Как составить Техническое Задание для заказа торгового робота
Вы разработали торговую стратегию и торгуете по ней? Если правила вашей системы хорошо формализуются в программные алгоритмы, то лучше вместо себя поставить торговать робота. Робот не спит, не ест и не подвержен человеческим слабостям. В этой статье мы покажем, как составить Техническое Задание для заказа торгового робота во Фрилансе.
Глубокие нейросети (Часть VII). Ансамбль нейросетей: stacking
Мы продолжаем строить ансамбли. Теперь к bagging-ансамблю, созданному ранее, добавим обучаемый объединитель — глубокую нейросеть. Одна нейросеть объединяет 7 лучших выходов ансамбля после обрезки. Вторая принимает на вход все 500 выходов ансамбля, обрезает и объединяет их. Нейросети будем строить с помощью пакета keras/TensorFlow из Python. Кратко рассмотрим возможности пакета. Проведем тестирование и сравним качество классификации bagging и stacking ансамблей.
Как создать графическую панель любой сложности и как это работает
В статье подробно рассматривается, как создать панель на базе класса CAppDialog и как добавить в нее элементы управления. Описывается структура панели и схема наследования объектов в ней. Продемонстрировано, что нужно для обработки событий и как события раздаются подчинённым элементам управления. Приведены примеры изменения параметров панели: размера, цвета фона.
Создание пользовательской новостной ленты в MetaTrader 5
В статье рассматривается возможность создания гибкой новостной ленты, предоставляющей множество опций по выбору типа новостей и их источника. Статья показывает, как можно интегрировать веб-API с терминалом MetaTrader 5.
Сравниваем скорость самокэширующихся индикаторов
В статье проводится сравнение классического MQL5-доступа к индикаторам с альтернативными способами в стиле MQL4. Рассматриваются несколько вариантов MQL4-стиля доступа к индикаторам: с кэшированием хэндлов индикаторов и без него. Исследован учет хэндлов индикаторов внутри ядра MQL5.
Глубокие нейросети (Часть VI). Ансамбль нейросетевых классификаторов: bagging
Рассмотрим методы построения и обучения ансамблей нейросетей со структурой bagging. Определим особенности оптимизации гиперпараметров индивидуальных нейросетевых классификаторов, составляющих ансамбль. Сравним качество оптимизированной нейросети, полученной в предыдущей статье серии, и созданного ансамбля нейросетей. Рассмотрим возможности дальнейшего улучшения качества классификации полученного ансамбля.
Управляемая оптимизация: метод отжига
В тестере стратегий торговой платформы MetaTrader 5 есть только два варианта оптимизации: полный перебор параметров и генетический алгоритм. В этой статье предложен новый вариант оптимизации торговых стратегий — метод отжига. Приводится алгоритм метода, его реализация и способ подключения к любому советнику. Разработанный алгоритм протестирован на советнике Moving Average.
ZUP - зигзаг универсальный с паттернами Песавенто. Поиск паттернов
Индикаторная платформа ZUP позволяет производить поиск множества известных паттернов, параметры которых уже заданы. Но можно также и подстраивать эти параметры в соответствии со своими требованиями. Есть и возможность создавать новые паттерны с помощью графического интерфейса ZUP и сохранять их параметры в файл. После этого можно быстро проверить, встречаются ли новые паттерны на графиках.
LifeHack для трейдера: замешиваем ForEach на дефайнах (#define)
Промежуточная ступенька для тех, кто всё ещё пишет на MQL4, но никак не может перейти на MQL5. Мы продолжаем искать возможности для написания кода в стиле MQL4. На этот раз рассмотрим макроподстановку препроцессора - #define.
Глубокие нейросети (Часть V). Байесовская оптимизация гиперпараметров DNN
В статье рассматриваются возможности байесовской оптимизации гиперпараметров глубоких нейросетей, полученных различными вариантами обучения. Сравнивается качество классификации DNN с оптимальными гиперпараметрами при различных вариантах обучения. Форвард-тестами проверена глубина эффективности оптимальных гиперпараметров DNN. Определены возможные направления улучшения качества классификации.
LifeHack для трейдера: готовим фастфуд из индикаторов
Если вы переходите на MQL5 только сейчас, то эта статья вам пригодится: с одной стороны, доступ к данным индикаторов и к сериям выполнен в привычном вам MQL4-стиле, с другой — вся реализация этой простоты написана на MQL5. Все функции максимально понятны и отлично подходят для пошаговой отладки.
Автоматический подбор перспективных сигналов
Статья посвящена изучению торговых сигналов для MetaTrader 5 с автоматическим исполнением на счетах подписчиков. Также рассматривается разработка инструментов для поиска перспективных торговых сигналов прямо в терминале.
