Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

Общаясь на многих форумах, я довольно часто приводил в пример результаты тестов на скриншотах с графиков в Microsoft Excel. И многие просили меня объяснить, как же строить эти замечательные графики. Наконец у меня появилось немного времени, чтобы написать статью об этом.

Разработка торговой стратегии, в первую очередь, заключается в поиске закономерностей для входа в рынок, выхода из рынка и правил удержания позиций. Если найденные закономерности удается формализовать в правила для автоматической торговли, то перед трейдером возникают вопросы по расчету объемов позиций, вычислению размера маржи и поддержанию безопасного уровня залоговых средств для обеспечения открытых позиций в автоматическом режиме. В этой статье мы напишем на MQL5 простые примеры для выполнения этих расчетов.

В статье описываются правила торговой системы Билла Вильямса, порядок использования разработанного MQL5-модуля для поиска и разметки на графике паттернов данной системы, автоматической торговли по найденным паттернам, а также представлены результаты тестирования на различных торговых инструментах.

Торговая система "Биржевой рентген" на основе индикаторов Bulls Power, Bears Power и Moving Average (EMA — экспоненциальное усреднение). Эту систему описал Александр Элдер в своей книге "Как играть и выигрывать на бирже" (Trading for a living).

Представляю вашему вниманию продолжение статьи "Приобщаемся к объектно-ориентированному программированию в MQL5". Напомню, в статье рассматривалось создание с нуля простого объектно-ориентированного советника, а также были даны некоторые советы по ООП. На этот раз я представлю вам технические основы для создания торгового советника, торгующего на новостях. В своей серии статей я хочу поделиться своими идеями в области ООП, а также раскрыть новую тему – работу с файловой системой.

В статье представлена схема создания советника, торгующего сразу по нескольким торговым системам на нескольких символах. Если для всех своих советников вы уже подобрали наилучшие входные параметры и тестирование на истории показало хорошие результаты отдельно по каждому из них, то задайтесь вопросом - а как бы выглядел суммарный результат одновременного тестирования всех советников, имея все стратегии в одном "флаконе".

Пришло время подвести краткий итог по материалам предыдущих статей о свойствах позиции. В этой статье мы создадим несколько дополнительных функций для получения тех свойств, которые можно получить только после обращения к истории сделок. Мы также познакомимся со структурами данных, что сделает доступ к свойствам позиции и символа еще удобнее.

Статья написана на основе книги Р.Винса "Математика управления капиталом". В ней рассматриваются эмпирические и параметрические методы нахождения оптимального размера торгового лота, на основе которых написаны торговые модули управления капиталом для мастера MLQ5.

Существует множество различных подходов к исследованию и анализу рынков. Но основных обычно два: технический и фундаментальный. В первом случае происходит сбор, обработка и изучение каких-либо числовых данных и характеристик, связанных с рынком: цены, объемы и так далее. Во втором делается анализ событий и новостей, которые, в свою очередь, влияют прямо или косвенно на рынки. В статье рассматриваются методы измерения скорости движения цены и исследование торговых стратегий на их основе.

В этой статье мы продолжим модифицировать эксперта, над которым до этого работали на протяжении всех последних статей по программированию на MQL5. На этот раз подключим к эксперту индикаторы, по значениям которых будут проверяться условия на открытие позиции. Чтобы было интересней, сделаем во внешних параметрах выпадающий список, в котором можно будет выбрать один из трех индикаторов для торговли.

Данная статья продолжает серию заметок, посвященных универсальной модели эксперта. В этой части описывается оригинальная событийная модель на основе централизованной обработки данных, а также рассматривается структура базового класса движка — CStrategy.

Продолжаем наше погружение в мир нейронных сетей. И в этой статье я предлагаю поговорить о рекуррентных нейронных сетях. Данный тип нейронных сетей предлагается для использования с временными рядами, коими и являются ценовые графики в торговой платформе MetaTrader 5.

Рассмотрим методы построения и обучения ансамблей нейросетей со структурой bagging. Определим особенности оптимизации гиперпараметров индивидуальных нейросетевых классификаторов, составляющих ансамбль. Сравним качество оптимизированной нейросети, полученной в предыдущей статье серии, и созданного ансамбля нейросетей. Рассмотрим возможности дальнейшего улучшения качества классификации полученного ансамбля.

Данная статья является логическим продолжением предыдущей публикации "Разворотные паттерны: Тестируем паттерн "Двойная вершина/дно". Теперь мы рассмотрим еще один широко известный разворотный паттерн "Голова-Плечи", сравним результативность торговли двух паттернов и сделаем попытку объединить торговлю по двум паттернам в единую торговую систему.

Причины для переноса кода индикатора в советник могут быть различными. Но как оценить плюсы и минусы такого подхода? В данной статье предлагается технология переноса кода индикатора в советник. Проведены несколько экспериментов по оценке скорости работы советника.

Несмотря на то, что многие трейдеры до сих пор предпочитают ручную торговлю, полностью обойтись без автоматизации рутинных операций здесь вряд ли получится. В статье продемонстрирован пример создания мультисимвольного сигнального эксперта для ручной торговли.

Центральной проблемой прикладной статистики является проблема принятия статистических гипотез. Долгое время считалось, что эта задача не может быть решена. Ситуация изменилась с появлением метода собственных координат. Это очень красивый и мощный инструмент структурного исследования сигнала, позволяющий увидеть больше, чем доступно методами современной прикладной статистики. В статье рассмотрены вопросы практического использования данного метода и приведены программы на языке MQL5. Рассмотрена задача идентификации функций на примере распределения, полученного Хилхорстом и Шером.

