Все о MQL5 Wizard: создавайте роботов без программирования. - страница 2

[Giulio Braga]

Добрый вечер.

Я несколько раз читал этот сайт https://www.metatrader5.com/en/metaeditor/help/mql5_wizard/wizard_ea_generate, переходя по страницам о советниках.

Но я не смог понять, как попытаться настроить советники, которые поставляются вместе с приложением.

Для проведения нескольких тестов мне нужно, чтобы несколько советников вели себя противоположным образом, инвертируя действия по покупке и продаже, при этом все остальные аспекты остаются неизменными.
Другими словами, как заставить советника ExpertMAPSAR покупать , когда он должен продавать, и наоборот, оставляя все остальные условия, которые приводят к действию, нетронутыми?

Советник - это в основном ExpertMAPSAR (тогда, надеюсь, я смогу понять, как сделать то же самое с остальными).

Спасибо за внимание

[Vladimir Karputov]

PinoArla :

Добрый вечер.

Я несколько раз перечитывал вот этот https://www.metatrader5.com/en/metaeditor/help/mql5_wizard/wizard_ea_generate страницы о советниках.

Но так и не смог понять, как попробовать настроить советники, которые идут в комплекте с приложением.

Для проведения нескольких тестов мне нужно, чтобы несколько советников вели себя противоположным образом, инвертируя действия по покупке и продаже, при этом все остальные аспекты остаются неизменными.
Другими словами, как заставить советника ExpertMAPSAR покупать , когда он должен продавать, и наоборот, оставляя все остальные условия, которые приводят к действию, нетронутыми?

Советник - это в основном ExpertMAPSAR (тогда, надеюсь, я смогу понять, как сделать то же самое с остальными)

Спасибо за внимание

Советники, поставляемые в стандартной комплектации, не имеют отношения к MQL5 Wizard.

[Sergey Golubev]

Приемы работы мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 01): Регрессионный анализ

MQL5 Wizard позволяет быстро создавать и внедрять экспертные советники, поскольку большинство основных аспектов торговли уже закодировано в библиотеке MQL5 . Это позволяет трейдерам сосредоточиться на индивидуальных аспектах своей торговли, таких как специальные условия входа и выхода. В библиотеку включены некоторые классы сигналов входа и выхода, такие как сигналы индикатора "Accelerator Oscillator", сигналы индикатора "Adaptive Moving Average" и многие другие. Кроме того, что они основаны на запаздывающих индикаторах, для большинства трейдеров они могут оказаться неконвертируемыми в успешные стратегии. Поэтому возможность создавать собственные сигналы очень важна. В этой статье мы рассмотрим, как это можно сделать с помощью регрессионного анализа.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 02): Карты Кохонена

Продолжая серию статей о мастере MQL5, в этой части мы углубимся вкарты Кохонена.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 03): Энтропия Шеннона

Клод Шеннон в 1948 году представил свою работу "Математическая теория связи", в которой был новаторский идеал информационной энтропии. Энтропия - это понятие из физики. Она является мерой того, насколько активны частицы внутри объекта. Если мы рассмотрим три состояния воды, а именно лед, жидкость и пар, то увидим, что кинетическая энергия частиц наиболее высока в паре и наименее - во льду. Эта же концепция применяется в математике с помощью вероятности.

Давайте посмотрим, как это можно закодировать в виде экспертного сигнала для мастера MQL5.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 04): Линейный дискриминантный анализ

Линейный дискриминантный анализ (LDA) - это очень распространенная техника уменьшения размерности для задач классификации. Как и карты Кохонена в предыдущей статье ,если у вас есть высокоразмерные данные (т.е. с большим количеством атрибутов или переменных), на основе которых вы хотите классифицировать наблюдения, LDA поможет вам преобразовать данные так, чтобы сделать классы как можно более различимыми.

