|
8+ années
expérience
|
0
produits
|
0
versions de démo
|
|
0
offres d’emploi
|
0
signaux
|
0
les abonnés
|
Travailler avec des données est devenu la tâche principale des logiciels modernes, à la fois pour les applications autonomes et en réseau. Pour résoudre ce problème, un logiciel spécialisé a été créé. Ce sont des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD), qui peuvent structurer, systématiser et organiser les données pour leur stockage et leur traitement informatique. Quant au trading, la plupart des analystes n'utilisent pas de bases de données dans leur travail. Mais il y a des tâches où une telle solution devrait être pratique. Cet article fournit un exemple d'indicateurs, qui peuvent enregistrer et charger des données à partir de bases de données à la fois avec des architectures client-serveur et serveur de fichiers.
L’objectif de cet article est d’étudier la rentabilité des algorithmes avec différentes entrées dans les transactions et les sorties en utilisant l’ordre Trailing Stop. Les types d’entrée à utiliser sont l’entrée aléatoire et l’entrée inversée. Les ordres d’arrêt à utiliser sont l’arrêt de suivi et le lancement de suivi. L’article démontre des algorithmes rentables avec une rentabilité d’environ 30 % par an.
L'article décrit le développement d'une interface entre MQL et la base de données MySQL. Il traite des solutions pratiques existantes et offre un moyen plus pratique d'implémenter une bibliothèque pour travailler avec des bases de données. L'article contient une description détaillée des fonctions, la structure de l'interface, des exemples et certaines des fonctionnalités spécifiques de l'utilisation de MySQL. Comme pour les solutions logicielles, les pièces jointes des articles incluent les fichiers de bibliothèques dynamiques, de la documentation et des exemples de scripts pour les langages MQL4 et MQL5.
