Статьи по программированию на языках MQL4 и MQL5

В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.

С этой статьи я начинаю еще одну серию, относящуюся к разработке графических интерфейсов. На текущий момент нет ни одной библиотеки кода, которая позволяла бы легко и быстро создавать качественные графические интерфейсы в MQL-приложениях. Я имею в виду графические интерфейсы, к которым мы все привыкли в известных операционных системах.

Работа с данными в наше время требует обширного инструментария и зачастую не ограничивается "песочницей" какого-то отдельного приложения. Существуют специализированные общепризнанные языки программирования для обработки и анализа данных, статистики и машинного обучения. Лидером в этой области является язык Python. В статье описан пример связи MetaTrader 5 и Python при помощи сокетов, а также получение котировок через API терминала.

Знаний о направлении движения цены достаточно для получения положительных результатов от торговых операций. Некоторые сведения о возможном направлении дают японские свечи. В данной статье рассматриваются несколько простых подходов к прогнозированию их направления.

Эта статья посвящена поиску и отображению Уровней Поддержки и Сопротивления в программе MetaTrader 4. На основе простого алгоритма строится удобный и универсальный индикатор. Эта статья затрагивает так же такую полезную тему, как создание простого индикатора, способного отображать в одну рабочую область результаты с разных периодов времени.

Мы активно совершенствуем сервис Сигналы, последовательно избавляемся от прежних недоработок и вносим изменения в существующие механизмы. MetaTrader Signals двухлетней давности и MetaTrader Signals на текущий момент - это словно два различных сервиса. Прямо сейчас ведутся работы по реализации виртуального хостинга Virtual Hosting Cloud - сети серверов для поддержки специальных версий клиентского терминала MetaTrader. За пять шагов из MetaTrader станет возможно взять в аренду виртуальную копию терминала с минимальной сетевой задержкой до торгового сервера брокера.

Скальперские автоматические системы по праву считаются вершиной алгоритмического трейдинга, но при этом они же являются и самыми сложными для написания кода. В этой статье мы покажем, как с помощью встроенных средств отладки и визуального тестирования строить стратегии, основанные на анализе поступающих тиков. Для выработки правил входа и выхода зачастую требуются годы ручной торговли. Но с помощью MetaTrader 5 вы можете быстро проверить любую подобную стратегию на реальной истории.

Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.

Зигзаг — один из самых популярных индикаторов среди пользователей MetaTrader 5. В статье были проанализированы возможности создания различных вариантов Зигзага. В результате мы получаем универсальный индикатор с широкими возможностями для расширения функциональности, который удобно использовать при разработке торговых советников и других индикаторов.

Каждый экспертописатель, независимо от уровня своей подготовки, ежедневно сталкивается с одними и теми же торговыми задачами и алгоритмическими проблемами, которые так или иначе приходится решать для организации надежного торгового процесса. Данная статья описывает возможности торгового движка CStrategy, способного взять на себя решение этих задач и предоставить пользователю удобные механизмы для описания своей торговой идеи.

В статье рассматриваются принципы работы с Интернет посредством HTTP запросов и обмен данными между терминалами с использованием промежуточного сервера. Представлен библиотечный класс MqlNet для работы с ресурсами Интернет в среде MQL5. Мониторинг цен от разных брокеров, обмен сообщениями с другими трейдерами не выходя из терминала, поиск информации в Интернете - вот только некоторые примеры, рассматриваемые в этой статье.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

Перед многими разработчиками встает одинаковая проблема - как пробиться в песочницу торгового терминала без применения небезопасных DLL. Одним из простых и безопасных методов является использование стандартных именованных каналов (Named Pipes), которые работают как обычные файловые операции. Они позволяют организовать межпроцессорное клиент-серверное взаимодействие между программами. Посмотрите практические примеры на C++ и MQL5 в виде сервера, клиента, обмен данными между ними и замер производительности.

Простое, универсальное и надежное решение обмена информацией между МetaТrader 4 Советником и внешним миром. Поставщики и потребители информации могут размещаться на разных компьютерах, связь осуществляется через глобальные IP-адреса.

Генератор торговых стратегий Мастера MQL5 значительно упрощает проверку торговых идей. В статье рассказывается о том, как написать и подключить в Мастер MQL5 свой собственный класс торговых сигналов с реализацией сигналов по пересечению ценой скользящей средней, рассматривается структура и формат описания созданного класса для Мастера MQL5.

В данной статье вашему вниманию предлагается краткий обзор методики и программный код стратегии механической торговой системы по методике Станислава Чувашова. Рассматриваемый анализ состояния рынка перекликается с подходом Т. Демарка к построению линий тренда для последнего ближайшего отрезка времени, в качестве опорных точек для построения трендовых линий используются фракталы.

В этой статье будут описаны принципы написания адаптивных индикаторов и их реализация в MQL5. В качестве примеров рассмотрены индикаторы Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity и Adaptive RVI. Все эти индикаторы были впервые представлены в книге Джона Элерса "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures".

В статье рассматриваются всевозможные виды дивергенции: простая, скрытая, расширенная, тройная, четвертная дивергенции, конвергенция, дивергенции классов A, B и C. Создается универсальный индикатор для их поиска и отображения на графике.

Цель этой статьи - исследование на прибыльность алгоритмов с различными входами в трейд и выходами по трейлинг стопам. В качестве входов будут использоваться случайный и обратный входы. В качестве стопов будут использованы трейлинг стоп, трейлинг тэйк. В статье будут показаны прибыльные алгоритмы с доходностью порядка 30 процентов в год.

