Группа пользователей MetaTrader 5 Python - краткое содержание - страница 37

Новый комментарий
 

Тестер стратегий Python-MetaTrader 5 (часть 04): Тестер 101

Тестер стратегий Python-MetaTrader 5 (часть 04): Тестер 101

В предыдущих статьях этого цикла мы заложили основу для создания с нуля тестера стратегий, подобного MetaTrader 5. При наличии основной структуры в нашем проекте все еще не хватает нескольких критически важных компонентов.

На данном этапе нам еще предстоит последовательно обрабатывать тики и бары, отсутствуют механизмы мониторинга открытых ордеров и симулируемого торгового счета, а также метрики эффективности, такие как прибыль и убытки, просадка, коэффициент выигрыша, соотношение риска и вознаграждения, и подробная статистика торговли в симуляторе.

Python-MetaTrader 5 Strategy Tester (Part 04): Tester 101
Python-MetaTrader 5 Strategy Tester (Part 04): Tester 101
  • 2026.01.23
  • www.mql5.com
In this fascinating article, we build our very first trading robot in the simulator and run a strategy testing action that resembles how the MetaTrader 5 strategy tester works, then compare the outcome produced in a custom simulation against our favorite terminal.
 

Тестер стратегий Python-MetaTrader 5 (часть 05): Тестер стратегий на нескольких символах и таймфреймах

Тестер стратегий Python-MetaTrader 5 (часть 05): Тестер стратегий для нескольких символов и таймфреймов

В предыдущей статье мы смогли использовать реальные тики, сгенерированные тики и бары, полученные из терминала MetaTrader 5, в нашем пользовательском тестере стратегий. Несмотря на первый успешный опыт работы с тестером стратегий, нам еще предстоит полностью обработать данные по разным инструментам и таймфреймам (с чем тестер стратегий MetaTrader 5 справляется очень хорошо).
Python-MetaTrader 5 Strategy Tester (Part 05): Multi-Symbols and Timeframes Strategy Tester
Python-MetaTrader 5 Strategy Tester (Part 05): Multi-Symbols and Timeframes Strategy Tester
  • 2026.02.10
  • www.mql5.com
This article presents a MetaTrader 5–compatible backtesting workflow that scales across symbols and timeframes. We use HistoryManager to parallelize data collection, synchronize bars and ticks from all timeframes, and run symbol‑isolated OnTick handlers in threads. You will learn how modelling modes affect speed/accuracy, when to rely on terminal data, how to reduce I/O with event‑driven updates, and how to assemble a complete multicurrency trading robot.
 

Количественный анализ тенденций: Сбор статистики в Python

Количественный анализ тенденций: Сбор статистики в Python

Количественный анализ трендов - это подход, который превращает хаотичные движения рынка в упорядоченную систему чисел и закономерностей. В мире, где большинство трейдеров полагаются на интуицию и визуальную оценку графиков, математический анализ трендовых движений дает неоспоримое преимущество. Вместо субъективных ощущений вы получаете точные данные: среднюю продолжительность тренда в днях, его типичное значение в пунктах, характерные закономерности развития и завершения.

Именно эта объективность делает количественный анализ краеугольным камнем профессионального трейдинга. Уильям Экхардт, известный трейдер, справедливо заметил, что трейдинг - это не область психологии, а область статистики. Когда вы знаете, что восходящие тренды на паре EURUSD по статистике длятся дольше, чем нисходящие, или что 70 % трендов на GBPUSD заканчиваются, не достигнув 200 пунктов, это не просто информация, а конкретное руководство к действию.

Quantitative Analysis of Trends: Collecting Statistics in Python
Quantitative Analysis of Trends: Collecting Statistics in Python
  • 2026.02.16
  • www.mql5.com
What is quantitative trend analysis in the Forex market? We collect statistics on trends, their magnitude and distribution across the EURUSD currency pair. How quantitative trend analysis can help you create a profitable trading expert advisor.
1...3031323334353637
Новый комментарий