Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Cтатья описывает приемы работы с картами Кохонена. Она будет интересна как исследователям рынка с начальными навыками программирования на MQL4 и MQL5, так и опытным программистам, испытывающим сложности с подключением карт Кохонена к своим проектам.

В этой статье представлена следующая версия приложения Pattern Analyzer. В нем были исправлены некоторые недоработки, добавлены новые возможности, пересмотрено удобство и актуальность текущего интерфейса. При этом были рассмотрены пожелания и идеи из комментариев предыдущих статей. Что в итоге получилось — читайте далее в этой статье.

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 статье представлены формулы и порядок расчета данных, отображаемых в отчете тестера.

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.

Данная статья является логическим продолжением моей статьи "Статистические распределения вероятностей в MQL5", в которой были представлены классы для работы с некоторыми статистическими теоретическими распределениями. Теперь, когда есть теоретическая база, я предлагаю непосредственно перейти к выборкам реальных данных и попробовать получить информационную пользу от этой базы.

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

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 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 рассматриваются различные аспекты создания интерактивного графического интерфейса MQL-программы, предназначенной для OLAP-обработки истории счета и торговых отчетов. Для получения наглядного результата используются максимизируемые и масштабируемые окна, адаптивная раскладка "резиновых" элементов управления, новый "контрол" для вывода диаграмм. На основе этого реализован GUI с выбором показателей по координатным осям, агрегатных функций, типов графиков и сортировок.

В статье рассмотрен вопрос применения множественного регрессионного анализа к данным макроэкономической статистики и анализ влияния этих данных на изменение курса валют на примере пары EURUSD. Применение такого анализа позволяет автоматизировать проведение фундаментального анализа, который становится доступным практически каждому, даже начинающим трейдерам.

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.

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.

В статье рассмотрим способ хранения данных в исходниках программы и создание из них звуковых и графических файлов. Часто при создании программы, нам требуется использовать звуки и изображения. В языке MQL есть несколько возможностей использования таких данных.

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».

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.

В этой статье описывается технология MQL5-RPC, которая позволяет осуществлять вызов удаленных процедур из MQL5. Мы разберем основы XML-PRC, ее реализацию на MQL5 и два примера ее практического использования. Первый пример - использование удаленного вызова процедур web-сервиса внешнего сайта, второй пример - клиентская часть XML-RPC сервера, который будет использован для обработки и анализа данных сайта Automated Trading Championship 2011. Если вас интересует вопрос программной реализации экспорта и анализа различных статистических характеристик участников ATC 2011, эта статья для вас.

Статья развивает идеи, предложенные в предыдущей части и продолжает их рассмотрение. Описаны вопросы распределения доходностей, построения и изучения статистических закономерностей.

В данной статье описан один из возможных подходов к трансформации данных для улучшения обобщающей способности модели, а также рассмотрен перебор моделей CatBoost и выбор лучшей из них.

В статье начнём новый раздел библиотеки - торговые классы, и рассмотрим создание единого базового торгового объекта для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Такой торговый объект будет подразумевать при отправке запроса на сервер, что в него переданы уже проверенные и корректные параметры торгового запроса.

В статье организуем хранение некоторых данных в значении магического номера ордеров и позиций и приступим к реализации отложенных запросов. Для проверки концепции создадим первый тестовый отложенный запрос на открытие рыночных позиций при получении от сервера ошибки, требующей ожидания и отправки повторного запроса.

Джереми Скотт (Jeremy Scott), более известный в MQL5.community под ником Johnnypasado, снискал славу на ниве нашего сервиса MQL5 Маркет. Он уже заработал несколько тысяч долларов в Маркете и это далеко не предел. Мы решили внимательнее присмотреться к будущему миллионеру и получить от него инструкцию успеха для продавцов в MQL5 Маркете.

В этой статье я продолжу взятую тему, но начну с того, что сделаю более гибким алгоритм, разработанный ранее. Тот алгоритм становился стабильнее с увеличением числа свечей в окне для анализа или с увеличением порогового процента перевеса падающих или растущих свечей. Приходилось идти на компромисс и устанавливать больше размер выборки для анализа или больший процент перевеса преобладающих свечей.

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.

В данной статье создадим класс объекта-символа, который будет базовым объектом для создания коллекции символов. С его помощью мы сможем получать данные по нужным символам для дальнейшего их анализа и сравнения.

Есть ли связь между поведением цены в прошлом и будущими трендами? Почему сегодня цена повторяет характер движения вчерашнего дня? Возможно ли использовать статистические данные как метод прогнозирования динамики цен? Ответ есть, и он положительный. Если вы ещё сомневаетесь, эта статья для вас. Я расскажу о том, как создать рабочий фильтр для торговой системы на MQL5, обнаружив интересную закономерность в изменении цен.

Продолжаем создавать функционал, позволяющий производить торговлю при помощи отложенных запросов. В этой статье мы реализуем возможность устанавливать отложенные ордеры по условию.

В этой статье мы завершим описание концепции работы с отложенными торговыми запросами и создадим функционал для удаления отложенных ордеров и модификации ордеров и позиций по условиям. Таким образом у нас будет в наличии весь функционал, при помощи которого можно будет впоследствии создавать несложные пользовательские стратегии, а вернее — некоторую логику поведения советника при наступлении заданных пользователем условий.

После того, как мы отправили торговый приказ на сервер, не стоит считать, что "дело сделано". Теперь нам необходимо проверить коды ошибок, ну или отсутствие ошибок. В статье рассмотрим обработку ошибок, возвращаемых торговым сервером, подготовим базу для создания отложенных торговых запросов.

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.

В данной статье мы будем экспериментировать и разбираться с искусственным интеллектом ChatGPT от OpenAI, для того чтобы понять его возможности с целью уменьшения времени и трудоемкости разработки ваших советников, индикаторов и скриптов. Я быстро пройдусь по данной технологии и постараюсь показать вам, как правильно её использовать для программирования на языках MQL4 и MQL5.

Начиная с этой статьи, мы создадим функционал, позволяющий производить торговлю при помощи отложенных запросов по условию. Например, при наступлении или превышении некоего времени, либо при превышении заданного размера прибыли, либо при регистрации события закрытия позиции по стоплосс.

В статье разберём обработчик ошибочных параметров торгового приказа, доработаем базовый торговый класс, а также поправим работу класса торговых событий — теперь все торговые события как одиночные, так и произошедшие разом за один тик, будут правильно определяться в программах.

С введением хеджинга в MetaTrader 5 появилась отличная возможность одновременной торговли несколькими советниками на одном торговом счёте. При этом возможна ситуация, когда одна стратегия прибыльна, вторая убыточна, а в итоге график прибыли болтается около нуля. В таком случае полезно построить графики Баланса и Средств для каждой торговой стратегии по отдельности.