Кроссплатформенный торговый советник: Классы CExpertAdvisor и CExpertAdvisors
В заключительной статье серии о кроссплатформенном торговом советнике речь пойдет о классах CExpertAdvisor и CExpertAdvisors, которые служат контейнерами для всех ранее описанных компонентов эксперта. Также рассмотрена реализация отслеживания новых баров и сохранения данных.
R-квадрат как оценка качества кривой баланса стратегии
Статья описывает построение пользовательского критерия оптимизации R-квадрат. По этому критерию можно оценить качество кривой баланса стратегии и выбрать наиболее равномерно растущие и стабильные стратегии. Материал описывает принципы его построения и статистические методы, используемые для оценки свойств и качества этой метрики.
Кроссплатформенный торговый советник: Пользовательские стопы, Безубыток и Трейлинг
В статье обсуждается установка пользовательских стоп-уровней в кроссплатформенном советнике. Также описан тесно связанный с ними метод, который помогает задать изменение стоп-уровней с течением времени.
Кроссплатформенный торговый советник: Стоп-уровни
В этой статье рассматривается реализация стоп-уровней в торговом советнике, совместимая с платформами MetaTrader 4 и MetaTrader 5.
Глубокие нейросети (Часть IV). Создание, обучение и тестирование модели нейросети
В статье рассматриваются новые возможности пакета darch (v.0.12.0). Описаны результаты обучения глубокой нейросети с различными типами данных, структурой и последовательностью обучения. Проанализированы результаты.
Создание и тестирование пользовательских символов в MetaTrader 5
Возможность создавать собственные символы открывает новые горизонты в разработке торговых систем и анализе любых финансовых рынков. Теперь трейдеры могут строить графики и тестировать торговые стратегии на неограниченном количестве финансовых инструментов.
Кроссплатформенный торговый советник: Временные фильтры
В статье обсуждается реализация различных методов временной фильтрации в кроссплатформенном торговом советнике. Классы временных фильтров отвечают за проверку того, попадает ли конкретное время в определенный период, заданный в настройках.
Глубокие нейросети (Часть III). Выбор примеров и уменьшение размерности
Эта статья продолжает серию публикаций о глубоких нейросетях. Рассматривается выбор примеров (удаление шумовых), уменьшение размерности входных данных и разделение набора на train/val/test в процессе подготовки данных для обучения.
Глубокие нейросети (Часть II). Разработка и выбор предикторов
Во второй статье из серии о глубоких нейросетях рассматриваются трансформация и выбор предикторов в процессе подготовки данных для обучения модели.
Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных
Эта серия статей продолжает и развивает тему глубоких нейросетей (DNN), которые в последнее время вошли во многие прикладные области, включая трейдинг. Рассматриваются новые направления темы, на практических экспериментах проверяются новые методы и идеи. Первая статья серии посвящена подготовке данных для DNN.
Кроссплатформенный торговый советник: Мани-менеджмент
В этой статье обсуждается реализация мани-менеджмента в кроссплатформенном торговом советнике. Классы мани-менеджмента отвечают за расчет размера лота, которым советник войдет в следующую сделку.
Использование облачных хранилищ для обмена данными между терминалами
Все большее распространение получают облачные технологии. К нашим услугам — как платные, так и бесплатные хранилища. Можем ли мы их использовать в трейдинге? В этой статье предлагается технология для обмена данными между терминалами с использованием облачных хранилищ.
Кроссплатформенный торговый советник: Сигналы
В статье обсуждаются классы CSignal и CSignals, которые будут использоваться в кроссплатформенных торговых советниках. Рассмотрены различия между MQL4 и MQL5 в организации данных, необходимых для оценки полученных торговых сигналов. Итог — код, совместимый с компиляторами обеих версий.
Кроссплатфоменный торговый советник: Менеджер ордеров
В статье обсуждается создание менеджера ордеров для кроссплатформенного торгового советника. Менеджер ордеров отвечает за открытие и закрытие экспертом ордеров или позиций, а также за ведение независимой записи о них, и будет доступен для обеих версий терминала.
Универсальный торговый эксперт: Доступ к свойствам инструмента (часть 8)
Восьмая часть статьи посвящена описанию класса CSymbol — специального объекта, предоставляющего доступ к произвольному торговому инструменту. Включенный в торговый эксперт, этот класс предоставляет богатый набор свойств произвольного инструмента, делая программирование экспертов еще проще и многофункциональней.
Создание документации на основе исходных кодов MQL5
В статье рассматривается создание документации к коду на MQL5, начиная с автоматизации простановки необходимых тэгов. Далее описана работа с программой Doxygen, её правильная настройка и получение результатов в различных форматах: в html, в HtmlHelp и в PDF.
