Работа с ценами и Сигналами в библиотеке DoEasy (Часть 65): Коллекция стаканов и класс для работы с Сигналами MQL5.com
В статье создадим класс-коллекцию стаканов цен всех символов и начнём разработку функционала для работы с сервисом сигналов MQL5.com — создадим класс объекта-сигнала.
Полезные и экзотические приемы для автоматической торговли
В данной статье я покажу несколько очень интересных и полезных приемов для автоматической торговли. Часть из этих приемов возможно кому-то знакома, кому-то — нет, но я постараюсь привести самые интересные методы и объяснить почему стоит ими пользоваться. Самое главное, покажу на практике, что они могут. Напишем советники и проверим все описанные приемы на истории котировок.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 64): Стакан цен, классы объекта-снимка и объекта-серии снимков стакана цен
В статье создадим два класса - класс объекта-снимка стакана цен и класс объекта-серии снимков стакана цен и протестируем создание серии данных стакана цен.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 63): Стакан цен, класс абстрактной заявки стакана цен
В статье начнём разработку функционала для работы со стаканом цен. Создадим класс объекта абстрактной заявки стакана цен и его наследников.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 62): Реалтайм-обновление тиковых серий, подготовка к работе со стаканом цен
В статье сделаем реалтайм-обновление коллекции тиковых данных и подготовим класс объекта-символа для работы со стаканом цен, работу над которым начнём со следующей статьи.
Как заработать $1 000 000 в алготрейдинге? На сервисах MQL5.com!
Каждый трейдер приходит на рынок с целью заработать свой первый миллион долларов. Как это сделать без большого риска и не имея стартового капитала? MQL5 сервисы дают такие возможности разработчикам и трейдерам в любой стране мира.
WebSocket для MetaTrader 5
До появления сетевых функций в обновленном MQL5 API, приложения MetaTrader были ограничены в возможности подключаться и взаимодействовать с сервисами на основе протокола WebSocket. Сейчас ситуация изменилась. В этой статье мы рассмотрим реализацию библиотеки WebSocket на чистом MQL5. Будут представлены краткое описание протокола WebSocket и пошаговое руководство по использованию полученной библиотеки.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 61): Коллекция тиковых серий символов
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.
Нейросети — это просто (Часть 10): Multi-Head Attention (многоголовое внимание)
Ранее мы уже рассмотрели механизм само-внимания (self-attention) в нейронных сетях. В практике современных архитектур нейронных сетей используется несколько параллельных потоков self-attention для поиска различных зависимостей между элементами последовательности. Давайте рассмотрим реализацию такого подхода и оценим его влияние на общий результат работы сети.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 60): Список-серия тиковых данных символа
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.
Нейросети — это просто (Часть 9): Документируем проделанную работу
Мы уже проделали довольно большой путь, и код нашей библиотеке сильно разрастается. Становится сложно отслеживать все связи и зависимости. И конечно, перед продолжением развития проекта нам нужно задокументировать уже проделанную работу и актуализировать документацию на каждом последующем шаге. Правильно подготовленная документация поможет нам увидеть целостность нашей работы.
Работа с ценами в библиотеке DoEasy (Часть 59): Объект для хранения данных одного тика
С данной статьи приступим к созданию функционала библиотеки для работы с ценовыми данными. Сегодня создадим класс объекта, который будет хранить в себе все данные цен, пришедшие с очередным тиком.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 58): Таймсерии данных буферов индикаторов
В завершении темы работы с таймсериями организуем хранение, поиск и сортировку данных, хранящихся в буферах индикаторов, что позволит в дальнейшем проводить анализ на основе значений индикаторов, создаваемых на основе библиотеки в своих программах. Общая концепция всех классов-коллекций библиотеки позволяет легко находить нужные данные в соответствующей коллекции, и соответственно, это же будет возможным и в создаваемом сегодня классе.
Нейросети — это просто (Часть 8): Механизмы внимания
В предыдущих статьях мы уже протестировали различные варианты организации нейронных сетей. В том числе и сверточные сети, заимствованные из алгоритмов обработки изображений. В данной статье я предлагаю рассмотреть механизмы внимания, появление которых дало толчок в развитии языковых моделей.
Использование электронных таблиц для построения торговых стратегий
В статье описаны основные принципы и приёмы, позволяющие провести анализ любой стратегии с помощью электронных таблиц — Excel, Calc, Google. Также сделано сравнение полученных результатов с тестером MetaTrader 5.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 57): Объект данных буфера индикатора
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.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 56): Объект пользовательского индикатора, получение данных от объектов-индикаторов в коллекции
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.
Практическое применение нейросетей в трейдинге. Python (Часть I)
В данной статье мы поэтапно разберем вариант реализации торговой системы на основе программирования глубоких нейронных сетей на Python. Для этого мы используем библиотеку машинного обучения TensorFlow, разработанной компанией Google. А для описания нейронных сетей используем библиотеку Keras.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 55): Класс-коллекция индикаторов
В статье продолжим развитие классов объектов-индикаторов и их коллекции. Создадим для каждого объекта-индикатора его описание и скорректируем класс-коллекцию для безошибочного хранения и получения объектов-индикаторов из списка-коллекции.
