Artigos sobre como testar estratégias na linguagem MQL5

Neste artigo nós vamos realizar um experimento: nós vamos colorir os resultados da otimização. A cor é determinada por três parâmetros: os níveis de vermelho, verde e azul (RGB). Existem outros métodos de codificação de cores, que também usam três parâmetros. Assim, três parâmetros de teste podem ser convertidos em uma cor, que representa visualmente os valores. Leia este artigo para descobrir se essa representação pode ser útil.

No artigo anterior, nós analisamos 14 padrões selecionados de uma grande variedade de formações de velas existentes. É impossível analisar todos os padrões um por um, portanto, outra solução foi encontrada. O novo sistema busca e testa novos padrões de velas com base nos tipos de velas conhecidos.

Neste artigo, nós vamos considerar os padrões populares de velas e tentaremos descobrir se eles ainda são relevantes e eficazes nos mercados atuais. A análise de velas ou candlestick apareceu há mais de 20 anos e desde então se tornou bem popular. Muitos traders consideram as velas japoneses a forma de visualização de preços de ativos mais conveniente e fácil de compreender.

Com base nas ferramentas universais projetadas para trabalhar com as redes de Kohonen, nós construímos o sistema de análise e seleção dos parâmetros ótimos do EA e consideramos a previsão das séries temporais. Na Parte I, nós corrigimos e melhoramos as classes das redes neurais publicamente disponíveis, adicionando os algoritmos necessários. Agora é hora de colocá-los em prática.

O artigo considera a aplicação do método de otimização separada durante várias condições de mercado. A otimização separada significa definir os parâmetros ideais do sistema de negociação, otimizando para uma tendência de alta e tendência de baixa separadamente. Para reduzir o efeito de sinais falsos e melhorar a lucratividade, os sistemas são flexíveis, o que significa que eles têm um conjunto específico de configurações ou dados de entrada, o que se justifica porque o comportamento do mercado está em constante alteração.

Este artigo descreve um mecanismo de auto-otimização de um EA para o MetaTrader 5.

O artigo trata do desenvolvimento de um aplicativo para selecionar os melhores passes de otimização usando várias opções possíveis. O aplicativo é capaz de ordenar os resultados de otimização por diversos fatores. Os passes de cada otimização são sempre gravadas em um banco de dados, portanto, você sempre poderá selecionar os novos parâmetros do robô sem realizar a re-otimização. Além disso, você pode ver todos os passes de otimização em um único gráfico, calcular a métrica do VaR paramétrico e construir o gráfico de distribuição normal de passes e resultados da negociação de um determinado conjunto de métricas. Além disso, os gráficos de algumas taxas calculadas são construídos dinamicamente, começando com o início da otimização (ou de uma data selecionada para outra data selecionada).

Não é segredo que o sucesso de qualquer robô de negociação depende da seleção correta de parâmetros (otimização). Mas os parâmetros que são ótimos para um intervalo de tempo nem sempre são os melhores em outros períodos. Muitas vezes, os EAs que são lucrativos nos testes se revelam não lucrativos em tempo real. Nesse momento, surge a necessidade de estar otimizando continuamente, o que se torna uma rotina, porém, sempre há alguém que procura maneiras de automatizar o trabalho. Nesse artigo, proponho uma abordagem não padrão para resolver esse problema.

O artigo fornece uma visão geral das capacidades do terminal para criar e trabalhar com símbolos personalizados, oferece opções para modelar um histórico de negociação usando símbolos personalizados, tendências e vários padrões gráficos.

Este artigo descreve um algoritmo para construir indicadores de bolsa com base em volumes reais usando as funções CopyTicks() e CopyTicksRange(). Também apresenta as particularidades de construção desses indicadores, bem como seus aspetos de funcionamento tanto em tempo real quanto no testador de estratégias.

Antes de lançar um robô em uma conta de negociação, geralmente nós realizamos testes e otimizações no histórico das cotações. No entanto, surge uma pergunta razoável: como os resultados passados ​​podem nos ajudar no futuro? O artigo descreve a aplicação do método de Monte Carlo para construir critérios personalizados para a otimização da estratégia de negociação. Além disso, são considerados os critérios de estabilidade do EA.

Este artigo apresenta um construtor de estratégia visual. É mostrado como qualquer usuário pode criar robôs de negociação e utilitários sem programação. Os Expert Advisors criados são totalmente funcionais e podem ser testados no testador de estratégias, otimizados na nuvem ou executados ao vivo em gráficos em tempo real.

