Статьи по программированию на языке MQL5

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.

Описывая создание автоматической скользящей оптимизации, мы добрались до внутренней структуры самого автооптимизатора. Данная статья может быть полезна тем, кто пожелает сам доработать созданный проект, либо же просто желает разобраться в логики функционирования программы. В текущей статье при помощи UML диаграмм представлена внутренняя структура проекта и взаимосвязи объектов между собой. Также рассматривается процесс запуска оптимизаций, но пока без описания процесса реализации оптимизатора.

Продолжаем описание скользящей оптимизации в терминале MetaTrader 5. Рассмотрев в прошлых статьях методы формирования отчета оптимизации и способ его фильтрации, мы перешли к описанию внутренней структуры приложения, отвечающего за сам процесс оптимизации. Автооптимизатор, выполненный как приложение на C#, имеет собственный графический интерфейс. Именно созданию данного графического интерфейса и посвящена текущая статья.

Разработка торговых стратегий связана с обработкой больших объемов данных. Теперь прямо в MQL5 вы можете работать с базами данных с помощью SQL-запросов на основе SQLite. Важным преимуществом данного движка является то, что вся база данных содержится в единственном файле, который находится на компьютере пользователя.

Основная цель данной статьи - описание механизма работы с получившимся приложением и его возможностей. Таким образом, статья фактически является инструкцией по использованию данного приложения, в которой рассказывается обо всех возможных подводных камнях и нюансах его настройки.

Каждый раз, когда речь заходит об искусственном интеллекте, в голове всплывают какие-то фантастические образы и кажется, что это очень сложное и непостижимое. Но мы все чаще и чаще слышим об искусственном интеллекте в повседневной жизни. В новостных лентах все чаще пишут о каких-либо достижениях с использованием нейронных сетей. В данной статье хочу показать насколько просто каждый может создать свою нейронную сеть и использовать достижения искусственного интеллекта в трейдинге.

Третья статья служит неким мостом между двумя предыдущими, в ней освещается механизм взаимодействия с DLL, написанной в первой статье, и объектами для выгрузки из второй статьи. Показывается процесс создания обертки для класса, который импортируется из DLL и формирует XML-файл с историей торгов, а также способ взаимодействии с данной оберткой.

Если прошлая статья повествовала о создании DLL-библиотеки, которая будет использоваться в нашем автооптимизаторе и в роботе, то продолжение будет целиком посвящено языку MQL5.