Нейросети — это просто (Часть 6): Эксперименты с коэффициентом обучения нейронной сети
Мы уже рассмотрели некоторые виды нейронных сетей и способы их реализации. Во всех случаях мы использовали метод градиентного спуска для обучения нейронных сетей, который предполагает выбор коэффициента обучения. В данной статье, я хочу на примерах показать важность правильного выбора и его влияние на обучение нейронной сети.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader: Часть 2
Реализуем Twitter-клиент в виде MQL-класса, позволяющего отправлять твиты с картинками. Подключив всего один автономный include-файл, вы сможете публиковать твиты и выкладывать свои графики и сигналы.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 52): Кроссплатформенность мультипериодных мультисимвольных однобуферных стандартных индикаторов
В статье рассмотрим создание мультисимвольного мультипериодного стандартного индикатора Accumulation/Distribution. Чтобы программы, написанные под устаревшую платформу MetaTrader 4, основанные на данной библиотеке, могли нормально работать при переходе на MetaTrader 5, мы немного доработаем классы библиотеки касаемо индикаторов.
Пишем Twitter-клиент для MetaTrader 4 и MetaTrader 5 без использования DLL
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.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 51): Составные мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы
В статье завершим разработку объектов мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов. На примере стандартного индикатора Ichimoku Kinko Hyo разберём создание сложносоставных пользовательских индикаторов, имеющих вспомогательные рисуемые буферы для отображения данных на графике.
Нейросети — это просто (Часть 3): Сверточные сети
Продолжая тему нейронных сетей, предлагаю рассмотреть сверточные нейронные сети. Данный тип нейронных сетей был разработан для поиска объектов на изображении. Рассмотрим, как он может нам помочь в работе на финансовых рынках.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 50): Мультипериодные мультисимвольные стандартные индикаторы со смещением
В статье доработаем методы библиотеки для корректного отображения мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, линии которых выводятся на график текущего символа со смещением, задаваемым в настройках. А также наведём порядок в методах работы со стандартными индикаторами и уберём в область библиотеки лишний код в итоговой программе-индикаторе.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 49): Мультипериодные мультисимвольные многобуферные стандартные индикаторы
В статье доработаем классы библиотеки для возможности создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, требующих для отображения своих данных несколько индикаторных буферов.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 48): Мультипериодные мультисимвольные индикаторы на одном буфере в подокне
В статье рассмотрим пример создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, использующих для своих построений один индикаторный буфер, и работающих в подокне графика. Подготовим классы библиотеки для работы со стандартными индикаторами, работающими в основном окне программы, или имеющими более одного буфера для вывода своих данных.
Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети
В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.
Система голосовых уведомлений торговых событий и сигналов
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.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 46): Мультипериодные, мультисимвольные индикаторные буферы
В статье доработаем классы объектов индикаторных буферов для работы в мультисимвольном режиме. Таким образом у нас будет готово всё для создания в своих программах мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Добавим недостающий функционал объектам расчётных буферов, что позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 45): Мультипериодные индикаторные буферы
В статье начнём доработку объектов-индикаторных буферов и класса коллекции буферов для работы в мультипериодном и мультисимвольном режимах. В данной статье рассмотрим работу объектов-буферов для получения и вывода данных с любого таймфрейма на текущий график текущего символа.
Практическое применение нейросетей в трейдинге. Переходим к практике
В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть I). Подготовка - описание структуры и класс вспомогательных функций
Данной статье я начинаю описывать набор для графической разметки с помощью сочетаний клавиш. Очень удобно: нажал клавишу — появилась линия тренда, нажал другую — появился веер Фибоначчи с нужными параметрами. А также — возможность переключать таймфреймы, менять порядок "слоев" объектов или удалять все объекты с графика.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 44): Класс-коллекция объектов индикаторных буферов
В статье рассмотрим создание класса-коллекции объектов индикаторных буферов и протестируем возможности создания любого количества буферов для программ-индикаторов и возможности работы с ними (максимальное количество буферов, которые можно создать в MQL-индикаторах - 512 буферов).
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 43): Классы объектов индикаторных буферов
В статье рассмотрим создание классов объектов-индикаторных буферов как наследников абстрактного объекта-буфера, упрощающих объявление и работу с индикаторными буферами при создании собственных программ-индикаторов на основе библиотеки DoEasy.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 7): Стыковка логической части автооптимизатора с графикой и управление графикой из программы
Данная статья является предпоследней и описывает стыковку графической части программы автооптимизатора с его логической частью. В ней рассматривается процесс запуска и оптимизации, начиная от нажатия кнопки до переадресации менеджеру оптимизаций.
Работа с таймсериями в библиотеке DoEasy (Часть 41): Пример мультисимвольного мультипериодного индикатора
В статье рассмотрим пример создания мультисимвольного мультипериодного индикатора с использованием классов таймсерий библиотеки DoEasy, отображающего в подокне график выбранной валютной пары с выбранного таймфрейма в виде японских свечей. Немного доработаем классы библиотеки и создадим отдельный файл для хранения перечислений для входных параметров программ и выбора языка компиляции.
Язык MQL как средство разметки графического интерфейса MQL-программ (Часть 3). Дизайнер форм
В этой статье мы завершаем описание концепции построения оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Специальный графический редактор позволит интерактивно настраивать раскладку, состоящую из основных классов элементов GUI, и затем экспортировать её в MQL-описание для использования в вашем MQL-проекте. Представлено внутреннее устройство редактора и руководство пользователя. Исходные коды прилагаются.
Язык MQL как средство разметки графического интерфейса MQL-программ. Часть 2
В статье продолжается проверка новой концепции описания оконного интерфейса MQL-программ с помощью конструкций языка MQL. Автоматическое создание GUI на основе MQL-разметки предоставляет дополнительный функционал для кэширования и динамического порождения элементов, управления стилями, новых схем обработки событий. Прилагается усовершенствованная версия стандартной библиотеки элементов управления.