Dans cet article, nous allons créer quelques fonctions supplémentaires pour obtenir les propriétés qui ne peuvent être obtenues qu'après avoir accédé à l'historique des transactions. Nous nous familiariserons également avec les structures de données qui nous permettront d'accéder aux propriétés de position et de symbole de manière plus pratique.

Lors de l'écriture d'un indicateur qui utilise la forme abrégée de l'appel de fonction OnCalculate(), vous pourriez manquer le fait qu'un indicateur peut être calculé non seulement par les données de prix, mais également par les données d'un autre indicateur (qu'il s'agisse du type intégré ou personnalisé). Vous souhaitez améliorer un indicateur pour sa bonne application aux données de l'autre indicateur ? Dans cet article, nous passerons en revue toutes les étapes requises pour une telle modification.

Une sagesse proverbiale souvent attribuée à diverses personnes célèbres dit : « Celui qui ne fait pas d'erreurs ne fait jamais rien. » À moins que vous ne considériez l'oisiveté comme une erreur, cette affirmation est difficile à contredire. Mais vous pouvez toujours analyser les erreurs passées (les vôtres et celles des autres) pour minimiser le nombre de vos erreurs futures. Nous allons tenter de passer en revue les situations qui peuvent se présenter lors de l'exécution de travaux dans le service du même nom.

Les machines à vecteurs de support sont utilisées depuis longtemps dans des domaines tels que la bio-informatique et les mathématiques appliquées pour évaluer des ensembles de données complexes et extraire des modèles utiles pouvant être utilisés pour classer les données. Cet article examine ce qu'est une machine à vecteurs de support, comment elle fonctionne et pourquoi elle peut être si utile pour extraire des motifs complexes. Nous étudions ensuite comment ils peuvent être appliqués au marché et potentiellement utilisés pour conseiller sur le trading. À l'aide de l'outil d'apprentissage par machine à vecteur de support, l'article fournit des exemples concrets qui permettent aux lecteurs d'expérimenter leur propre trading.

Cet article considère l'hypothèse - l'une des idées de base de la statistique mathématique. Diverses hypothèses sont examinées et vérifiées à l'aide d'exemples utilisant des méthodes de statistiques mathématiques. Les données réelles sont généralisées à l'aide de méthodes non paramétriques. Le progiciel Statistica et la bibliothèque d'analyse numérique portée ALGLIB MQL5 sont utilisés pour le traitement des données.

Chaque développeur veut pouvoir écrire du code plus rapidement, et être capable de coder plus rapidement et efficacement n'est pas une sorte de capacité spéciale avec laquelle seules quelques personnes sont nées. C'est une compétence qui s'apprend, c'est ce que j'essaie d'enseigner dans cet article.

Il existe de nombreuses mesures qui permettent de déterminer l’efficacité et la rentabilité d’un système de trading. Cependant, les traders sont toujours prêts à soumettre n’importe quel système à un nouveau crash test. L’article explique comment les statistiques basées sur des mesures d’efficacité peuvent être utilisées pour la plateforme MetaTrader 5. Il contient la classe pour la transformation de l’interprétation des statistiques par les transactions à celle qui ne contredit pas la description donnée dans le livre de S.V. « Statistika dlya traderov » (« Statistiques destinées aux traders »). Bulashev. Il contient également un exemple de fonction personnalisée pour optimisation.

Donnons maintenant une forme à l'idée Twitter basée sur le PHP qui a été introduite dans la première partie de cet article. Nous assemblons les différentes parties du SDSS. Concernant le côté client de l'architecture du système, nous nous appuyons sur la nouvelle fonction MQL5 WebRequest() pour envoyer des signaux de trading via HTTP.

Lorsque je communiquais dans divers forums, j'utilisais souvent des exemples de mes résultats de test affichés sous forme de captures d'écran de graphiques Microsoft Excel. On m'a souvent demandé d'expliquer comment de tels graphiques peuvent être créés. Enfin, j'ai maintenant un peu de temps pour tout expliquer dans cet article.

Ceci est le dernier des trois articles consacrés aux contrôles graphiques. Il couvre la création du composant principal de l'interface graphique - le formulaire - et son utilisation en combinaison avec d'autres contrôles. En plus des classes de formulaire, les classes CFrame, CButton, CLabel ont été ajoutées à la bibliothèque de contrôle.

Nous continuons d’améliorer le service des Signaux, d’améliorer les mécanismes, d’ajouter de nouvelles fonctions et de corriger les défauts. Le service de signaux MetaTrader de 2012 et le service de signaux MetaTrader actuel sont comme deux services complètement différents. Actuellement, nous mettons en œuvre un service Cloud d’hébergement virtuel qui consiste en un réseau de serveurs pour prendre en charge des versions spécifiques du terminal client MetaTrader.

Cet article suggère une variante d’un système adaptatif qui se compose de nombreuses stratégies, chacune effectuant ses propres opérations de trading « virtuelles ». Le trading réel est effectué en fonction de signaux de la plus rentable stratégie du moment. Grâce à l’utilisation de l’approche orientée objet, des classes de travail avec des données et des classes de trading de la bibliothèque Standard, l’architecture du système est apparue simple et évolutive ; vous pouvez désormais facilement créer et analyser les systèmes adaptatifs qui incluent des centaines de stratégies de trading.