No artigo, continuamos a desenvolver o aplicativo MQL para trabalhar com resultados de otimização que foi iniciado em artigos anteriores. Desta vez, veremos um exemplo em que podemos gerar uma tabela de melhores resultados após a otimização de parâmetros, especificando através da interface gráfica outro critério.

Continuamos a desenvolver o tópico sobre o processamento e análise de resultados de otimização. Desta vez, a tarefa é selecionar os 100 melhores resultados de otimização e exibi-los na tabela da GUI. Vamos fazer com que o usuário, selecionando uma série na tabela de resultados de otimização, receba um gráfico multissímbolo de saldo e rebaixamento, em gráficos separados.

O artigo mostra um aplicativo MQL de exemplo com uma interface gráfica em que gráficos multissímbolos de saldo e rebaixamento do depósito são exibidos com base nos resultados do último teste.

O artigo implementa um aplicativo MQL com uma interface gráfica para a visualização estendida do processo de otimização. A interface gráfica utiliza a última versão da biblioteca EasyAndFast. Muitos usuários podem questionar-se sobre a necessidade de utilizar interfaces gráficas em aplicativos MQL. Este artigo demonstra um dos vários casos em que eles podem ser úteis para os traders.

O Testador de Estratégia da plataforma de negociação MetaTrader 5 fornece apenas duas opções de otimização: otimização completa dos parâmetros e o algoritmo genético. Este artigo propõe um novo método para otimizar as estratégias de negociação — Recozimento Simulado (Simulated Annealing). Será introduzido o algoritmo do método, sua implementação e integração em qualquer Expert Advisor. O algoritmo desenvolvido é testado no EA Moving Average (Média Móvel).

O artigo descreve como criar um testador de estratégias personalizado e um analisador de corridas de otimização próprio. Depois de lê-lo, você vai entender como funciona o modo de cálculos matemáticos e o mecanismo de quadros, como preparar e fazer upload de seus próprios dados para cálculos e usar algoritmos eficientes para comprimi-los. Além disso, este artigo será de interesse para quem deseje saber maneiras de armazenar informações personalizadas num EA.

Diferentes situações acontecem na vida do trader. Muitas vezes, tentamos restaurar uma estratégia por meio do histórico de trades bem-sucedidos, no entanto, ao observar o histórico de perdas procuramos aperfeiçoar e melhorá-la. E, de fato, em ambos os casos, comparamos as transações com indicadores conhecidos. Este artigo sugere métodos de comparação de lotes de trades com uma série de indicadores.

O mini-emulador do mercado é um indicador projetado para emulação parcial do trabalho no terminal. Presumivelmente, ele pode ser usado no teste de estratégias "manuais" de análise e negociação no mercado.

Neste artigo, nós ainda consideramos um outro critério personalizado de otimização de uma estratégia de negociação com base na análise do gráfico de saldo. A regressão linear é calculada usando a função da biblioteca ALGLIB.

Este artigo lida com uma abordagem simples para a criação de um sistema de negociação automatizado com base no desenho de uma linha ao gráfico e oferece um Expert Advisor pronto, usando as propriedades padrão dos objetos da MetaTrader 4 e 5, suportando as principais operações de negociação.

A criação de símbolos personalizados empurra os limites no desenvolvimento de sistemas de negociação e análise do mercado financeiro. Agora, os traders são capazes de desenhar gráficos e testar estratégias de negociação em um número ilimitado de instrumentos financeiros.

No artigo, são discutidas abordagens que permitem emular com bastante precisão a Otimização Walk Forward através do testador interno e bibliotecas auxiliares implementadas em MQL.

No artigo, são examinados os padrões de Bandeira, Flâmula, Cunha, Retângulo, Triângulo contrativo, Triângulo expansivo. São analisadas suas similaridades e diferenças, são criados tanto indicadores para pesquisá-los no gráfico quanto um indicador-testador para avaliar sua eficácia.

No artigo, são selecionadas várias maneiras de identificar a tendência, a fim de definir sua duração em relação ao estado de correção do mercado. Na teoria, acredita-se numa correlação tendência-fase de correção de 30% para 70%. Nós temos que verificar isso.

No artigo, são desenvolvidas e testadas várias estratégias com base no canal Donchian com a utilização de diferentes indicadores de filtro. São realizadas a pesquisa e a análise comparativa de seu funcionamento.

No artigo, além de una breve visão geral de 10 estratégias de tendência, são levados a cabo seu teste e análise comparativa. Com base nos resultados obtidos, é feita uma conclusão geral sobre a viabilidade, vantagens e desvantagens da negociação de tendência.

