Articoli con esempi di programmazione in MQL5

Questo articolo sarà una sorta di intervista a me stesso, in cui vi racconterò come ho mosso i primi passi nel linguaggio MQL5. Vi mostrerò come potete diventare un ottimo programmatore MQL5. Vi spiegherò le basi necessarie per raggiungere questo traguardo. L'unico prerequisito è la volontà di imparare.

GSA è un algoritmo di ottimizzazione della popolazione ispirato alla natura inanimata. Grazie alla legge di gravità di Newton implementata nell'algoritmo, l'alta affidabilità della modellazione dell'interazione dei corpi fisici ci permette di osservare l'incantevole danza dei sistemi planetari e degli ammassi galattici. In questo articolo prenderò in considerazione uno degli algoritmi di ottimizzazione più interessanti e originali. È previsto anche un simulatore del movimento degli oggetti spaziali.

La strategia di foraggiamento del batterio E. coli ha ispirato gli scienziati a creare l'algoritmo di ottimizzazione BFO. L'algoritmo contiene idee originali e approcci promettenti all'ottimizzazione e merita ulteriori studi.

In questo articolo, prenderò in considerazione un semplice modello per la creazione di un robot MetaTrader universale che può essere utilizzato su più grafici, pur essendo allegato a un solo grafico, senza la necessità di configurare ogni istanza del robot su ogni singolo grafico.

Oggi utilizzeremo nuovamente Chart Trade, ma questa volta si tratterà di un indicatore su grafico che può essere presente o meno sul grafico.

In questo articolo scopriremo come far parlare la piattaforma MetaTrader 5. E se rendessimo l'EA più divertente? Il trading sui mercati finanziari è spesso troppo noioso e monotono, ma possiamo rendere questo lavoro meno faticoso. Notare che questo progetto può essere pericoloso per chi ha problemi di dipendenza. Tuttavia, in generale, rende le cose meno noiose.

In questo articolo esploreremo l'applicazione di tutti i modelli di classificazione disponibili nella libreria Scikit-Learn per risolvere il compito di classificazione del set di dati Iris di Fisher. Cercheremo di convertire questi modelli in formato ONNX e di utilizzare i modelli risultanti nei programmi MQL5. Inoltre, confronteremo l'accuratezza dei modelli originali con le loro versioni ONNX sull'intero set di dati Iris.

L'articolo dà una rapida occhiata alla libreria di analisi numerica ALGLIB 3.19, alle sue applicazioni e ai nuovi algoritmi che possono migliorare l'efficienza dell'analisi dei dati finanziari.

C'è ancora un compito per la quale il nostro sistema di ordini non è all'altezza, ma FINALMENTE lo scopriremo. MetaTrader 5 fornisce un sistema di ticket che consente di creare e correggere i valori degli ordini. L’idea è quella di avere un Expert Advisor che renda lo stesso sistema di ticket più veloce ed efficiente.

Passiamo ad un sistema di ordini più completo direttamente sul grafico. In questo articolo mostrerò un modo per correggere il sistema degli ordini, o meglio, per renderlo più intuitivo.

Oggi porteremo il nostro sistema di ordini ad un livello superiore. Ma prima di ciò, dobbiamo risolvere alcuni problemi. Ora abbiamo alcune domande che riguardano il modo in cui vogliamo lavorare e le cose che facciamo durante la giornata di trading.

La sorprendente abilità delle piante infestanti di sopravvivere in un'ampia varietà di condizioni è diventata l'idea per un potente algoritmo di ottimizzazione. IWO è uno dei migliori algoritmi tra quelli esaminati precedentemente.

La regressione ha il compito di prevedere un valore reale da un esempio non catalogato. Le cosiddette metriche di regressione vengono utilizzate per valutare l'accuratezza delle previsioni del modello di regressione.

La programmazione orientata agli oggetti consente di creare un codice più compatto che sia facile da leggere e da modificare. Qui di seguito vedremo l'esempio di tre modelli ONNX.

Qui descriveremo solo uno degli aspetti dell'apprendimento automatico - le funzioni di attivazione. Nelle reti neurali artificiali, una funzione di attivazione del neurone calcola il valore di un segnale di output in base ai valori di un segnale di input o di un insieme di segnali di input. Ci addentreremo nei meccanismi interni del processo.

In questo articolo, faremo il passo finale verso le prestazioni dell'EA. Preparatevi quindi a una lunga lettura. Per rendere il nostro Expert Advisor affidabile, per prima cosa rimuoveremo dal codice tutto ciò che non fa parte del sistema di trading.

