Статьи о тестировании стратегий на языке MQL5

В этой мы статье рассмотрим модель технических фигур Меррилла и попробуем выяснить, насколько актуальны эти технические паттерны сегодня. Для этого мы создадим инструмент для их тестирования и применим данную модель к различным типам данных, такие как цена закрытия, ее максимумы и минимумы, индикаторы осцилляторного типа.

Данная статья является продолжением предыдущей публикации на тему создания графического интерфейса для управления оптимизациями. В ней будет рассмотрена логика работы создаваемого дополнения. Создадим обертку для терминала MetaTrader 5 для его запуска как управляемый процесс через C#. А также будет рассмотрена работа с конфигурационными файлами и файлами настроек. Логика программы же будет поделена на две части: в первой описаны методы, вызываемые после нажатия на ту или иную клавишу, а вторая часть — запуск и управление оптимизациями.

В данной статье описывается процесс создания расширения для терминала MetaTrader. Предлагаемое решение помогает автоматизировать процесс оптимизации путем запуска оптимизаций в других терминалах. На базе данной статьи будет написано еще несколько статей, развивающих затронутую тему. Расширение написано с использованием языка C# и шаблонов программирования, что демонстрирует помимо основной задачи данной статьи возможность терминала к расширению изначально заложенных в него возможностей путем написания собственных модулей, а также то, как просто можно создавать пользовательскую графику в языке с наиболее удобным для этого функционалом.

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.

В предыдущей статье были рассмотрены всего 14 паттернов, но, как известно, существуют и другие свечные модели. И чтобы монотонно не рассматривать всё великое многообразие остальных паттернов, было решено пойти другим путем. Теперь вашему вниманию предлагается система поиска и тестирования новых свечных моделей на основе известных типов свечей.

В данной статье рассмотрим известные свечные модели(паттерны) и исследуем насколько они актуальны и эффективны в сегодняшних реалиях. Свечной анализ появился более 20 лет назад и с тех пор стал достаточно популярным. Некоторые даже считают, что японские свечи самый удобный и легко воспринимаемый формат отображения цен активов.

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 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 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).

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 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 рассмотрен алгоритм построения биржевых индикаторов на реальных объемах с использованием функций CopyTicks() и CopyTicksRange(). Также приведены особенности построения таких индикаторов и описаны нюансы их работы в реальном времени и в тестере стратегий.

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 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.

В статье продемонстрирован пример MQL-приложения с графическим интерфейсом, в котором отображаются графики мультисимвольного баланса и просадки депозита по результатам последнего теста.

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.

В статье реализовано MQL-приложение с графическим интерфейсом для расширенной визуализации процесса оптимизации. Графический интерфейс создан с помощью последней версии библиотеки EasyAndFast. У многих пользователей возникает вопрос, зачем нужны графические интерфейсы в MQL-приложениях. В настоящей статье продемонстрирован один из множества случаев, когда они могут быть полезными для трейдеров.

Статья описывает создание пользовательского тестера стратегий и своего собственного анализатора прогонов оптимизации. Прочитав ее, вы поймете, как работает режим математических вычислений и механизм так называемых фреймов, как можно подготовить и загрузить свои собственные данные для расчетов и использовать эффективные алгоритмы их сжатия. Также эта статья будет интересна всем, кто интересуется способами хранения пользовательской информации внутри эксперта.

В жизни трейдера бывают разные ситуации. Часто по истории успешных сделок мы пытаемся восстановить стратегию, а глядя на историю убытков — доработать и улучшить ее. И в том, и в другом случае мы сопоставляем сделки с известными индикаторами. В этой статье предлагается методика пакетного сопоставления сделок с рядом индикаторов.

Мини-эмулятор рынка — индикатор, предназначенный для частичной эмуляции работы в терминале. Предположительно, его можно использовать для тестирования "ручных" стратегий анализа и торговли на рынке.

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.

Рассмотрен еще один пользовательский критерий оптимизации торговых стратегий, основанный на анализе графика баланса. Для этого использовалось вычисление линейной регрессии с помощью функции из библиотеки ALGLIB.

В статье рассматривается простой подход к созданию системы автоматической торговли по линейной разметке графика. Предложен готовый эксперт, использующий стандартные свойства объектов MetaTrader 4 и 5 и поддерживающий основные торговые операции.

