Статьи по программированию и использованию технических индикаторов на языке MQL5

В этой статье мы переключимся на пользовательский класс Мастер MQL5 (MQL5 Wizard), который анализирует сигналы входа. На этот раз наш пользовательский класс называется ‘CSignalDSUDBN’ и построен на сочетании алгоритма Disjoint Set Union (DSU) и сети Deep Belief Network (DBN). Как и в предыдущих статьях этой серии, нашу модель можно протестировать с использованием советников, собранных с помощью Мастера MQL5, которые можно настраивать с помощью различных трейлинг-стопов и классов управления капиталом.

В статье представлена вторая часть структурированного подхода к торговле с использованием осцилляторов Gator и накопления/распределения. На примере пяти новых паттернов автор показывает, как отфильтровывать ложные движения, выявлять ранние развороты и сопоставлять сигналы на разных таймфреймах. Благодаря понятным примерам кода и результатам тестирования данный материал помогает связать теорию с практикой разработки на MQL5.

Эта статья продолжает часть 80, в которой мы рассмотрели сочетание индикаторов Ишимоку и ADX в рамках обучения с подкреплением. Теперь перейдем к обучению на основе инференса. Как уже отмечалось, Ишимоку и ADX дополняют друг друга. Однако мы вновь обратимся к выводам предыдущей статьи об использовании пайплайнов. Для обучения на основе инференса применяем β-вариант вариационного автокодировщика (Variational Auto Encoder, VAE). Также используем пользовательский класс сигнала, предназначенный для интеграции с Мастером MQL5.

Стохастический осциллятор и фрактальная адаптивная скользящая средняя образуют еще одну пару взаимодополняющих индикаторов, которую можно использовать в советнике MQL5. Стохастический осциллятор позволяет точно выявлять изменения моментума, а FrAMA подтверждает преобладающие тренды. Как и прежде, для изучения этой пары индикаторов используем Мастер MQL5, чтобы создать советник и проверить ее потенциал.

В этой статье мы перерабатываем ранее опубликованные материалы о тестировании торговых стратегий с помощью Мастера MQL5, уделяя больше внимания качеству, очистке и обработке входных данных. В предыдущих статьях мы рассмотрели множество пользовательских классов сигналов, пригодных для использования в Мастере MQL5. Теперь перейдем к пользовательскому классу трейлинга, поскольку выход из позиции также является важной частью любой торговой системы. Основная тема этой статьи – эффективность работы с данными и запросы диапазона со сложностью O(1). В качестве основных технологий используются MQL5, SQLite и Python с Polars; алгоритм – разреженная таблица, а в качестве фильтра валидации используется индикатор ATR.

В предыдущей статье мы рассмотрели сочетание Ишимоку и ADX в рамках обучения на основе инференса. В этой статье мы вновь обращаемся к обучению с подкреплением применительно к паре индикаторов, которую уже рассматривали в части 68: TRIX и Williams Percent Range. В этой статье используем алгоритм алгоритм DQN с квантильной регрессией. Как обычно, представляем его в виде пользовательского класса сигнала, предназначенного для использования с Мастером MQL5.

Стохастический осциллятор и фрактальная адаптивная скользящая средняя образуют пару взаимодополняющих индикаторов, которую можно использовать в советнике MQL5. Эту пару индикаторов мы представили в предыдущей статье, а теперь завершим ее рассмотрение, разобрав оставшиеся пять сигнальных паттернов. Как и прежде, для создания советника и проверки потенциала этой пары индикаторов используем Мастер MQL5.

В этой статье мы разработаем слой пользовательского интерфейса системы аудита счёта в MQL5 с использованием классов CChartObject. Создадим размещаемую на графике информационную панель, отображающую основные показатели: начальный и конечный баланс, чистую прибыль, общее количество сделок, число прибыльных и убыточных сделок, процент прибыльных сделок, выведенные средства и оценку эффективности в виде звёзд. Кнопка меню позволяет отображать и скрывать панель и восстанавливает торговлю в один клик. В результате получается удобная основа для дальнейшего развития системы аудита счёта.

Этот материал является продолжением части 84, в которой мы представили связку стохастического осциллятора (Stochastic) и фрактальной адаптивной скользящей средней (FrAMA). Теперь перейдем к обучению на основе инференса и проверим, удастся ли переломить неудачную динамику отстающих паттернов. Stochastic и FrAMA образуют взаимодополняющую связку индикаторов: один отвечает за моментум, другой – за тренд. Для обучения на основе инференса вновь используем β-VAE – вариационный автокодировщик с бета-параметром. Как и обычно, реализуем пользовательский класс сигнала для интеграции с Мастером MQL5.