Статьи о тестировании стратегий на языке MQL5

Научимся автоматически распознавать смещения времени у брокера и время по Гринвичу. Вместо того, чтобы обращаться к брокеру, который скорее всего даст недостаточно полный ответ (а кто захочет объяснять, куда пропал торговый час?), мы сами посмотрим, по какому времени приходят от них котировки в те недели, когда переводят часы. Но конечно же, это мы будем делать не вручную — пусть за нас работает программа.

Рассмотренные в статье функции и код помогут лучше понять принципы обработки времени, смещение времени брокера и перехода на летнее или зимнее время. Точная работа со временем — очень важный аспект трейдинга. Лондонская или нью-йоркская биржа уже открылась или еще нет? Когда начинается и заканчивается торговая сессия на форексе?

В статье описан способ быстрой оптимизиции методом роя частиц, представлена его реализация на MQL, готовая к применению как в однопоточном режиме внутри эксперта, так и в параллельном многопоточном режиме в качестве надстройки, выполняющейся на локальных агентах тестера.

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 статье рассматривается подход по стресс-тестированию торговых стратегий с помощью пользовательских символов. Для этих целей создаётся класс пользовательского символа. С его помощью идёт работа по получению тиковых данных из сторонних источников и изменению свойств символа. По результатам проделанной работы предлагаются варианты изменения торговых условий, в отношении которых проводится тестирование торговой стратегии.

В статье сделана попытка совместить теорию с практикой на поприще алготрейдинга. Большинство разговоров на тему создания Торговых Систем связано с использованием исторических ценовых баров и различных индикаторов на них. Это то самое истоптанное поле, которое мы трогать не будем. Бары — это совсем искусственная сущность, поэтому возьмем что-то ближе к прото-информации — ценовые тики.

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.