Vladimir Skorina / Profilo

Questo articolo descrive brevemente l'opinione dell'autore sul ridisegno di indicatori, indicatori multi-timeframe e visualizzazione di quotazioni con candele giapponesi. L'articolo non contiene specifiche di programmazione ed è di carattere generale.

L'articolo è dedicato all'applicazione pratica del concetto di logica fuzzy per l'analisi dei mercati finanziari. Proponiamo l'esempio dell'indicatore che genera segnali basati su due regole fuzzy basate sull'indicatore Envelopes. L'indicatore sviluppato utilizza diversi buffer di indicatori: 7 buffer per i calcoli, 5 buffer per la visualizzazione dei grafici e 2 buffer colore.

Al giorno d'oggi, ogni trader deve aver sentito parlare delle reti neurali e sa quanto sia bello usarle. La maggioranza crede che coloro che possono occuparsi delle reti neurali siano una sorta di super umani. In questo articolo cercherò di spiegarti l'architettura della rete neurale, descriverne le applicazioni e mostrare esempi di utilizzo pratico.

Gli array sono parte integrante di quasi tutti i linguaggi di programmazione insieme a variabili e funzioni. L'articolo dovrebbe interessare principalmente i programmatori MQL5 alle prime armi, mentre i programmatori esperti avranno una buona opportunità per riassumere e sistematizzare le loro conoscenze.

L'articolo descrive uno degli approcci per determinare un segnale utile (tendenza) nei dati di flusso. Piccoli test di filtraggio (smoothing) applicati alle quotazioni di mercato dimostrano il potenziale per la creazione di filtri digitali (indicatori) non-lagging che non vengono ridisegnati sulle ultime barre.

L'articolo esamina la possibilità di creare un indicatore ZigZag avanzato. L'idea di identificare i nodi si basa sull'uso dell'indicatore Inviluppo (Envelopes)a. Supponiamo di poter trovare una certa combinazione di parametri di input per una serie di inviluppo, per cui tutti i nodi ZigZag si trovano all'interno dei confini delle bande di Envelopes (inviluppo). Di conseguenza, possiamo provare a prevedere le coordinate del nuovo nodo.

Le emissioni degli indicatori sono un'area poco studiata della ricerca di mercato. Ciò è dovuto principalmente alla difficoltà di analisi causata dall'elaborazione di array molto grandi di dati variabili nel tempo. L'analisi grafica esistente è troppo dispendiosa in termini di risorse e ha quindi innescato lo sviluppo di un algoritmo parsimonioso che utilizza serie temporali di emissioni. Questo articolo dimostra come l'analisi visiva (immagine intuitiva) possa essere sostituita con lo studio delle caratteristiche integrali delle emissioni. Può essere di interesse sia per i trader che per gli sviluppatori di sistemi di trading automatizzati.

Le macchine a vettori di supporto sono state a lungo utilizzate in campi come la bioinformatica e la matematica applicata per valutare set di dati complessi ed estrarre modelli utili che possono essere utilizzati per classificare i dati. Questo articolo esamina cos'è una macchina a vettori di supporto, come funzionano e perché possono essere così utili nell'estrazione di modelli complessi. Indaghiamo quindi su come possono essere applicate al mercato e potenzialmente utilizzate per dare consigli sulle negoziazioni. Utilizzando il Support Vector Machine Learning Tool, questo articolo fornisce esempi funzionanti che consentono ai lettori di sperimentare con il proprio trading.

Conosciamo tutti il detto "Meglio vedere una volta che sentire cento volte". Puoi leggere vari libri su Parigi o Venezia, ma in base alle immagini mentali non avresti le stesse sensazioni di una passeggiata serale in queste favolose città. Il vantaggio della visualizzazione può essere facilmente proiettato su qualsiasi aspetto della nostra vita, incluso il lavoro sul mercato, ad esempio l'analisi dei prezzi sui grafici utilizzando indicatori e, naturalmente, la visualizzazione dello strategy testing. Questo articolo contiene le descrizioni di tutte le funzionalità di visualizzazione del Tester MetaTrader 5 Strategy.

