Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

В статье организована работа объекта-аккаунт на новом базовом объекте всех объектов библиотеки, доработан базовый объект CBaseObj и протестирована установка отслеживаемых параметров, а также получение событий для любых объектов библиотеки.

В этой статье мы в критическом ключе рассмотрим классическую дивергенцию и проанализируем эффективность различных индикаторов. А также предложим варианты фильтрации для повышения точности анализа и продолжим рассматривать нестандартные решения. Как результат, создадим нетипичный инструмент для решения поставленной задачи.

В этой статье мы попробуем создать лучший из возможных советников, работающих по принципу сеточника. Как обычно, это будет кроссплатформенный советник, способный работать как в MetaTrader 4, так и в MetaTrader 5. Первый советник был хорош всем, кроме того, что не мог принести прибыль на длительном промежутке времени. Второй советник мог работать на интервалах более нескольких лет. Но принести более 50% прибыли в год при максимальной просадке менее 50% он был не способен.

Сегодня мы попробуем разработать сеточный советник для работы в диапазоне в направлении тренда. То есть для инструментов Forex или рынков сырья. Как показали тесты, наш сеточник работал в прибыль с 2018 года. Но вот беда, с 2014 по 2018 год это был стабильный слив депозита

В статье рассматриваются различные аспекты создания интерактивного графического интерфейса MQL-программы, предназначенной для OLAP-обработки истории счета и торговых отчетов. Для получения наглядного результата используются максимизируемые и масштабируемые окна, адаптивная раскладка "резиновых" элементов управления, новый "контрол" для вывода диаграмм. На основе этого реализован GUI с выбором показателей по координатным осям, агрегатных функций, типов графиков и сортировок.

В статье описываются общие принципы построения фреймворка для оперативного анализа многомерных данных (OLAP), его реализация на MQL и применение в среде MetaTrader на примере обработки торговой истории счета.

Целью данной статьи является создание пользовательского инструмента, позволяющего получать и использовать весь массив информации о паттернах, рассмотренных ранее. Для этого будет разработана библиотека, которую можно будет использовать в своих индикаторах, торговых панелях, экспертах и т.д.

Работа с данными в наше время требует обширного инструментария и зачастую не ограничивается "песочницей" какого-то отдельного приложения. Существуют специализированные общепризнанные языки программирования для обработки и анализа данных, статистики и машинного обучения. Лидером в этой области является язык Python. В статье описан пример связи MetaTrader 5 и Python при помощи сокетов, а также получение котировок через API терминала.

В статье описан универсальный метод анализа и конвертации данных из HTML-документов, основанный на CSS-селекторах. Торговые отчеты, отчеты тестера, ваши любимые экономические календари, публичные сигналы и мониторы счетов, дополнительные источники онлайн котировок - все это становится доступным из MQL.

В данной статье мы научимся писать советники, которые работают сразу и в MetaTrader 4, и в MetaTrader 5. Для этого мы попробуем написать советник, работающий по принципу создания сетки из ордеров. Сеточники или гридеры — это советники, основной принцип работы которых заключается в одновременном выставлении нескольких лимитных ордеров выше текущей цены, и такого же количества лимитных ордеров ниже текущей цены.

В первой части был описан модифицированный индикатор ZigZag и класс для получения данных индикаторов такого типа. Теперь мы покажем как создать индикаторы на основе этих инструментов, а также напишем эксперта для тестов, который будет заключать сделки по сигналам, формируемым индикатором ZigZag. В качестве дополнения в этой статье будет представлена новая версия библиотеки для создания графических интерфейсов EasyAndFast.

Многие исследователи не уделяют должного внимания определению характера поведения цены. При этом используются сложные методы, которые очень часто являются просто «чёрными ящиками», такие как: машинное обучение или нейронные сети. В таких случаях самым важным является такой — «Какие данные подать на вход для обучения той или иной модели?»

В данной статье мы подробно рассмотрим такую систему, как мартингейл. Подумаем, можно ли ее применять, и как ее применять, чтобы максимально снизить риски. Самый главный недостаток этой простой системы — есть вероятность потерять весь депозит. И это необходимо учитывать в своей торговле, если вы все таки решите использовать данную торговую систему.

На основе универсального инструментария для работы с сетями Кохонена строится система анализа и выбора оптимальных параметров советника, а также рассматривается прогнозирование временных рядов. В первой части мы исправили и усовершенствовали публично доступные нейросетевые классы, дополнив их необходимыми алгоритмами. Теперь настало время применить их на практике.

Данная статья развивает идею использования сетей Кохонена в МетаТрейдер 5, освещавшуюся в нескольких предыдущих материалах. Исправленные и усовршенствованные классы предоставляют инструментарий для решения прикладных задач.

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.

В статье рассматривается применение метода раздельной оптимизации на различных состояниях рынка. Раздельная оптимизация — это определение оптимальных параметров торговой системы с помощью оптимизации отдельно для восходящего и нисходящего тренда. Для снижения эффекта ложных сигналов и улучшения прибыльности, системы делают гибкими, то есть у них существует какой-то определенный набор настроек или входных данных, что вполне оправдано, потому что поведение рынка постоянно меняется.