В статье рассматривается один из подходов к определению полезного сигнала (тенденции) потоковых данных. Небольшие практические тесты фильтрации (сглаживания) биржевых котировок демонстрируют потенциальную возможность создания цифровых фильтров (индикаторов), которые не запаздывают по времени и не перерисовываются на последних барах.

Random Forest (RF) с применением бэггинга — один из самых сильных методов машинного обучения, который немного уступает градиентному бустингу. В статье делается попытка разработки самообучающейся торговой системы, которая принимает решения на основании полученного опыта взаимодействия с рынком.

На примере создания программы визуального программирования показано, как проектировать и конструировать классы на MQL5. Статья предназначена для начинающих разработчиков приложений МТ5. Предлагается простая и понятная технология создания собственных классов без глубокого погружения в теорию объектно-ориентированного программирования.

Хотите написать свой собственный индикатор? Возможно то, что Вам нужно, уже реализовано во встроенных в клиентский терминал индикаторах. Имеет ли смысл изобретать велосипед? Сводная таблица характеристик встроенных индикаторов; особенности и способы присоединения индикаторов к графику; построение уровней; отображение индикаторов на разных таймфреймах.

В статье рассматривается создание торгового советника с помощью графического языка UML, который используется для визуального моделирования объектно-ориентированных программных систем. Основным преимуществом такого подхода является визуализация работы проектировщика. Приведен пример проектирования структуры и свойств советника при помощи программы Software Ideas Modeler.

Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.

В данной статье я представил различные методы взаимодействия между кодом, написанным на MQL5, и управляемым кодом на C#. Также я подготовил несколько примеров маршалинга структур MQL5 для C# и примеров вызова экспортированных функций DLL в скриптах на MQL5. Приведенные примеры могут служить основой для дальнейших исследований аспектов написания DLL в управляемом коде. Эта статья также открывает двери для использования в MetaTrader 5 множества библиотек, уже реализованных на C#.

В статье приводится проверка статистических свойств системы управления капиталом Лябушера, являющейся менее агрессивной разновидностью Мартингейла и предполагающей повышение ставок не в 2 раза, а на определенную величину.

MetaTrader 5 позволяет разрабатывать и тестировать роботов, торгующих одновременно на нескольких инструментах. Встроенный в платформу тестер стратегий автоматически скачивает с торгового сервера брокера тиковую историю и учитывает спецификацию контрактов — разработчику ничего не нужно делать руками. Это позволяет легко и максимально достоверно воспроизводить все условия торгового окружения — вплоть до миллисекундных интервалов между поступлениями тиков на разных символах. В этой статье мы покажем, как провести разработку и тестирование спредовой стратегии на двух фьючерсах Московской биржи.

Продуманный интерфейс терминала MetaTarder 4 является фасадом, но кроме того терминал имеет в своем составе также тщательно проработанный тестер стратегий. И если достоинства МТ4 как торгового терминала являются очевидными, то оценка возможностей тестера по качественному тестированию стратегий приходит только с опытом. Эта статья показывает достоинства и преимущества тестирования именно в MetaTrader 4.

Большинство разработчиков нуждаются в защите своих кодов. В этой статье представлены несколько различных способов защиты MQL5-программ - методы обеспечения лицензирования скриптов, советников и индикаторов. Рассмотрена парольная защита, генераторы ключей, привязка к торговым счетам, ограничение по времени и удаленная проверка лицензий при помощи MQL5-RPC.

В данной статье мы покажем результаты тестирования простой торговой стратегии в 3-х режимах: "OHLC на M1", "Все тики" и "Каждый тик на основе реальных тиков" с использованием записанных тиков из истории.

В этой статье описывается создание двух индикаторов: строящего тиковый график цены и рисующего "тиковые свечи" - свечи, содержащие заданное число тиков. Каждый из рассмотренных индикаторов записывает поступающие значения цен в файл для построения индикаторов при повторном запуске терминала (эти данные также могут использоваться другими приложениями).

В данной статье я расскажу, как создать приложение для отбора лучших проходов оптимизаций по нескольким возможным вариантам. Данное приложение умеет фильтровать и сортировать оптимизационные результаты по множеству коэффициентов. Проходы оптимизации записываются в базу данных, поэтому вы всегда можете отобрать новые параметры робота без необходимости переоптимизирования. Вдобавок ко всему это позволяет увидеть все проходов оптимизации на едином графике, рассчитывать параметрические VaR коэффициенты и строить график нормального распределения проходов и результатов торговли конкретного выделенного варианта сочетания коэффициентов. Также строятся графики некоторых из рассчитываемых коэффициентов в динамике, начиная с момента старта оптимизации (или с выбранной даты до другой выбранной даты).

Сколько ядер на вашем домашнем компьютере? И сколько компьютеров вы можете задействовать для оптимизации торговой стратегии? Мы покажем как с помощью MQL5 Cloud Network ускорить расчеты и получить для этого вычислительные мощности по всему миру одним щелчком мыши. Выражение "Время - деньги" становится актуальнее с каждым годом, и не всегда мы можем позволить себе ждать окончания важных расчетов в течение десятков часов или даже дней.

В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.

В статье рассматриваются общие принципы разработки графических элементов управления, выполняется подготовка средств для быстрой и удобной работы с графическими объектами, приводится пример создания простого элемента управления для ввода текстовых или числовых данных и пример его использования.

В статье дан ответ на вопрос: "Можно ли, используя нейронные сети, на исторических данных сформулировать торговую стратегию с помощью компьютера?".