Статьи с примерами программирования на языке MQL5

Стоп-лосс – основной инструмент управления капиталом в трейдинге. Эффективное использование стоп-лосса, тейк-профита и размера лота может сделать торговлю более последовательной и в целом более прибыльной. Тем не менее, в использовании стоп-лосса есть и свои трудности. Основная из них – охота на стоп-лоссы. В этой статье рассматривается, как свести к минимуму эффект от охоты на стоп-лоссы, а также проводится сравнение с классическим применением стоп-лосса для определения его прибыльности.

Пробуем создать индикатор на основе квадрата 9 Ганна, построенного по квадрированию времени и цены. Напишем код и протестируем индикатор в платформе на разных временных промежутках.

В статье описывается простая стратегия нормализации рыночных данных с использованием дневного диапазона и обучения нейронной сети для улучшения рыночных прогнозов. Разработанные модели могут использоваться совместно с существующими системами технического анализа или отдельно для прогнозирования общего направления рынка. Структура, изложенная в этой статье, может быть дополнительно усовершенствована техническим аналитиком для разработки моделей, подходящих как для ручных, так и для автоматизированных торговых стратегий.

В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий на полном наборе Iris dataset.