Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

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.

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить создание программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В шестой части мы научили библиотеку работать с позициями на счетах с типом "неттинг". В данной части сделаем отслеживание событий срабатывания StopLimit-ордеров и подготовим функционал для отслеживания событий модификации рыночных ордеров и позиций.

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написания программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В пятой части мы создали классы торговых событий и коллекцию событий, откуда события отправляются в базовый объект библиотеки Engine и на график управляющей программы. В данной части повествования добавим возможность работы библиотеки на счетах с типом неттинг.

В данной статье мы продолжим расширять функционал нашей утилиты. На этот раз мы добавим в нее возможности по отображению на графиках информации, призванной облегчить нашу торговлю. В частности, добавим на график максимальные и минимальные цены вчерашнего дня, круглые уровни, максимальные и минимальные цены за год, время начала сессии и т. д.

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написание программ для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В четвёртой части мы протестировали отслеживание торговых событий на счёте. В данной части создадим классы торговых событий, поместим их в коллекцию событий, откуда они будут отправляться в базовый объект библиотеки Engine и на график управляющей программы.

Как известно, MetaTrader 5 с момента своего появления предоставляет возможность мультивалютного тестирования. Эта функция востребована у большинства трейдеров, но, к сожалению, не столь универсальна, как того хотелось бы. В статье представлено несколько программ для разметки графиков с помощью графических объектов на основе торговой истории из отчетов форматов HTML и CSV. Торговля несколькими инструментами может анализироваться параллельно в нескольких подокнах, или в одном окне с помощью динамического переключения по команде пользователя.

В данной статье будет проведен эксперимент по раскрашиванию результатов оптимизации. Как известно, цвет определяется тремя параметрами: уровнями красного, зеленого и синего цветов (RGB от анг. Red — красный, Green — зеленый, Blue — синий). Существуют и другие способы кодирования цвета, но и в них цвет кодируется тремя параметрами. Таким образом, три показателя тестирования можно превратить в один, визуально воспринимаемый человеком, в цвет. На сколько такой показатель будет полезен вы сможете узнать из статьи.

Большинство из нас согласны с мнением, что процесс анализа текущей рыночной ситуации начинается с рассмотрения старших периодов графика. Происходит это до тех пор, пока мы не перейдем на тот график, на котором совершаем сделки. Данный вариант анализа является одним из условий успешной торговли и профессиональным подходом к делу. В статье пойдет речь о мультитаймфреймовых индикаторах и способах их создания. Будут приведены примеры кода MQL5, дана общая оценка достоинств и недостатков каждой версии, а также будет предложен новый подход к индикаторам с использованием режима MTF.

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является облегчение написания программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. У нас уже есть коллекции исторических ордеров и сделок, рыночных ордеров и позиций, класс для удобного выбора и фильтрации ордеров. В данной части продолжим развитие базового объекта и научим библиотеку Engine отслеживать торговые события на счёте.

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 первой статье мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку для легкого создания программ на платформах MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Далее продолжили развитие библиотеки и сделали коллекцию исторических ордеров и сделок. Теперь создадим класс для удобного выбора и фильтрации ордеров, сделок и позиций в списках коллекций, а именно создадим базовый объект библиотеки — Engine, и добавим в библиотеку коллекцию рыночных ордеров и позиций.

В первой статье мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является облегчение создания программ для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Создали абстрактный объект COrder, который является базовым объектом для хранения данных исторических ордеров и сделок, а также рыночных ордеров и позиций. Теперь мы создадим все необходимые объекты для хранения данных истории счёта в коллекциях.

После модернизации пакета MATLAB в 2015 году необходимо рассмотреть современный способ создания DLL-библиотек. На примере прогнозирующего индикатора в статье иллюстрируются особенности связывания MetaTrader 5 и MATLAB с использованием современных 64-х разрядных версий платформ, применяемых в настоящее время. Рассмотрение всей последовательности подключения MATLAB позволит разработчику на MQL5 быстрее создавать приложения с расширенными вычислительными возможностями, избегая «подводных камней».

Разбирая огромное количество торговых стратегий, множество заказов на изготовление программ для терминалов MT5 и MT4, просматривая различные сайты по MetaTrader, я пришёл к выводу, что всё это многообразие в подавляющем своём большинстве строится на фактически одних и тех же элементарных функциях, действиях и значениях, повторяющихся от программы к программе. Результатом моей работы стала кроссплатформенная библиотека "DoEasy" для быстрого и лёгкого создания программ для МetaТrader 5 и МetaТrader 4

Статья описывает препроцессор, сканер и парсер для синтаксического анализа исходных кодов на MQL. Реализация на MQL прилагается.

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.