L'articolo tratta la creazione di un programma che consenta di stimare la densità kernel della funzione di densità di probabilità incognita. Il metodo di stima kernel di densità è stato scelto per eseguire l'attività. L'articolo contiene i codici sorgente dell'implementazione del software del metodo, esempi del suo utilizzo e illustrazioni.

Questo articolo è incentrato sulle strategie che utilizzano attivamente gli ordini in sospeso, un metalinguaggio che può essere creato per descrivere formalmente tali strategie e l'uso di un Expert Advisor multiuso il cui funzionamento si basa su tali descrizioni

Ogni trader lavora utilizzando determinati calcoli statistici, anche se è un sostenitore dell'analisi fondamentale. Questo articolo ti guida attraverso i fondamenti della statistica, i suoi elementi di base e mostra l'importanza delle statistiche nel processo decisionale.

L'articolo ha lo scopo di far conoscere ai suoi lettori la trasformazione di Box-Cox. Vengono affrontate le problematiche relative al suo utilizzo e vengono forniti alcuni esempi che permettono di valutare l'efficienza della trasformazione con sequenze casuali e quotazioni reali.

Quando si sviluppa un sistema di trading, di solito si pone il problema di selezionare la migliore combinazione di indicatori e dei loro segnali. L'analisi discriminante è uno dei metodi per trovare tali combinazioni. L'articolo fornisce un esempio di sviluppo di un EA per la raccolta dei dati di mercato e illustra l'uso dell'analisi discriminante per la costruzione di modelli prognostici per il mercato FOREX nel software Statistica.

Se esaminiamo nel dettaglio qualsiasi sistema di trading complesso, vedremo che si basa su una serie di semplici segnali di trading. Pertanto, non è necessario che gli sviluppatori alle prime armi inizino immediatamente a scrivere algoritmi complessi. Questo articolo fornisce un esempio di un sistema di trading che utilizza indicatori semaforici per eseguire operazioni.

Questo articolo descrive come la programmazione orientata agli oggetti può essere utilizzata per la creazione di pannelli multi-timeframe e multi-valuta per MetaTrader 5. L'obiettivo principale è quello di costruire un pannello universale, che può essere utilizzato per visualizzare diversi tipi di dati, come prezzi, variazioni di prezzo, valori degli indicatori o condizioni di acquisto/vendita personalizzate senza la necessità di modificare il codice del pannello stesso.

Questo articolo presenta la connessione di MetaTrader 5 a ENCOG - Advanced Neural Network e Machine Learning Framework. Contiene la descrizione e l'implementazione di un semplice indicatore di rete neurale basato su indicatori tecnici standard e un Expert Advisor basato su un indicatore neurale. Il codice sorgente, i binari compilati, le DLL e una rete addestrata esemplare sono allegati all'articolo.

L'articolo fornisce una recensione di AutoElliottWaveMaker, il primo sviluppo per l'analisi delle onde di Elliott su MetaTrader 5, che rappresenta una combinazione di etichettatura manuale e automatica delle onde. Lo strumento di analisi delle onde è scritto esclusivamente in MQL5 e non include librerie dll esterne. Questa è un'altra prova che programmi sofisticati e interessanti possono (e dovrebbero) essere sviluppati in MQL5.

Questo articolo ci porta in una direzione completamente nuova nello sviluppo di EA, indicatori e script in MQL4 e MQL5. In futuro, questo paradigma di programmazione diventerà gradualmente lo standard di base per tutti i trader nell'implementazione degli EA. Utilizzando il paradigma di programmazione basato su automi, gli sviluppatori MQL5 e MetaTrader 5 saranno vicini a poter creare un nuovo linguaggio - MQL6 - e una nuova piattaforma - MetaTrader 6.

Se la funzionalità del linguaggio MQL5 non è sufficiente per svolgere le attività, un programmatore MQL5 deve utilizzare strumenti aggiuntivi. Deve passare a un altro linguaggio di programmazione e creare una DLL intermedia. MQL5 ha la possibilità di presentare vari tipi di dati e trasferirli all'API ma, purtroppo, MQL5 non può risolvere il problema relativo all'estrazione dei dati dal puntatore accettato. In questo articolo punteremo tutte le "i" e mostreremo semplici meccanismi di scambio e lavoro con tipi di dati complessi.