Статьи с примерами программирования торговых роботов на языке MQL5

В статье начнём разработку функционала для работы со стаканом цен. Создадим класс объекта абстрактной заявки стакана цен и его наследников.

Так как в работе программы могут участвовать разные символы, то для каждого символа необходимо создать свой список. Такие списки мы сегодня объединим в коллекцию тиковых данных. По сути это будет обычный список на основе класса динамического массива указателей на экземпляры класса CObject и его наследников Cтандартной библиотеки.

В статье создадим список для хранения тиковых данных одного символа и проверим его создание и получение из него требуемых данных в советнике. Такие списки тиковых данных — свой для каждого используемого символа — далее будут составлять собою коллекцию тиковых данных.

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 статье разработаем объект, который будет содержать в себе все данные одного буфера одного индикатора. Такие объекты потребуются для хранения серийных данных буферов индикаторов, и с помощью которых возможно будет сортировать и сравнивать данные буферов любых индикаторов и других схожих данных между собой.

В предыдущих статьях для обучения нейронной сети использовался метод стохастического градиентного спуска с применением единого коэффициента обучения для всех нейронов в сети. В данной статье предлагаю посмотреть в сторону адаптивных методов обучения, которые позволяют изменять скорость обучения каждого нейрона. Давайте посмотрим на плюсы и минусы такого подхода.

В статье рассмотрим создание объекта пользовательского индикатора для использования в советниках. Немного доработаем классы библиотеки и напишем методы для получения данных от объектов-индикаторов в экспертах.

В данной статье я постараюсь показать по каким критериям выбирать систему или сигнал для инвестирования своих средств, а также каков оптимальный подход к разработке торговых систем и почему этот вопрос настолько важен в рамках торговли на форекс.

Статья продолжает цикл, в котором я показываю, как создавал удобную для меня библиотеку для ручной разметки графиков с помощью сочетаний клавиш. Разметка происходит прямыми линиями и их комбинациями. В этой части рассказано непосредственно о самом рисовании с помощью функций, описанных в первой части. Библиотеку можно подключить к любому эксперту или индикатору, существенно облегчив себе задачи разметки. Данное решение НЕ ИСПОЛЬЗУЕТ внешних dll, все команды реализованы с помощью встроенных средств языка MQL.

В статье рассмотрим создание классов объектов-наследников базового абстрактного индикатора. Такие объекты дадут нам доступ к возможностям создавать индикаторные советники, собирать и получать статистику значений данных разных индикаторов и цен. Также создадим коллекцию объектов-индикаторов, из которой можно будет получать доступ к свойствам и данным каждого созданного в программе индикатора.

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.

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.

Хотите получать твиты или публиковать свои торговые сигналы в Твиттере? Больше не нужно искать решения — в этой серии статей мы рассмотрим, как работать с Твиттером без использования DLL. Мы вместе реализуем Tweeter API с помощью MQL. В первой статье начнем с возможностей аутентификации и авторизации в с Twitter API.

В настоящее время голосовые помощники уже давно заняли заметную роль в жизни человека, будь то навигатор, голосовой поисковик или же переводчик. Поэтому в данной статье я постараюсь разработать простую и понятную систему голосовых уведомлений для различных торговых событий, состояниях рынка или же сигналов торговых систем.

Большая программа начинается с маленького файла, который затем начинает расти в размерах, наполняться множеством функций и объектов. Большинство разработчиков роботов справляется с этой проблемой с помощью включаемых файлов. Но лучше сразу же начинать писать любую программу для трейдинга в проекте — это выгодно во всех отношениях.

За месяц рынки упали более чем на 30%. Это ли не лучшее время для тестирования советников на основе сеток и мартингейл? Данная статья является продолжением серии статей "Создаем кроссплатформенный советник-сеточник", выход которого не планировался. Но раз сам рынок предоставляет возможность устроить советнику-сеточнику стресс-тестирование, почему бы этим не воспользоваться. Так давайте займемся этим.

В статье рассматривается подход по стресс-тестированию торговых стратегий с помощью пользовательских символов. Для этих целей создаётся класс пользовательского символа. С его помощью идёт работа по получению тиковых данных из сторонних источников и изменению свойств символа. По результатам проделанной работы предлагаются варианты изменения торговых условий, в отношении которых проводится тестирование торговой стратегии.

Данная статья является продолжением предыдущей публикации на тему создания графического интерфейса для управления оптимизациями. В ней будет рассмотрена логика работы создаваемого дополнения. Создадим обертку для терминала MetaTrader 5 для его запуска как управляемый процесс через C#. А также будет рассмотрена работа с конфигурационными файлами и файлами настроек. Логика программы же будет поделена на две части: в первой описаны методы, вызываемые после нажатия на ту или иную клавишу, а вторая часть — запуск и управление оптимизациями.

В данной статье описывается процесс создания расширения для терминала MetaTrader. Предлагаемое решение помогает автоматизировать процесс оптимизации путем запуска оптимизаций в других терминалах. На базе данной статьи будет написано еще несколько статей, развивающих затронутую тему. Расширение написано с использованием языка C# и шаблонов программирования, что демонстрирует помимо основной задачи данной статьи возможность терминала к расширению изначально заложенных в него возможностей путем написания собственных модулей, а также то, как просто можно создавать пользовательскую графику в языке с наиболее удобным для этого функционалом.

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.

Простой и быстрый способ создания графических окон при помощи редактора Visual Studio с последующей интеграцией в код MQL советника. Статья расчитана на широкий круг читателей, и не требует каких-либо познаний в C# и технологии .Net.

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.

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.

В практике торговли трейдеры часто ищут точки разворота трендов и тенденций, так как именно в момент зарождения тренда цена имеет наибольший потенциал движения. Именно поэтому, в практике технического анализа рассматриваются различные разворотные паттерны. Одним из наиболее известных и часто применяемых паттернов является двойная вершина/дно. В данной статье предлагается вариант машинного обнаружения паттерна, а также тестируется его доходность на исторических данных.

На форуме давно обсуждается вопрос использования лимитных ордеров вместо установки стандартного тейк-профита позиции. В чем видится преимущество такого подхода и как его можно реализовать в своей торговле? В этой статье я я хочу предложить Вам свое видение ответов на эти вопросы.

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 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.

Ни для кого не секрет, что успешность работы любого торгового робота зависит от правильного подбора его параметров (его оптимизации). Но оптимальные для одного временного интервала параметры не всегда оказываются наилучшими на другом участке истории. А зачастую советники, прибыльные на тестировании, оказываются убыточными в реальном времени. И здесь возникает вопрос о необходимости постоянной оптимизации. А там где появляется много рутинной работы человек ищет пути ее автоматизации. В данной статье я предлагаю свой нестандартный подход к решению данной задачи.

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).

Существуют различные стратегии торговли. Одни ищут направленное движение и торгуют по тренду. Другие определяют диапазоны ценовых колебаний и торгуют внутри таких коридоров. И возникает вопрос, можно ли объединить два подхода для увеличения прибыльности торговли?

Статья описывает, как добавить в экспертов на MQL5 возможность работы с сервером баз данных Microsoft SQL Server. Используется импорт функций из DLL. Для создания DLL применяется платформа Microsoft .NET и язык C#. Используемые в статье методы с незначительными изменениями подходят и для экспертов, написанных на MQL4.

Перед вами вторая часть статьи о создании мультисимвольного сигнального эксперта для ручной торговли. Мы уже создали графический интерфейс. В этой статье речь пойдет о том, как связать его с функционалом программы.

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.