Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

В статье описан индикатор NRTR и торговая система, созданная с его использованием. Для этих целей создаётся модуль торговых сигналов, с помощью которых создаются стратегии, основанные на комбинациях NRTR и дополнительных индикаторов, подтверждающих тренд.

Сегодня мы попробуем разработать сеточный советник для работы в диапазоне в направлении тренда. То есть для инструментов Forex или рынков сырья. Как показали тесты, наш сеточник работал в прибыль с 2018 года. Но вот беда, с 2014 по 2018 год это был стабильный слив депозита

Это последняя статья из серии, посвященной такой торговой стратегии, как реверсирование. В ней мы попробуем решить проблему, которая приводила к нестабильности результатов тестирования в предыдущих статьях. А также напишем и протестируем свой алгоритм для ручной торговли на любом рынке с помощью реверсирования.

Мы рады объявить, что в торговой платформе MetaTrader 5 появились Торговые Сигналы - лучшее средство для инвесторов и управляющих. Теперь вы можете следить за торговыми операциями успешного трейдера, а терминал - будет автоматически повторять их на вашем счете!

В продолжение прошлой статьи о принципах торговли корзинами валют, рассмотрены паттерны, которые может обнаружить трейдер. Рассмотрены положительные и отрицательные стороны каждого паттерна, даны рекомендации по их использованию. В качестве инструмента анализа применены индикаторы, построенные на основе осциллятора Вильямса.

Применение Reinforcement learning для разработки самообучающихся экспертов. В предыдущей статье мы познакомились с алгоритмом Random Decision Forest и написали простого самообучающегося эксперта на основе Reinforcement learning (обучения с подкреплением). Было отмечено основное преимущество такого подхода как простота написания торгового алгоритма и высокая скорость "обучения". Обучение с подкреплением (далее просто RL) легко внедряется в любого торгового эксперта и увеличивает скорость его оптимизации.

Исследование явления гэпа — ситуации существенной разницы между ценой закрытия предыдущего таймфрейма и ценой открытия следующего, и в какую сторону пойдёт дневной бар. Применение системной DLL функции GetOpenFileName.

Народная мудрость, авторство которой часто приписывают различным известным людям, говорит: "Тот не ошибается, кто ничего не делает". Если не считать само ничегонеделание тоже ошибкой, то с этим утверждением трудно спорить. Зато вполне возможно проанализировать ранее совершенные ошибки (свои и чужие) и свести к минимуму количество совершаемых ошибок в будущем. Сделаем попытку разобрать возможные ситуации, возникающие в процессе выполнения работ на одноименном сервисе.

В заключительной части серии статей о торговом движке CStrategy мы рассмотрим одновременную работу нескольких торговых алгоритмов, научимся загружать стратегии из XML-файлов, а также представим простую панель для выбора экспертов, находящихся внутри одного исполняемого модуля, и управления их торговыми режимами.

В серии статей я покажу пример, как разрабатывать самоадаптирующиеся алгоритмы, учитывающие максимум факторов, возникающих на рынках, как эти ситуации систематизировать, описать в логике и учесть при торговле. Начну с очень простого алгоритма, который со временем обрастет теорией и эволюционирует в сложнейший проект.

В этой статье мы попробуем создать лучший из возможных советников, работающих по принципу сеточника. Как обычно, это будет кроссплатформенный советник, способный работать как в MetaTrader 4, так и в MetaTrader 5. Первый советник был хорош всем, кроме того, что не мог принести прибыль на длительном промежутке времени. Второй советник мог работать на интервалах более нескольких лет. Но принести более 50% прибыли в год при максимальной просадке менее 50% он был не способен.

В прошлых статьях данной серии мы пытались разными способами создать более или менее прибыльный советник-сеточник. Теперь же мы попробуем увеличить прибыльность торгового советника с помощью диверсификации. Нашей целью является всеми желанные 100% прибыли в год при 20% максимальной просадки по балансу.

В статье рассматривается идея мультирежимного программирования торговых роботов на MQL5. Используется объектно-ориентированный подход для реализации каждого из режимов. Приводится пример иерархии режимных классов и пример классов для тестирования. Предполагается, что мультирежимное программирование торговых роботов полностью учитывает особенности каждого режима работы MQL5-советника. Для идентификации режимов создаются функции и перечисление.

Начать зарабатывать на MQL5.com, не будучи при этом продавцом программ на Маркете или поставщиком доходных сигналов, можно прямо сейчас. Выбирайте продукты по ключевым для вас критериям и ссылайтесь на них на различных интернет-ресурсах. Зацепите потенциального покупателя - и деньги ваши!

Раскроем небольшой секрет: посетители сайта MQL5.com больше всего времени проводят на странице сигнала Johnpaul77. Это лидер нашего рейтинга, на него подписаны около 900 трейдеров с $5.7 млн совокупных средств на реальных счетах. Мы взяли интервью с провайдерами этого сигнала - их оказалось четверо! Каким образом простые индонезийские геймеры стали поставщиками топового сигнала, какими инструмента теханализа они пользуются и как распределяются роли в их коллективе — читайте здесь.

В статье предложена технология, с помощью которой каждый желающий сможет создать свою уникальную торговую стратегию, собрав индивидуальный набор индикаторов, и разработать собственные сигналы для входа в рынок.