LDA очень похожа на методы PCA, QDA и ANOVA, и тот факт, что все они обычно сокращаются, не очень помогает. В этой статье мы не будем представлять или объяснять эти различные методы, а просто подчеркнем их различия.

[Sergey Golubev]

Техники мастера MQL5, которые вы должны знать (часть 05): Цепи Маркова

Цепи Маркова - это математический инструмент, который можно использовать для моделирования поведения финансовых рынков. Они особенно полезны, поскольку позволяют трейдерам анализировать вероятность будущих состояний рынка на основе его текущего состояния.
Одно из ключевых преимуществ использования цепей Маркова на финансовых рынках заключается в том, что они позволяют трейдерам анализировать и прогнозировать развитие рыночных тенденций во времени.
Еще одно преимущество цепей Маркова заключается в том, что их можно использовать для анализа рисков, связанных с различными сделками.

[Scott Allen]

Потратив несколько сотен часов на работу с советниками и бэктестирование, позвольте мне поделиться несколькими советами, которые могут оказаться вам полезными:

1. Рынки меняются. Чрезвычайно сложно найти стратегии, которые действительно работают при любых рыночных условиях, и даже тогда они не будут работать на всех инструментах и таймфреймах. Точно такие же проблемы, о которых вы говорите, случаются и с дорогими премиум-советниками - их просто убирают с рынка, чтобы вы не видели плохих отзывов. Такова природа торговли альго, и это не относится к советникам Wizard.
2. У вас должен быть какой-то фильтр для рыночного режима. Вы можете запускать каждый индикатор в мастере, оптимизировать его до посинения, но если все они работают на текущем таймфрейме, вы никогда не сможете создать советника на таймфрейме короче Daily, который будет работать долго без переоптимизации, и который будет стабильно работать на данных за пределами выборки. Если вы хотите работать на более коротких таймфреймах, планируйте переоптимизировать его, вероятно, еженедельно. Чтобы получить достойное представление о текущих рыночных условиях, оптимизируйте его на последних 3-4 месяцах. В качестве альтернативы попробуйте добавить фильтр или два фильтра, например MA и RSI или CCI, на более высоком таймфрейме - дневном, недельном или даже месячном - чтобы помочь действовать в качестве фильтра режима. Однако если вы сделаете это, вам придется проводить оптимизацию в течение гораздо более длительного периода, например, 3+ лет, чтобы заставить его выбирать этот более высокий таймфрейм в различных рыночных режимах. Если вы действительно продвинуты в этом вопросе, не так уж сложно модифицировать код, чтобы сделать таймфрейм для каждого индикатора входным параметром, чтобы его можно было оптимизировать. Это значительно помогает в поиске более надежных стратегий.
3. Не включайте входы для настройки отдельных индикаторов в свои ранние генетические оптимизации. Это практически всегда приводит к перенастройке. Также не включайте стоп-лосс / TP - это приведет к тому, что стратегии будут зависеть от них, чтобы быть прибыльными, что означает, что они настроены на конкретные сделки, а не на общую тенденцию рынка. Теперь у меня есть свои таймфреймы для каждого сигнала в качестве пользовательского ввода, но я начинаю оптимизировать ТОЛЬКО таймфреймы и пороги сигналов. Если это не дает хотя бы полуприличных результатов, я не продолжаю. Как только это будет сделано, можно попробовать настроить отдельные входы... немного. И наконец, вы можете настроить веса и добавить стоп-лосс. Этот процесс помогает предотвратить чрезмерную подгонку и дает гораздо большую вероятность того, что вы, по крайней мере, не потерпите полный крах на данных, полученных вне выборки.
4. Не оптимизируйте для максимальной прибыли. Максимальная прибыль дает непредсказуемые, аномальные результаты. Это буквально худший из вариантов оптимизации. Если вы проводите широкую генетическую оптимизацию, используйте комплексный критерий - он сбалансирует различные метрики, а также учтет количество сделок. Используйте его для сужения диапазона значений, а затем при последующих проходах оптимизируйте по Recovery Factor - это даст вам более стабильные результаты. Настоящей метрикой, которую вы хотите оптимизировать, является LR Correlation - по сути, насколько прямая линия. Вам нужны значения LRC 0,95+, предпочтительно 0,98-0,99. Она рассчитывается при оптимизации, просто отображается только в отдельных бэктестах. Однако его можно легко добавить в советник в качестве пользовательского критерия оптимизации (у меня он есть во всех советниках). Тогда вы сможете оптимизировать по нему.
5. Используйте функцию форвардного тестирования. Это сэкономит вам много времени на поиск более надежных стратегий. Обычно я тестирую "свежие" стратегии в течение 4 месяцев и 1 месяца вперед. Для более долгосрочной стабильности я использую либо 15 месяцев (1 год + 3 месяца вперед), либо 3,5 года (3 календарных года + YTD вперед). Экспортируйте результаты в Excel, добавьте пару столбцов для среднего значения бэктеста и форвард-теста, а также разницу между ними. Используйте фильтры, чтобы сузить круг поиска либо до настройки, которая имеет наилучший баланс между прошлыми и недавними показателями, либо до настройки, которая имеет наилучшие недавние показатели, но при этом не является полностью исторически сломанной.
6. Пробовали ли вы использовать фильтр внутридневного времени? Посмотрите на результаты вашего единственного бэктеста и посмотрите на прибыльность по дням и часам суток. Отфильтруйте их. Есть и другие способы кодирования дневных и временных фильтров, которые позволяют оптимизатору определить лучшие варианты, но я просто хочу сказать, что вы можете использовать то, что доступно в мастере, чтобы значительно улучшить результаты. Я видел случаи почти двукратного увеличения коэффициента восстановления только за счет фильтрации по времени/дням.
7. В качестве общего принципа проектирования, вероятно, вам нужны 2-3 индикатора, которые говорят вам разные вещи, например, тренд, осциллятор, волатильность, объем и т. д., и 1-2 на более высоких таймфреймах в качестве фильтра режима.