В данной статье мы продолжим расширять возможности утилиты для отбора и навигации по инструментам. На этот раз мы создадим новые вкладки, при открытии которых будут отображаться только те символы, которые удовлетворяют тем или иным нашим параметрам. А также научимся легко добавлять в нее свои собственные вкладки с нужными нам правилами фильтрации.

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 рассказывается о понятии корреляции величин, а также рассматривается методы расчета коэффициентов корреляции и их практическое применение в торговле. Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.

Кроме торговых отчетов MetaTrader 5 позволяет сохранять отчеты о тестировании и оптимизации экспертов. Отчет тестирования так же, как и история торговли, может быть сохранен в двух форматах: XLSX и HTML, а отчет оптимизации сохраняется в формате XML. В этой статье будет рассмотрен разбор HTML-отчета тестера, XML-отчета оптимизации и HTML-отчет с историей торговли.

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.

В данной статье мы расширим возможности ранее созданной утилиты, добавив в нее вкладки для отбора нужных нам инструментов. Также мы научимся сохранять графические объекты, которые мы создали на графике определенного инструмента, чтобы постоянно их не создавать повторно. И даже научимся работать только с инструментами, которые были предварительно выбраны с помощью с нужного нам сайта.

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.

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.

Применяем методы теории вероятностей и математической статистики в процессе создания и тестирования торговых стратегий. Используя отличия цены от случайного блуждания, ищем оптимальное значение для риска в сделке. Доказано, что если цены ведут себя как случайное блуждание без сноса (отсутствие направленного тренда), то прибыльная торговля невозможна.

Для продвинутого трейдера не является секретом, что большая часть времени, которое занимает торговля, тратится не на открытие или сопровождение сделок. Больше всего времени занимает отбор инструментов и поиск точек входа. В данной статье мы попытаемся написать советник, упрощающий поиск точек входа на инструментах, которые предоставляет ваш брокер.

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).

Добавление виджета обеспечивает сайты подробным расписанием выхода 500 показателей и индикаторов крупнейших мировых экономик. Таким образом трейдеры, помимо основного контента площадки, оперативно получают актуальную информацию по всем важным событиям с пояснениями и графиками.

Мониторинг торгового счета — это подробный отчет по всем совершенным сделкам. Вся торговая статистика собирается автоматически и предоставляется вам в виде понятных диаграмм и графиков.

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.

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.

Часто в процессе технического анализа перед трейдерами ставится задача сравнения нескольких временных рядов. Проведение такого анализа требует соответствующих инструментов. В этой статье я предлагаю построить инструмент для графического анализа и поиска зависимостей между двумя и более временных рядов.

Большинство подписчиков выбирают торговый сигнал по красоте кривой баланса и по количеству подписчиков. Поэтому многие провайдеры сегодня больше заботятся о красивой статистике, чем о действительном качестве сигнала, зачастую играя объемами сделок и искусственно приводя кривую баланса в идеальный вид. В данной статье рассматриваются критерии надежности и способы, с помощью которых провайдер может улучшить качество своего сигнала. Приведен пример анализа истории конкретного сигнала и способы, которые помогли бы провайдеру сделать его более прибыльным и менее рискованным.

В статье описываются пользовательские методы оценки истории торговли. Для этого написаны два класса для ее выгрузки и анализа. Первый собирает торговую историю в краткую таблицу. Второй предназначен для вычисления статистики: он рассчитывает ряд показателей и строит графики, с помощью которых оценивать результативность торгов становится удобнее.

Сервис торговых Сигналов развивается семимильными шагами. Доверяя свои средства поставщику сигнала, хотелось бы минимизировать риск потери депозита. Как же разобраться в этом лесу торговых сигналов? Как найти именно тот, который принесет прибыль? В статье предлагается создать средство для визуального анализа истории сделок торговых сигналов на графике инструмента.

В статье мы продолжаем развивать MQL-приложение для работы с результатами оптимизации, которая начата в предыдущих статьях. На этот раз будет показан пример, когда таблицу лучших результатов можно сформировать уже после оптимизации параметров, указав через графический интерфейс другой критерий.

Перед запуском робота на торговом счете мы обычно тестируем и оптимизируем его на истории котировок. И тут возникает резонный вопрос: как прошлые результаты на истории могут помочь нам в будущем? В статье показано применение метода Монте-Карло для построения собственных критериев оптимизации торговых стратегий. Кроме того, рассмотрены критерии устойчивости советника.

Продолжаем развивать тему обработки и анализа результатов оптимизации. На этот раз задача состоит в том, чтобы выбрать 100 лучших результатов оптимизации и отобразить их в таблице графического интерфейса. Сделаем так, чтобы пользователь, выделяя ряд в таблице результатов оптимизации, получал мультисимвольный график баланса и просадки на отдельных графиках.