В статье рассматриваются подходы, позволяющие достаточно точно эмулировать walk-forward оптимизацию с помощью встроенного тестера и вспомогательных библиотек, реализованных на MQL.

В статье рассматриваются паттерны Флаг, Вымпел, Клин, Прямоугольная формация, Сужающийся треугольник, Расширяющийся треугольник. Анализируются их сходство и различия, создаются индикаторы для их поиска на графике и индикатор-тестер для быстрой оценки их эффективности

В статье выбираются несколько способов идентификации тренда с целью определения его длительности по отношению к флэтовому состоянию рынка. В теории считается, что соотношение тренда к флэту составляет 30% на 70%. Это нам предстоит и проверить.

В статье разрабатываются и тестируются несколько стратегий на основе канала Дончиана с применением различных индикаторных фильтров. Проводится исследование и сравнительный анализ их работы.

В статье сделан краткий обзор 10 трендовых стратегий, проведено их тестирование, сравнительный анализ. На основе полученных результатов сделан общий вывод о целесообразности, достоинствах и недостатках торговли по тренду.

MetaTrader 5 позволяет разрабатывать и тестировать роботов, торгующих одновременно на нескольких инструментах. Встроенный в платформу тестер стратегий автоматически скачивает с торгового сервера брокера тиковую историю и учитывает спецификацию контрактов — разработчику ничего не нужно делать руками. Это позволяет легко и максимально достоверно воспроизводить все условия торгового окружения — вплоть до миллисекундных интервалов между поступлениями тиков на разных символах. В этой статье мы покажем, как провести разработку и тестирование спредовой стратегии на двух фьючерсах Московской биржи.

Анализ торговой истории и построение HTML графиков распределения результатов торговли в зависимости от времени входа в позицию. Графики отображаются в трех разрезах – по часам, дням недели и месяцам.

Скальперские автоматические системы по праву считаются вершиной алгоритмического трейдинга, но при этом они же являются и самыми сложными для написания кода. В этой статье мы покажем, как с помощью встроенных средств отладки и визуального тестирования строить стратегии, основанные на анализе поступающих тиков. Для выработки правил входа и выхода зачастую требуются годы ручной торговли. Но с помощью MetaTrader 5 вы можете быстро проверить любую подобную стратегию на реальной истории.

Перед каждым трейдером при первом одиночном тестировании встает один и тот же вопрос — "Какой же из четырех режимов использовать?" Каждый из предлагаемых режимов имеет свои преимущества и особенности, поэтому сделаем проще - запустим сразу все режимы одной кнопкой! В статье показано, как с помощью Win API и небольшой магии увидеть одновременно все четыре графика тестирования.

В данной статье мы покажем результаты тестирования простой торговой стратегии в 3-х режимах: "OHLC на M1", "Все тики" и "Каждый тик на основе реальных тиков" с использованием записанных тиков из истории.

Все продукты Маркета перед публикацией проходят обязательную предварительную проверку для обеспечения единого стандарта качества. В этой статье мы расскажем о наиболее частых ошибках, которые допускают разработчики в своих технических индикаторах и торговых роботах. А также покажем как самостоятельно проверить свой продукт перед отправкой в Маркет.

Как сделать тестирование более наглядным? Ответ прост: нужно использовать в тестере один или несколько индикаторов — тиковый индикатор, индикатор баланса и эквити, индикатор просадки и загрузки депозита. Это позволит визуально отслеживать или природу тиков, или изменение баланса и эквити, или просадку и загрузку депозита.

Продолжим серию статей по программированию на MQL5. На этот раз рассмотрим, как можно получать результаты по каждому проходу оптимизации непосредственно во время оптимизации параметров эксперта. При этом сделаем так, что если условия, которые будут настраиваться во внешних параметрах, исполняются, то показатели этого прохода будут записываться в файл. Кроме показателей тестов будем сохранять еще параметры, по которым был получен этот результат.

Какую бы торговую стратегию вы не использовали всегда возникает один вопрос: какие выбрать параметры, чтобы получить прибыль в будущем? В статье приведен пример эксперта с возможностью оптимизации параметров на множестве символов одновременно. Это метод призван уменьшить эффект подгонки параметров, а также решает проблему, когда данных одного символа недостаточно для проведения исследования.