Надеюсь, это поможет.

[Sergey Golubev]

Универсальные сигналы и универсальные модули трейлинга - эксперт для MetaTrader 5

MetaTrader 5 предоставляет MQL Wizard для генерации экспертов на основе торговых, трейлинговых и управляющих модулей из стандартной библиотеки. Библиотека предоставляет ограниченное количество предопределенных сигналов до некоторых встроенных индикаторов. Данный проект позволяет генерировать советники по произвольным сигналам, управляемым не только стандартными, но и пользовательскими индикаторами и выражениями.

Настройка индикаторов и сигналов основана на статье:

- [1] Классификатор Naive Bayes для сигналов набора индикаторов.

[Conor Mcnamara]

Я создал этот 5-минутный скальперский советник с помощью мастера советников. Он торгует на основе пересечения двух скользящих средних exp и с трейлинг-стоп лоссом psar.

Тест проводился со вторника по четверг:

обратите внимание, что это 3-дневный бэк-тест с большим приростом капитала, наблюдаемым через три дня, и без просадки. Он не использует один из сигналов по умолчанию, а использует пользовательский сигнальный скрипт (см. прикрепленный файл под названием "ma_cross.mqh"). Он основан на переопределении функций LongCondition и ShortCondition класса cExpertSignal.

Перед запуском мастера советника необходимо поместить скрипт "ma_cross" в каталог данных MQL5/Include/Expert/Signal

тогда вы сможете импортировать "Сигналы пересечения двух МА".

Но входы очень важны, и бот не должен запускаться постоянно.

Я использовал эти входы в тестере стратегий для 5-минутного таймфрейма:

"ma_cross.mqh", взятые из статьи "Создайте торгового робота за 6 шагов!", хотя и измененные, так как они перепутали код длинного и короткого условий в функциях