In questo articolo prenderò in considerazione l'algoritmo Bat (BA), che mostra una buona convergenza sulle funzioni regolari.

In questo articolo prenderò in considerazione il metodo di ottimizzazione dell'Algoritmo Firefly(FA). Grazie alla modifica, l'algoritmo si è trasformato da outsider a vero leader della classifica.

La Ricerca del Banco di Pesci (FSS) è un nuovo algoritmo di ottimizzazione ispirato al comportamento dei pesci in un banco, la maggior parte dei quali (fino all'80%) nuota in una comunità organizzata di affini. È stato dimostrato che le aggregazioni dei pesci svolgono un ruolo importante nell'efficienza del foraggiamento e nella protezione dai predatori.

Il prossimo algoritmo che considererò è l'ottimizzazione della ricerca del cuculo utilizzando i voli di Levy. Si tratta di uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione e di un nuovo leader in classifica.

Prendiamo in considerazione uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione moderni - l'ottimizzazione Grey Wolf. Il comportamento originale sulle funzioni test rende questo algoritmo uno dei più interessanti tra quelli considerati in precedenza. Si tratta di uno dei principali algoritmi per l'addestramento di reti neurali e funzioni regolari con molte variabili.

Questa volta analizzerò l'algoritmo di ottimizzazione Ant Colony. L'algoritmo è molto interessante e complesso. Nell'articolo, provo a creare un nuovo tipo di ACO.

In questo articolo, prenderò in considerazione il famoso algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO). In precedenza, abbiamo discusso caratteristiche così importanti degli algoritmi di ottimizzazione come convergenza, tasso di convergenza, stabilità, scalabilità, nonché sviluppato un banco di prova e considerato il più semplice algoritmo RNG..

In questo articolo continuiamo a considerare come ottenere dati dal web e utilizzarli in un Expert Advisor. Questa volta procederemo allo sviluppo di un sistema alternativo.

In questo articolo prenderò in considerazione la possibilità di aggiornare l'indicatore CCI. Inoltre, presenterò una modifica dell'indicatore.

Quando si studia la logica del trading, la rappresentazione visiva sotto forma di grafici è di grande importanza. Alcuni linguaggi di programmazione popolari tra la comunità scientifica (come R e Python) dispongono della speciale funzione "plot" utilizzata per la visualizzazione. Permette di disegnare linee, distribuzioni di punti e istogrammi per visualizzare i modelli. In MQL5, è possibile fare lo stesso utilizzando la classe CGraphics.

Qual è il modo più semplice per implementare nuove funzionalità? In questo articolo, faremo un passo indietro e poi due passi avanti.

Questa volta i nostri modelli sono realizzati da matrici, il che ci permette flessibilità e consente di creare modelli potenti che possono gestire non solo cinque variabili indipendenti ma anche molte variabili finché restiamo entro i limiti di calcolo di un computer, questo articolo sarà una lettura interessante, questo è sicuro.

Oggi aggiorneremo per la prima volta la funzionalità del sistema di indicatori. Nel precedente articolo "Indicatori multipli su un grafico" abbiamo esaminato il codice di base che permette di utilizzare più di un indicatore in una sottofinestra del grafico. Quanto ho presentato è però solo la base di partenza di un sistema molto più ampio.

Nel precedente articolo "Indicatori multipli su un grafico" ho presentato la logica e le basi relative a come utilizzare più indicatori su un grafico. In questo articolo fornirò il codice sorgente e lo spiegherò in dettaglio.

Oggi impareremo come aggiungere più indicatori in esecuzione simultanea su un grafico, ma senza occupare un'area separata. Molti trader si sentono più sicuri se monitorano più indicatori alla volta (ad esempio, RSI, STOCASTIC, MACD, ADX e altri), o in alcuni casi anche i diversi asset di cui è composto un indice.

Lo stop loss è uno strumento importante quando si tratta di gestione del denaro nel trading. L'uso efficace di stop-loss, take profit e dimensione del lotto può rendere un trader più costante nel trading e nel complesso più redditizio. Sebbene lo stop-loss sia un ottimo strumento, ci sono delle sfide che si incontrano quando viene utilizzato. La principale è la caccia allo stop loss. Questo articolo esamina come ridurre gli effetti della caccia allo stop loss nel trading e confrontarlo con il classico utilizzo dello stop loss per determinarne la redditività.