Maxim Korshunitskiy / Profilo

Molti sviluppatori affrontano lo stesso problema: come accedere alla sandbox del terminale di trading senza utilizzare DLL non sicure. Uno dei metodi più semplici e sicuri consiste nell'utilizzare pipe denominate standard che funzionano come normali operazioni sui file. Consentono di organizzare la comunicazione client-server interprocessore tra i programmi. Dai un'occhiata agli esempi pratici in C++ e MQL5 che includono server, client, scambio di dati tra loro e benchmark delle prestazioni.

Lo sviluppo delle strategie di trading si focalizza principalmente sulla ricerca di modelli per entrare ed uscire dal mercato, oltre a mantenere delle posizioni. Se siamo in grado di formalizzare alcuni modelli in regole per il trading automatizzato, il trader affronta la questione del calcolo del volume delle posizioni, della grandezza dei margini e del mantenimento di un livello sicuro di fondi ipotecari per assicurare le posizioni aperte in una modalità automatizzata . In questo articolo, utilizzeremo il linguaggio MQL5 per costruire semplici esempi di eseguire questi calcoli.

L'articolo descrive come implementare la comunicazione tra processi tra i terminali client MetaTrader 5 utilizzando le named pipe. Per l'utilizzo delle named pipe, viene sviluppata la classe CNamedPipes. Per il test del suo utilizzo e per misurare il throughput della connessione, vengono presentati l'indicatore di tick, gli script server e client. L'uso di named pipe è sufficiente per le quotazioni in tempo reale.

L'articolo presenta l'indicatore grafico Kagi con varie opzioni per la creazione di grafici e funzioni aggiuntive. Inoltre, vengono considerati il principio del grafico dell'indicatore e le sue funzionalità di implementazione MQL5. Vengono visualizzati i casi più popolari della sua implementazione nel trading: strategia di scambio Yin / Yang, allontanandosi dalla linea di tendenza e aumentando costantemente le "spalle" / diminuendo la "vita".

L'articolo introduce una struttura per un Expert Advisor che scambia più simboli e utilizza diversi sistemi di trading contemporaneamente. Se hai già identificato i parametri di input ottimali per tutti i tuoi EA e hai ottenuto buoni risultati di backtesting per ciascuno di essi separatamente, chiediti quali risultati otterresti se testassi tutti gli EA contemporaneamente, con tutte le tue strategie messe insieme.

Questa è la continuazione di un altro articolo sulla classe OOP MQL5 che ha mostrato come costruire un semplice EA OO da zero, dando alcuni suggerimenti sulla programmazione orientata agli oggetti. Oggi vi mostro le basi tecniche necessarie per sviluppare un EA in grado di scambiare le notizie. Il mio obiettivo è quello di continuare a darti idee su OOP e anche coprire un nuovo argomento in questa serie di articoli, lavorando con il file system.

L'articolo descrive un esempio di creazione di grafici Renko e la sua implementazione in MQL5 come indicatore. Le modifiche di questo indicatore lo distinguono da un grafico classico. Può essere costruito sia nella finestra dell'indicatore che sul grafico principale. Inoltre, c'è l'indicatore ZigZag. Puoi trovare alcuni esempi dell'implementazione del grafico.

Questo articolo è dedicato al grafico Three Line Break, suggerito da Steve Nison nel suo libro "Beyond Candlesticks". Il più grande vantaggio di questo grafico è che consente di filtrare le fluttuazioni minori di un prezzo rispetto al movimento precedente. Discuteremo il principio della costruzione del grafico, il codice dell'indicatore e alcuni esempi di strategie di trading basate su di esso.

L'articolo descrive l'automazione del tracciamento delle linee di tendenza in base all'indicatore Fractals utilizzando MQL4 e MQL5. La struttura dell'articolo fornisce una vista comparativa della soluzione per due lingue. Le linee di tendenza vengono tracciate utilizzando gli ultimi due frattali conosciuti.

Se specifici programmi di rete neurale per il trading sembrano costosi e complessi o, al contrario, troppo semplici, prova NeuroPro. È gratuito e contiene il set ottimale di funzionalità per i dilettanti. Questo articolo ti spiegherà come usarlo insieme a MetaTrader 5.

Questo articolo è dedicato a una nuova direzione nell'apprendimento automatico: deep learning o, per essere precisi, reti neurali profonde. Questa è una breve rassegna delle reti neurali di seconda generazione, l'architettura delle loro connessioni e dei principali tipi, metodi e regole di apprendimento e i loro principali svantaggi. Segue la storia dello sviluppo della rete neurale di terza generazione, i loro principali tipi, peculiarità e metodi di allenamento. Sono condotti esperimenti pratici sulla costruzione e l'addestramento di una rete neurale profonda avviata dai pesi di un autoencoder impilato con dati reali. Tutte le fasi, dalla selezione dei dati di input alla derivazione metrica sono discusse in dettaglio. L'ultima parte dell'articolo contiene un'implementazione software di una rete neurale profonda in un Expert Advisor con un indicatore integrato basato su MQL4 / R.

Questo articolo descrive la teoria dei prezzi di cambio e le specifiche di compensazione del mercato dei derivati della Borsa di Mosca. Questo è un articolo completo per i principianti che cercano una prima esperienza di scambio sul trading di derivati, così come per i trader forex esperti che stanno considerando di fare trading su una piattaforma di scambio centralizzata.