Тема диверсификации активов на финансовых рынках стара, как мир и всегда привлекала к себе внимание всякого мало-мальски разбирающегося в этом деле трейдера. В данной статье автором предложен вариант максимально простого подхода для построения мультивалютного эксперта для первоначального знакомства с этим направлением торговых стратегий.

Алгоритм статистической защиты открытых позиций c положительными свопами от нежелательных движений котировок. Чтобы компенсировать потенциальный риск от движения котировок в противоположном открытой позиции направлении, в данной статье будет приведен вариант защищенной стратегии керри трейдинга.

В статье формализованы и запрограммированы правила торговых стратегий Turtle Soup и Turtle Soup Plus One из книги Линды Рашке и Лоуренса Коннорс Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. Описанные в книге стратегии получили достаточно широкое распространение, но важно понимать, что авторы строили их исходя из поведения рынка 15..20-летней давности.

В предыдущих статьях для обучения нейронной сети использовался метод стохастического градиентного спуска с применением единого коэффициента обучения для всех нейронов в сети. В данной статье предлагаю посмотреть в сторону адаптивных методов обучения, которые позволяют изменять скорость обучения каждого нейрона. Давайте посмотрим на плюсы и минусы такого подхода.

Поиски и изучение фрактального поведения финансовых данных подразумевают, что за внешне хаотическим поведением экономических временных рядов скрываются и действуют устойчивые механизмы коллективного поведения участников. На бирже такие механизмы могут приводить к возникновению ценовой динамики, которая определяет и описывает специфические свойства ценовых рядов. В трейдинге были бы интересны такие индикаторы, которые могут эффективно и устойчиво оценивать параметры фрактальности на том масштабе и диапазоне времени, которые актуальны на практике.

В версии 153 редактирование почти всех параметров ZUP можно осуществлять через графический интерфейс. В статье дано описание последних изменений в графическом интерфейсе ZUP. Описаны также основные элементы вил Эндрюса в ZUP для использования этого инструмента при анализе рыночной ситуации.

Существует масса критериев, которые позволяют оценить эффективность или прибыльность торговой стратегии. Но трейдеры всегда готовы подвергнуть любую систему новому краштесту. В статье рассказывается, как можно применить статистику для платформы MetaTrader 5 на основе измерения эффективности. Представлен класс перевода учёта статистики сделок в вид, не противоречащий описанному в книге "Статистика для трейдера" Булашева С.В. Приведён пример пользовательской функции оптимизации.

Расширенное исследование сезонных характеристик: автокорреляция тепловые карты и диаграммы рассеяния. Целью текущей статьи является показать, что "память рынка" имеет сезонный характер, который выражается через максимизацию корреляции приращений произвольного порядка.

В данной статье я постараюсь проверить предположение о том, что любая система, имеющая под собой даже небольшое понимание рынка, способна работать в глобальном масштабе. Я не буду придумывать какие-то теории или законы, а буду размышлять только исходя из известных всех фактов, постепенно переводя известные нам факты на язык математического анализа.

В статье "Доктор Трейдлав..." мы остановились на том, что создали эксперт, оптимизирующий самостоятельно параметры заранее выбранной торговой системы. Было предложено создать эксперт, который не только оптимизирует параметры одной торговой системы, заложенной в основу эксперта, но делает выбор из нескольких торговых систем. Посмотрим же, что из этого может получится...

Первоначальная "базовая" статья отнюдь не потеряла актуальности и всем интересующимся данной темой просто необходимо ее прочесть. Но с тех пор прошло достаточно много времени, сейчас актуальна версия Visual Studio 2017, в которой изменился, пусть и не значительно, интерфейс, да и сама платформа MetaTrader 5 развивалась и не стояла на месте. В статье рассмотрены этапы создания проекта dll, его настройки и совместной работы с инструментами терминала MetaTrader 5.

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.

Исследование сезонных характеристик финансовых временных рядов при помощи диаграмм Boxplot. Каждый отдельный ящик с усами дает хорошее представление о том, как распределены значения в наборе данных. Boxplots не следует путать с графиком японских свечей, хотя они визуально похожи.

В этой статье продолжается тема написания кода к торговым системам, описанным в книге Линды Рашке и Лоуренса Коннорса "Биржевые секреты. Высокоэффективные стратегии краткосрочной торговли". На этот раз исследуется система 'Momentum Pinball': описано создание двух индикаторов, торгового робота и сигнального блока по ней.

В данной статье я постараюсь расширить классическую концепцию своповых методов торговли, а также расскажу, почему я пришел к выводу, что данная концепция, на мой взгляд, заслуживает особого внимания и абсолютно рекомендована к ознакомлению и изучению.

Статья продолжает цикл, в котором я показываю, как создавал удобную для меня библиотеку для ручной разметки графиков с помощью сочетаний клавиш. Разметка происходит прямыми линиями и их комбинациями. В этой части рассказано непосредственно о самом рисовании с помощью функций, описанных в первой части. Библиотеку можно подключить к любому эксперту или индикатору, существенно облегчив себе задачи разметки. Данное решение НЕ ИСПОЛЬЗУЕТ внешних dll, все команды реализованы с помощью встроенных средств языка MQL.

Знание языков программирования теперь не является обязательным условием для создания торговых роботов. Если раньше это действительно служило непроходимым препятствием для реализации своих торговых стратегий, то появление Мастера MQL5 в корне изменило ситуацию. Начинающие трейдеры могут перестать тревожиться из-за отсутствия опыта программирования - с новым визардом, позволяющим быстро генерировать код советника, он не понадобится.

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.