Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

Статья посвящена абсолютно новому направлению в программировании советников, индикаторов, скриптов на MQL4 и MQL5. В будущем данный способ программирования постепенно станет базовым стандартом реализации советников для всех трейдеров. А разработчики языка MQL5 и платформы MetaTrader 5 в будущем смогут в стиле автоматного программирования создать новый язык MQL6 и новую платформу MetaTrader 6.

В статье рассказывается о графике "Ренко" и приведен один из вариантов его реализации на языке MQL5 в виде индикатора. Индикатор имеет множество модификаций, отличающих его от классического графика. Реализовано построение не только в окне индикатора, но и на главном графике. Кроме того, реализовано представление индикатора в виде линий "ZigZag". Приведено несколько примеров стратегий работы с графиком.

Для успешного трейдинга почти всегда необходимы индикаторы, призванные отделить основное ценовое движение от шумовых колебаний. В этой статье рассматривается один из перспективнейших цифровых фильтров — фильтр Калмана. Описано его построение и использование на практике.

Я не являюсь профессиональным программистом. И поэтому принцип «от простого к сложному» имеет для меня первостепенное значение, когда я встречаюсь с таким понятием как МТС, а точнее создание МТС. Что есть для меня простое? Прежде всего это визуализация самого процесса создания системы и логики её функционирования. А также минимум рукописного кода. В данной статье я попробую создать и протестировать МТС на основе матлабовского пакета, а затем напишу эксперт для MetaTrader 5. Причём для тестирования будут использованы исторические данные из МetaTrader 5.

В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.

Каждый экспертописатель, независимо от уровня своей подготовки, ежедневно сталкивается с одними и теми же торговыми задачами и алгоритмическими проблемами, которые так или иначе приходится решать для организации надежного торгового процесса. Данная статья описывает возможности торгового движка CStrategy, способного взять на себя решение этих задач и предоставить пользователю удобные механизмы для описания своей торговой идеи.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

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.

Генератор торговых стратегий Мастера MQL5 значительно упрощает проверку торговых идей. В статье рассказывается о том, как написать и подключить в Мастер MQL5 свой собственный класс торговых сигналов с реализацией сигналов по пересечению ценой скользящей средней, рассматривается структура и формат описания созданного класса для Мастера MQL5.

Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.

Цель этой статьи - исследование на прибыльность алгоритмов с различными входами в трейд и выходами по трейлинг стопам. В качестве входов будут использоваться случайный и обратный входы. В качестве стопов будут использованы трейлинг стоп, трейлинг тэйк. В статье будут показаны прибыльные алгоритмы с доходностью порядка 30 процентов в год.

Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.

Random Forest (RF) с применением бэггинга — один из самых сильных методов машинного обучения, который немного уступает градиентному бустингу. В статье делается попытка разработки самообучающейся торговой системы, которая принимает решения на основании полученного опыта взаимодействия с рынком.

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).

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.

Сколько ядер на вашем домашнем компьютере? И сколько компьютеров вы можете задействовать для оптимизации торговой стратегии? Мы покажем как с помощью MQL5 Cloud Network ускорить расчеты и получить для этого вычислительные мощности по всему миру одним щелчком мыши. Выражение "Время - деньги" становится актуальнее с каждым годом, и не всегда мы можем позволить себе ждать окончания важных расчетов в течение десятков часов или даже дней.

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.

В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.

Статья ставит целью максимально просто и быстро описать основные особенности торговли на форекс, поделиться простыми истинами с новичками. Ну и постараться ответить на наиболее волнующие вопросы в трейдерской среде, а также написать простенький индикатор.

Если разобраться досконально в любой сложной торговой системе, то мы увидим, что в основе её лежит набор простых торговых сигналов. Поэтому начинающему разработчику торговых роботов не стоит сразу же приниматься за написание сложных алгоритмов. В статье приводится пример торговой системы, использующей для осуществления сделок семафорные индикаторы.

Существуют различные стратегии торговли. Одни ищут направленное движение и торгуют по тренду. Другие определяют диапазоны ценовых колебаний и торгуют внутри таких коридоров. И возникает вопрос, можно ли объединить два подхода для увеличения прибыльности торговли?

В статье описываются способы использования множественного регрессионного анализа для разработки торговых систем. Показано, что регрессионный анализ может быть применен для автоматизации поиска стратегии. В качестве примера продемонстрировано получение регрессионного уравнения и использование его в эксперте, не требующее высокой квалификации в программировании.

В статье рассмотрены классический метод построения дивергенции и отличный от него способ интерпретации. Этот новый метод интерпретации положен в основу торговой стратегии, которая описана в статье.