В заключительной части серии статей о торговом движке CStrategy мы рассмотрим одновременную работу нескольких торговых алгоритмов, научимся загружать стратегии из XML-файлов, а также представим простую панель для выбора экспертов, находящихся внутри одного исполняемого модуля, и управления их торговыми режимами.

Применение Reinforcement learning для разработки самообучающихся экспертов. В предыдущей статье мы познакомились с алгоритмом Random Decision Forest и написали простого самообучающегося эксперта на основе Reinforcement learning (обучения с подкреплением). Было отмечено основное преимущество такого подхода как простота написания торгового алгоритма и высокая скорость "обучения". Обучение с подкреплением (далее просто RL) легко внедряется в любого торгового эксперта и увеличивает скорость его оптимизации.

В статье раскрываются вопросы кодирования информации с помощью магик-идентификатора, а также разделения, совмещения и синхронизации автоторговли разных экспертов. Статья будет интересна не только начинающим, но и уже бывалым, т.к. в ней рассматриваются вопросы виртуальной позиции, что может помочь в реализации сложных систем синхронизации разных советников и разнообразных стратегий.

В статье рассматривается идея мультирежимного программирования торговых роботов на MQL5. Используется объектно-ориентированный подход для реализации каждого из режимов. Приводится пример иерархии режимных классов и пример классов для тестирования. Предполагается, что мультирежимное программирование торговых роботов полностью учитывает особенности каждого режима работы MQL5-советника. Для идентификации режимов создаются функции и перечисление.

В статье обсуждается установка пользовательских стоп-уровней в кроссплатформенном советнике. Также описан тесно связанный с ними метод, который помогает задать изменение стоп-уровней с течением времени.

В этой статье мы разработаем схему для торговой системы типа "Три экрана Элдера" на MQL5. Писать эксперта будем не с нуля, а просто модифицируем уже практически готовую под эту схему программу из предыдущей статьи "Рецепты MQL5 - Использование индикаторов для формирования условий торговли в эксперте". То есть, целью статьи будет также показать, как можно легко модифицировать схемы уже готовых программ.

Регулярные выражения (англ. regular expressions) — специальный язык для обработки текстов по заданному правилу, которое также называют шаблоном или маской регулярного выражения. В этой статье мы покажем, как обработать торговый отчет с помощью библиотеки RegularExpressions для MQL5, а также продемонстрируем результаты оптимизации с ее использованием.

Тема диверсификации активов на финансовых рынках стара, как мир и всегда привлекала к себе внимание всякого мало-мальски разбирающегося в этом деле трейдера. В данной статье автором предложен вариант максимально простого подхода для построения мультивалютного эксперта для первоначального знакомства с этим направлением торговых стратегий.

Основным преимуществом торговых роботов является безустанная работа 24 часа в сутки на удаленном VPS сервере. Но иногда необходимо вмешаться в их работу в ручном режиме, а прямого доступа к серверу сейчас нет. Возможно ли управлять работой советника дистанционно? В данной статье предлагается один из вариантов управления роботами через внешние команды.

В статье "Доктор Трейдлав..." мы остановились на том, что создали эксперт, оптимизирующий самостоятельно параметры заранее выбранной торговой системы. Было предложено создать эксперт, который не только оптимизирует параметры одной торговой системы, заложенной в основу эксперта, но делает выбор из нескольких торговых систем. Посмотрим же, что из этого может получится...

В статье представлен процесс разработки и реализации класса-сигнальщика на основе скользящих каналов. За каждой из версий сигнала следует торговая стратегия с результатами тестирования. Используются классы Стандартной библиотеки для создания производных классов.

В данной статье я постараюсь проверить предположение о том, что любая система, имеющая под собой даже небольшое понимание рынка, способна работать в глобальном масштабе. Я не буду придумывать какие-то теории или законы, а буду размышлять только исходя из известных всех фактов, постепенно переводя известные нам факты на язык математического анализа.

В данной статье я хочу описать программное определение одной из моделей продолжения движения. В основе работы лежит определение двух волн — основной волны и коррекционной волны. В качестве экстремумов будут использованы фракталы, а также, как я их называю, потенциальные фракталы - экстремумы, которые как фракталы еще не сформировались.

Эта статья продолжает знакомить читателей с торговым движком CStrategy. По многочисленным просьбам пользователей в торговый движок были добавлены функции по работе с отложенными ордерами. Также последние версии MetaTrader 5 стали поддерживать счета с хеджингом. Теперь CStrategy поддерживает и их. В статье дается подробное описание алгоритмов по работе с отложенными ордерами и принципов работы CStrategy на хеджируемых типах счетов.

В этой статье приводится небольшой пример реализации эксперта, для которого можно изменять параметры с пользовательской панели. Изменяя параметры "на лету", эксперт записывает значения с информационной панели в файл, а затем читает их из файла для отображения на панели. Статья может быть актуальной для тех, кто торгует в ручном или полуавтоматическом режиме.

Глобальные переменные терминала — незаменимое средство при разработке сложных и надежных экспертов. Освоив работу с глобальными переменными терминала, вы уже не сможете представить себе создание экспертов на MQL5 без их использования.

В статье формализованы и запрограммированы правила торговых стратегий Turtle Soup и Turtle Soup Plus One из книги Линды Рашке и Лоуренса Коннорс Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. Описанные в книге стратегии получили достаточно широкое распространение, но важно понимать, что авторы строили их исходя из поведения рынка 15..20-летней давности.

Продолжая работу над экспертом из предыдущей статьи "Рецепты MQL5 - Изучение свойств позиции в тестере MetaTrader 5", внедрим в него еще целый ряд полезных функций, а также усовершенствуем и оптимизируем уже имеющиеся. На этот раз эксперт будет снабжен внешними параметрами, которые можно будет оптимизировать в тестере MetaTrader 5. Это уже будет немного похоже на простую торговую систему.