Статьи по программированию и использованию технических индикаторов на языке MQL5
Технические индикаторы являются неотъемлемой частью трейдинга, и каждый трейдер стремится найти что-то новое. Авторы этих статей рассказывают об эконометрике и машинном обучении, автоматической разметке волн Эллиотта и цифровых фильтрах, словом, найдется всё - от классических методах анализа и до современной трактовки известных идей.
Здесь вы найдете как обучающие статьи, например, как написать свой индикатор, так и готовые уникальные сборники по использованию математически обоснованных торговых идей Уильяма Блау.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 83): Использование паттернов стохастического осциллятора и FrAMA — поведенческие архетипы
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.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 85): Использование паттернов стохастического осциллятора и FrAMA с обучением на основе инференса β-VAE
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.
Система аудита счета в MQL5 (Часть 1): Проектирование пользовательского интерфейса
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.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 82): Использование паттернов TRIX и WPR в обучении с подкреплением DQN
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.
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 71): Картирование структуры гэпов выходного дня в MQL5
В статье представлена реализация на MQL5 на основе графических объектов, которая определяет гэпы выходного дня по разрывам времени и отображает их непосредственно на графике. Она управляет графическими объектами, отслеживает переходы состояний – новый (FRESH), частично заполнен (PARTIAL), реакция (REACTION), заполнен (FILLED) – и сохраняет завершенные гэпы как исторические зоны. В результате создается воспроизводимая система для отслеживания возврата цены к структурам гэпов выходного дня и их заполнения.
Пайплайны Codex: от Python до MQL5 для выбора индикаторов — анализ ETF XLF по нескольким кварталам с применением машинного обучения
Мы продолжаем рассматривать, как можно выстроить пайплайн выбора индикаторов при работе с «нетипичным» активом в MetaTrader. MetaTrader 5 в первую очередь используется для торговли на рынке Форекс, и это оправданно с учётом доступной ликвидности; однако аргументы в пользу торговли за пределами этой «зоны комфорта» становятся всё более убедительными — не только благодаря стремительному росту таких платформ, как Robinhood, но и из-за неустанного стремления большинства трейдеров получить преимущество. В этой статье мы рассматриваем ETF XLF, а также завершаем наш обновлённый пайплайн простым MLP.
Пайплайны Codex: от Python к MQL5 для выбора индикаторов — анализ ETF FXI за несколько кварталов
Мы продолжаем рассматривать возможности использования MetaTrader за пределами «зоны комфорта» форекс-трейдинга, обратив внимание на ещё один торгуемый актив — ETF FXI. В отличие от предыдущей статьи, где мы попытались охватить «слишком много», углубившись не только в выбор индикаторов, но и в рассмотрение комбинаций индикаторных паттернов, в этой статье мы сделаем небольшой шаг назад и сосредоточимся в большей степени на выборе индикаторов. Наш конечный продукт в данном случае задуман как своего рода пайплайн, который может помочь рекомендовать индикаторы для различных активов при наличии достаточного объема их ценовой истории.
Разработка индикатора Volume Bubble на MQL5 с использованием стандартного отклонения
В статье показано, как создать индикатор Volume Bubble на MQL5, который визуализирует рыночную активность с использованием статистической нормализации. В нем рассматривается работа с тиковым и реальным объемом, вычисление среднего значения и стандартного отклонения по скользящему окну, а также нормализация значений объема для определения относительной силы. Вы реализуете графические объекты для отображения пузырьков с динамическими размером и цветом, обеспечивая наглядное представление интенсивности торговой активности прямо на графике
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 73): Построение системы торговых сигналов для гэпов выходного дня в MQL5
Мы расширяем инструментарий для работы с гэпами выходного дня индикатором, который преобразует структуру гэпа в торговые сигналы. Когда цена подтверждает возврат обратно в гэп, индикатор отображает стрелки Buy и Sell, устанавливает тейк-профит на противоположной границе и размещает стоп-лосс по экстремумам текущей недели. Он работает без перерисовки, восстанавливает исторические сигналы, обновляется в реальном времени и предоставляет буферы, пригодные для использования советником, с метками входа и уровнями TP/SL.
Разработка инструментария для анализа Price Action (Часть 72): Создание индикатора заполнения гэпов на MQL5
Инструмент заполнения гэпов выходного дня для MetaTrader 5, готовый к использованию советниками: он обнаруживает гэпы, подтверждает их полное заполнение и записывает детерминированные значения Buy и Sell в буферы индикатора. Он восстанавливает исторические события, отслеживает рынок в реальном времени без перерисовки и визуализирует структуру гэпов непосредственно на графике. Настраиваемые алерты и наглядные графические объекты поддерживают как ручной анализ, так и автоматическое исполнение.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 97): Использование выпуклой оболочки и миниатюрной GRU-сети в пользовательском классе трейлинг-стопа
В этой статье рассматривается пользовательский класс Мастера MQL5 для трейлинг-стопов. Пользовательский класс CTrailingConvexHullGRU создается путем объединения алгоритма выпуклой оболочки и GRU-сети. Как и в других статьях серии, разрабатывается модель, которую можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5, и настраивать с помощью различных классов управления капиталом и сигналов входа. В тестировании используются классы сигналов Envelopes и RSI.