Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Разработчикам торговых советников больше не надо искать трейдеров, которым нужны эксперты, - заказчики сами найдут вас. Более того, они уже находят разработчиков, выставляют заказы и оплачивают проделанную работу в сервисе Фриланс на MQL5.com. За 4 года существования сервиса три тысячи трейдеров оплатило свыше 10 000 выполненных работ! Причем активность трейдеров и разработчиков постоянно возрастает.

В очередной статье из серии, посвященной разработке торговых систем, я представлю индекс товарного канала (CCI), объясню его особенности и поделюсь тем, как создать торговую систему на основе этого индикатора.

В статье завершим работу над классами объектов-чартов и их коллекцией. Сделаем автоматическое отслеживание изменения свойств чартов и их окон, а также сохранение новых параметров в свойства объекта. Такая доработка позволит в будущем сделать событийный функционал для всей коллекции чартов.

В этой статье я поделюсь с вами еще одним методом торговли по полосам. На этот раз мы будем работать с индикатором Envelopes (Конверты, Огибающие линии). Научимся создавать стратегии на основе этого индикатора.

В предыдущей статье я упоминал о важности определения тренда, то есть определения направления движения цены. В этой статье мы поговорим еще об одном важном понятии в трейдинге, которое также существует в виде индикатора — импульсе цен, или индикаторе Momentum. Мы разработаем собственную торговую систему на основе этого индикатора.

В данной статье рассматривается создание приложения, отображающего RSS-каналы. Мы также рассмотрим аспекты применения Стандартной библиотеки при создании интерактивных программ для MetaTrader 5.

В статье продолжим развитие базового класса-графического элемента всех графических объектов библиотеки, создаваемых на основе класса Стандартной библиотеки CCanvas. Мы создадим методы для рисования графических примитивов и методы вывода текста на объект-графический элемент.

Переработаем концепцию построения графических объектов из прошлой статьи и подготовим базовый класс-основу всех графических объектов библиотеки, создаваемых на базе класса CCanvas Стандартной библиотеки.

Сегодня мы окончательно оформим идею публикации торговых сигналов эксперта в Твиттере на основе PHP. Об этом мы начали говорить в первой части статьи. Мы соберем вместе отдельные части SDSS. Что касается клиентской стороны архитектуры системы, мы будем использовать новую функцию MQL5 WebRequest() для отправки торговых сигналов через HTTP.

Статья обязательна к прочтению для всех, кто хочет улучшить свою карьеру программиста. Цель этой серии статей — помочь любому читателю, даже опытному, улучшить навыки программирования. Описанные в статье идеи работают как для начинающих MQL5-программистов, так и для профессионалов.

В этом небольшом видеокурсе вы узнаете, как скачать, установить и настроить MetaTrader 5 для автоматизированной торговли. Вы также узнаете, как настроить график и параметры автоматизированной торговли. Вы проведете свое первое тестирование на истории и узнаете, как импортировать советника, который может самостоятельно торговать 24 часа в сутки 7 дней в неделю, избавляя вас от необходимости сидеть перед экраном.

Хотите стать успешным исполнителем во Фрилансе MQL5.Community? Тогда рекомендую почитать советы из этой статьи.

В статье рассмотрим принципы создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов и получение от них данных в советниках и индикаторах. Рассмотрим основные нюансы использования мульти-индикаторов в советниках и индикаторах, и их отрисовку через буферы пользовательского индикатора.

Несколько недель назад была опубликована отчетная инфографика по сервису "Фриланс". Тогда мы пообещали, что вскоре раскроем цифры и по Маркету. И вот теперь предлагаем ознакомиться с собранными данными.

Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.

В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.

Сегодня мы поговорим о том, как привязать терминал MetaTrader 5 к аккаунту в Твиттере для того, чтобы публиковать сигналы вашего эксперта. Мы разрабатываем Social Decision Support System (Социальную систему поддержки принятия решений), далее SDSS, в PHP на основе веб-сервиса RESTful. В основе этой идеи лежит концепция автоматической торговли или, так называемая торговля при помощи компьютеров. Мы хотим, чтобы автоматические торговые сигналы эксперта проходили через фильтры когнитивных способностей разума человека.

В данной статье мы будем использовать алгоритм докупки, как путеводитель в мир более глубокого понимания эффективности торговых систем и начнем работать над общими принципами усиления эффективности торговли с помощью математики и логики а также применим самые нестандартные методы увеличения эффективности в контексте использования абсолютно любой торговой системы.

В статье создадим два класса - класс объекта-снимка стакана цен и класс объекта-серии снимков стакана цен и протестируем создание серии данных стакана цен.

В статье создадим функционал отслеживания некоторых событий объектов-чартов — добавление и удаление графиков символов, добавление и удаление подокон на график, а также добавление/удаление/изменение индикаторов в окнах чартов.

Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.