В начале 2011 года мы выпустили первую версию Визарда MQL5. Этот шаг обеспечил трейдеров простым и понятным инструментом для автоматического создания торговых роботов. Любой пользователь MetaTrader 5 получил возможность написать собственный эксперт, не умея программировать на MQL5.

Как известно, ценовые тренды образуют ценовые каналы. Один из сильных сигналов на изменение тренда — прорыв текущего канала. В этой статье я предлагаю попробовать автоматизировать процесс поиска таких сигналов и посмотреть, действительно ли можно на этом построить свою стратегию торговли.

Предметом статьи является исследование возможности автоматизации торговли и анализа на основании некоторых идей из книги Джеймса Хьержика "Модель, Цена и Время. Применение теории Ганна в системах торговли" в виде индикаторов и эксперта. Не претендуя на исчерпывающую полноту, здесь исследуется только первая часть теории Ганна - Модель.

В данной статье я постараюсь подробно объяснить, что такое сетка и мартингейл, а также что в них общего. Ну и попытаться проанализировать, насколько эти стратегии жизнеспособны в реальности. Будет математическая часть и практическая.

В этой статье мы исследуем классы торговых стратегий из Стандартной Библиотеки и научимся добавлять пользовательские стратегии и фильтры/сигналы, следуя логике шаблонов и моделей Мастера MQL5. В конце вы сможете легко добавить свои собственные стратегии, используя стандартные индикаторы MetaTrader 5, а Мастер MQL5 создаст чистый код и полностью функциональный эксперт.

В статье предложен вариант адаптивной системы, состоящей из множества стратегий, каждая из которых производит свои "виртуальные" торговые операции. Реальная торговля происходит в соответствии с сигналами стратегии, которая на текущий момент является самой прибыльной. За счет использования объектно-ориентированного подхода, классов для работы с данными и торговых классов Стандартной библиотеки, архитектура системы получилась простой и масштабируемой, теперь вы легко сможете создавать и исследовать адаптивные системы, включающие сотни торговых стратегий.

В данной статье я расскажу о создании торгового эксперта по книге Б. Вильямса "Новые измерения в биржевой торговле" для платформы MetaTrader 5 на языке MQL5. Сама стратегия хорошо известна и до сих пор вызывает споры среди трейдеров о ее работоспособности. В статье рассматриваются торговые сигналы системы Б. Вильямса, особенности их реализации и результаты тестирования на исторических данных.

В самом большом магазине готовых приложений для алготрейдинга уже 13 970 продуктов. Среди них 4 800 роботов, 6 500 индикаторов, 2 400 утилит и другие решения. При этом почти половину приложений (6 000) можно не покупать, а арендовать. А четверть от общего числа продуктов (3 800) и вовсе доступна бесплатно.

Основное отличие торговой системы, предложенной в статье — использование математических инструментов для анализа биржевых котировок. В системе применяются цифровая фильтрация и спектральная оценка дискретных временных рядов. Описаны теоретические аспекты стратегии и построен советник для ее тестирования.

Мы запустили сервис по продаже торговых программ для MetaTrader 5 и сделали его безопасным. Мы постарались минимизировать все связанные с этим риски, чтобы вы смогли сконцентрироваться на самом главном - на поиске нужного вам робота!

Целью данной статьи является обобщение и систематизация принципов создания алгоритмов и элементов торговых систем. В статье рассматривается вопрос проектирования алгоритма работы эксперта, в качестве примера представлен класс CExpertAdvisor, который может быть использован для быстрой и удобной разработки торговых систем.

Каждому из нас давно знакома поговорка "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать". Вы можете прочитать десятки книг о Париже или Венеции, но мысленные образы не позволят вам испытать те же ощущения, как от прогулки по их вечерним улицам. Преимущество визуализации, или наглядного представления, может быть легко спроецировано на любой аспект нашей жизни, включая и работу на рынке, например, анализ цен на графиках при помощи индикаторов, и конечно же, визуализация тестирования стратегий. В данной статье собраны все возможности тестера стратегий MetaTrader 5 по визуализации вычислений.

В статье описано решение по автоматизации построения трендовых линий на основе индикатора Fractals с помощью MQL4 и MQL5. Структура статьи представлена в сравнительном виде в рамках решения поставленной задачи с позиции двух языков. Построение трендовых линий осуществляется по двум последним известным фракталам.

Терминал МetaTrader 5 дает новые возможности для оптимизации параметров создаваемых экспертов. Кроме уже имеющихся в тестере критериев оптимизации, разработчики получили инструмент для создания собственных критериев. Это открывает поистине безграничные возможности в тестировании и оптимизации экспертов. В статье рассматриваются практические способы построения таких критериев - как простых, так и достаточно сложных.