Рецепты MQL5 - Создаем кольцевой буфер для быстрого расчета индикаторов в скользящем окне
Кольцевой буфер — самый простой и в то же время наиболее эффективный способ организации данных для расчетов в скользящем окне. В статье описано, как устроен этот алгоритм, и показано, как с его помощью сделать вычисление в скользящем окне простым и эффективным процессом.
Готовые советники из Мастера MQL5 работают в MetaTrader 4
В статье предлагается простой эмулятор торгового окружения MetaTrader 5 для MetaTrader 4. С его помощью выполняются перенос и адаптация торговых классов стандартной библиотеки. В результате советники, генерируемые в Мастере MetaTrader 5, могут компилироваться и запускаться без изменений в MetaTrader 4.
Встраивайте вебтерминал MetaTrader 4/5 в свои сайты - это бесплатно, и на этом можно заработать
Трейдерам хорошо знаком вебтерминал, который позволяет торговать на финансовых рынках прямо из браузера. Мы предлагаем разместить его на вашем сайте — и это совершенно бесплатно. У вас есть посетители, у брокеров – интерес в новых лидах, у нас – готовое веб-решение. И чтобы всё заработало, необходимо лишь встроить один iframe в ваш веб-сайт.
Визуализируй это! Графическая библиотека в MQL5 как аналог plot из R
При исследовании и изучении закономерностей важную роль играет визуальное отображение с помощью графиков. В популярных среди научного сообщества языках программирования, таких как R и Python, для визуализации предназначена специальная функция plot. С её помощью можно рисовать линии, точечные распределения и гистограммы для наглядного представления закономерностей. В MQL5 вы можете делать всё то же самое с помощью класса CGraphics.
Кроссплатформенный торговый советник: Ордера
MetaTrader 4 и MetaTrader 5 используют различные правила обработки торговых запросов. В этой статье обсуждается возможность использования объекта класса, который представляет сделки для обработки сервером, чтобы в дальнейшем советник мог работать с ними независимо от версии торговой платформы и используемого режима.
Кроссплатформенный торговый советник: повторное использование компонентов из Стандартной библиотеки MQL5
В Стандартной библиотеке MQL5 есть некоторые компоненты, которые могут оказаться полезными в версиях кроссплатформенных торговых экспертов для MQL4. В этой статье рассматривается метод создания некоторых компонентов Стандартной библиотеки MQL5, совместимых с компилятором MQL4.
Кроссплатформенный торговый советник: Введение
В этой статье подробно описан метод, с помощью которого быстро и просто может быть разработан кроссплатформенный торговый советник. Предлагаемый метод объединяет функции, общие для обеих версий, в один класс и разбивает реализацию для несовместимых функций на наследуемые классы.
Работа с сокетами в MQL, или Как стать провайдером сигналов
Сокеты… Что вообще сейчас в нашем информационном мире может без них существовать? Впервые появившиеся в 1982 г. и практически не изменившиеся до настоящего времени, они исправно работают на нас каждую секунду. Это основа сети, нервные окончания нашей Matrix, в которой мы живем.
Регулярные выражения для трейдеров
Регулярные выражения (англ. regular expressions) — специальный язык для обработки текстов по заданному правилу, которое также называют шаблоном или маской регулярного выражения. В этой статье мы покажем, как обработать торговый отчет с помощью библиотеки RegularExpressions для MQL5, а также продемонстрируем результаты оптимизации с ее использованием.
Универсальный торговый эксперт: Работа с пользовательскими трейлинг-стопами (часть 6)
Шестая часть статьи об универсальном торговом эксперте описывает работу с трейлинг-стопами. Прочитав ее, Вы узнаете, как с помощью унифицированных правил создать свой собственный модуль трейлинг-стопа и подключить его в торговый движок таким образом, чтобы управление позицией с его помощью происходило в автоматическом режиме.
Создание бота для Telegram на языке MQL5
Эта статья — пошаговое руководство по созданию бота для Telegram на языке MQL5. Данный материал будет интересен тем, кто хочет связать торгового робота со своим мобильным устройством. В статье приведены примеры ботов, выполняющие рассылку торговых сигналов, поиск информации на сайте, присылающие информацию о состоянии торгового счета, котировки и скриншоты графиков на ваш смартфон.
Универсальный торговый эксперт: работа с отложенными ордерами и поддержка хеджинга (часть 5)
Эта статья продолжает знакомить читателей с торговым движком CStrategy. По многочисленным просьбам пользователей в торговый движок были добавлены функции по работе с отложенными ордерами. Также последние версии MetaTrader 5 стали поддерживать счета с хеджингом. Теперь CStrategy поддерживает и их. В статье дается подробное описание алгоритмов по работе с отложенными ордерами и принципов работы CStrategy на хеджируемых типах счетов.