A MetaTrader 5 permite desenvolver e testar robôs que negociam simultaneamente em vários instrumentos. O testador de estratégia embutido na plataforma baixa automaticamente - a partir do servidor de negociação da corretora - o histórico de ticks e leva em conta as especificações do contrato, assim, o desenvolvedor não precisa fazer nada com suas mãos. Isto torna possível reproduzir com facilidade e confiança todas as condições do ambiente de negociação, até intervalos de milissegundos entre o surgimento de ticks em símbolos diferentes. Neste artigo, vamos mostrar como desenvolver e testar estratégias de spread em dois futuros da Bolsa de Valores de Moscou (MICEX-RTS).

Análise do histórico de negociação e construção de gráficos HTML de distribuição de resultados de negociação, dependendo do momento da entrada no mercado. Os gráficos são exibidos em três seções, isto é: por horas, dias, semanas e meses.

Os sistemas automáticos de scalping são considerados não só o auge do trading algorítmico, mas também os mais difíceis na escrita do código. Neste artigo, nós mostraremos como -usando os recursos embutidos de depuração e teste visual- construir estratégias baseadas na análise de ticks entrantes. O desenvolvimento de regras de entrada e saída muitas vezes exige anos de negociação manual. Mas com a MetaTrader 5 você pode rapidamente verificar qualquer estratégia semelhante no histórico real.

Antes do primeiro teste único, na mente de cada trader surge a mesma pergunta: "Qual dos quatro modos devo usar?" Cada um dos modos oferecidos tem suas vantagens e características, por isso tornamos o trabalho mais fácil, que dizer, executamos todos os modos usando apenas um botão! Este artigo mostra como ver simultaneamente todos os quatro gráficos de teste com ajuda da Win API e um magic pequeno.

Como tornar o teste mais claro? A resposta é simples: no testador, você precisa usar um ou mais indicadores, a saber: os indicadores de ticks, saldo e eqüidade, drawdown e carga de depósito. Isso permitirá monitorar visualmente quer a natureza dos ticks, quer as alterações de saldo e eqüidade, quer o drawdown e a carga de depósito.

Neste artigo mostraremos os resultados de teste de uma estratégia de negociação simples em três modos: "OHLC em M1", "Todos os ticks" e "Cada tick baseado em ticks reais" usando os ticks gravados a partir do histórico.

Todos os produtos do Mercado, antes de serem publicados, passam uma revisão preliminar obrigatória para garantir um único padrão de qualidade. Neste artigo, vamos falar sobre os erros mais comuns que os desenvolvedores cometem ao trabalhar com os seus indicadores técnicos e robôs de negociação. Além disso, mostraremos como testar por si mesmo o seu produto antes de enviá-lo para o Mercado.

Continuamos as séries de artigos sobre a programação do MQL5. Desta vez, veremos como obter resultados de cada etapa de otimização durante a otimização do parâmetro do Expert Advisor. A implementação será feita de modo a garantir que, se forem atingidas as condições especificadas nos parâmetros externos, os valores das etapas correspondentes serão gravados em um arquivo. Além dos valores de teste, também salvaremos os parâmetros que levaram a tais resultados.

Logo fará um ano e meio desde que a Rede em nuvem do MQL5 foi inaugurada. Esse evento inovador nos conduziu para uma era de negócios algorítmicos - agora com poucos cliques, negociadores podem ter centenas e milhares de núcleos de computação a sua disposição para a otimização de suas estratégias de negócios.

Este artigo é destinado principalmente aos programadores que já tenham aprendido a linguagem, mas ainda não tenham dominado completamente o desenvolvimento do programa. Ele revela algumas técnicas de depuração e apresenta uma experiência combinada do autor e muitos outros programadores.

Seja qual for a estratégia de negociação que você usa, sempre haverá uma questão de quais parâmetros escolher para garantir lucros futuros. Este artigo fornece um exemplo de um Expert Advisor com a possibilidade de otimizar vários parâmetros símbolos ao mesmo tempo. Esse método destina-se a reduzir o efeito dos parâmetros de sobreajuste e a lidar com situações em que os dados a partir de um único símbolo não são suficientes para o estudo.

Ao me comunicar em vários fóruns, utilizei frequentemente exemplos de meus resultados de teste exibidos como capturas de tela de gráficos do Microsoft Excel. Por muitas vezes me foi pedido para explicar como tais gráficos podem ser criados. Agora, enfim, eu tenho algum tempo para explicar tudo nesse artigo.