В статье рассказывается как с помощью языка MQL5 создать свой собственный символ биржевого инструмента. В частности, используя биржевые котировки с популярного сайта "финам". Кроме того рассматривается возможность работы с произвольным форматом текстовых файлов, из которых создается пользовательский символ. Поэтому и финансовые инструменты и источники данных могут быть любыми. Создав пользовательский символ, мы можем использовать все возможности тестера стратегий MetaTrader 5 для проверки торговых алгоритмов на биржевых инструментах.

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.

Это последняя статья из серии, посвященной такой торговой стратегии, как реверсирование. В ней мы попробуем решить проблему, которая приводила к нестабильности результатов тестирования в предыдущих статьях. А также напишем и протестируем свой алгоритм для ручной торговли на любом рынке с помощью реверсирования.

В данной статье мы рассмотрим алгоритм реализации тестера свечных моделей на языке OpenCL в режиме "OHLC на M1". А также сравним его быстродействие cо встроенным тестером стратегий, запущенным в режиме быстрой и медленной оптимизации.

В статье рассмотрена библиотека, позволяющая повысить эффективность работы с HTTP-запросами в MQL5. Выполнение WebRequest в неблокирующем режиме реализовано в дополнительных потоках с использованием вспомогательных графиков и экспертов, обмена пользовательскими событиями и чтения разделяемых ресурсов. Исходные коды прилагаются.

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.

Исследование явления гэпа — ситуации существенной разницы между ценой закрытия предыдущего таймфрейма и ценой открытия следующего, и в какую сторону пойдёт дневной бар. Применение системной DLL функции GetOpenFileName.

В данной статье описана реализация механизма самооптимизации работающего эксперта в MetaTrader 5.

В данной статье я расскажу, как создать приложение для отбора лучших проходов оптимизаций по нескольким возможным вариантам. Данное приложение умеет фильтровать и сортировать оптимизационные результаты по множеству коэффициентов. Проходы оптимизации записываются в базу данных, поэтому вы всегда можете отобрать новые параметры робота без необходимости переоптимизирования. Вдобавок ко всему это позволяет увидеть все проходов оптимизации на едином графике, рассчитывать параметрические VaR коэффициенты и строить график нормального распределения проходов и результатов торговли конкретного выделенного варианта сочетания коэффициентов. Также строятся графики некоторых из рассчитываемых коэффициентов в динамике, начиная с момента старта оптимизации (или с выбранной даты до другой выбранной даты).

В этой статье мы продолжим рассматривать тему реверсирования. Мы попробуем снизить максимальную просадку по балансу до приемлемого уровня на ранее рассмотренных инструментах. Проверим, насколько при этом снизится полученная прибыль. А также проверим, как работает реверсирование на других рынках: фондовом, сырьевом, индексах и ETF, аграрном. Внимание, статья содержит очень много картинок!

Участники официального фриланс-сервиса для платформ MetaTrader к октябрю 2018 года выполнили уже более 50 000 заказов. Это самая большая в мире биржа удаленной работы для MQL-программистов — более тысячи исполнителей, десятки новых заявок от трейдеров ежедневно и локализация на 7 языков.

В самом большом магазине готовых приложений для алготрейдинга уже 13 970 продуктов. Среди них 4 800 роботов, 6 500 индикаторов, 2 400 утилит и другие решения. При этом почти половину приложений (6 000) можно не покупать, а арендовать. А четверть от общего числа продуктов (3 800) и вовсе доступна бесплатно.

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.

В данной статье мы попробуем разобраться, что же такое реверсирование, стоит ли его применять и можно ли с его помощью улучшить вашу торговую стратегию. Мы создадим советника и на исторических данных посмотрим, какие индикаторы лучше всего подходят для реверсирования, а также можно ли использовать его вообще без индикаторов как самостоятельную торговую систему. Посмотрим, получится ли превратить убыточную торговую систему в прибыльную с помощью реверсирования.

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?

В статье приводится обзор возможностей терминала по созданию и работе с пользовательскими символами, предлагаются варианты моделирования торговой истории c помощью пользовательских символов, тренда и различных графических паттернов.

В статье описывается графический конструктор стратегий. Показано, как любой пользователь может создавать торговые роботы и утилиты без программирования. Созданные советники можно тестировать в тестере стратегий, оптимизировать в облаке и запускать на графике в режиме реального времени.

В статье рассматриваются три метода, с помощью которых можно повысить качество классификации bagging-ансамблей, и оценивается их эффективность. Проведена оценка того, как влияет оптимизация гиперпараметров нейросетей ELM и параметров постпроцессинга на качество классификации ансамбля.

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.

В статье разбираются преимущества и недостатки торговли на флэте. Созданы и протестированы 10 стратегий, основанных на отслеживании движения цены внутри канала. Каждая стратегия снабжена механизмом фильтрации, чтобы отсеять ложные сигналы на вход в рынок.

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.