В конце января 2012 года компания-разработчик терминала MetaTrader 5 анонсировала нативную поддержку OpenCL в MQL5. В статье на конкретном примере изложены основы программирования на OpenCL в среде MQL5 и приведены несколько примеров "наивной" оптимизации программы по быстродействию.
Модели случайных блужданий даётся название "Курс Монетки". Приводятся свойства курса монетки с точки зрения трейдера. Предлагается создать симулятор курса на основе курса монетки с трендом. Для отличия реального курса от курса монетки создан индикатор трендовости. Рассматривается трендовость реального курса.
В статье рассмотрены распределения вероятностей (нормальное, логнормальное, биномиальное, логистическое, экспоненциальное, распределения Коши, Стьюдента, Лапласа, Пуассона, гиперболическое секанс распределение, бета и гамма-распределения) случайных величин, используемые в прикладной статистике. Предложены классы для работы с данными распределениями.
В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.
Нечеткая логика расширяет привычные нам границы математической логики и теории множеств. В статье раскрыты основные принципы этой теории, а также описаны две системы нечеткого логического вывода типа Мамдани и Сугено. Приведены примеры реализации нечетких моделей на основе этих двух систем средствами библиотеки FuzzyNet для MQL5.
В данной статье рассматриваются эконометрические методы исследования, в частности автокорреляционный анализ и анализ условной дисперсии. Что нам даёт описанный в статье подход? Применение нелинейной GARCH-модели позволяет, во-первых, формально представить исследуемый ряд с математической точки зрения, а во-вторых, создать прогноз на заданное количество шагов.
Многочисленные попытки применения методов статистики к объективной реальности, т.е. к финансовым рядам, разбиваются о скалы нестационарности процессов, «толстохвостости» сопутствующих вероятностных распределений и недостаточного объема финансовых данных.В данной публикации я попытаюсь обратиться не к финансовым рядам как таковым, а к их субъективному отражению – в данном случае к тому, как эти ряды пытается оседлать трейдер, т.е. к торговой системе. Выявление статистических закономерностей процесса, описывающего результаты сделок, оказывается довольно увлекательным занятием. В некоторых случаях возможно даже сделать вполне достоверные выводы о модели этого процесса и применить эти выводы к торговой системе.
Все мы слышали фразу "Никакая полученная прибыль в прошлом не гарантирует успешных результатов в будущем". Но необходимость оценки торговых систем тем не менее является актуальной. В этой статье мы рассмотрим некоторые простые и удобные методики оценки торговых результатов.
Статья посвящена новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.
Первичная демонстрация результатов тестирования стратегии на лоте 0.1, кажется, начинает превращаться в стандарт де-факто на форуме. Новичок, получив одобрительное "угу, не так и плохо" от бывалых, видит, что тестирование "0.1" приносит относительно скромные результаты, и решается на введение агрессивного управления капиталом, считая, что положительное матожидание сделки автоматически обеспечит ему все остальное. Посмотрим, что из этого может получиться, попутно построив несколько искусственных, но очень поучительных графиков баланса.
Написание советников на MQL5 проще чем кажется, вы легко можете этому научиться. В этом руководстве вы познакомитесь с основными моментами, необходимыми для написания простого советника на основе конкретной торговой стратегии. Рассмотрена структура советника, использование встроенных технических индикаторов и торговых функций, вопросы отладки и тестирования советника на исторических данных.
Разработка торговой стратегии, в первую очередь, заключается в поиске закономерностей для входа в рынок, выхода из рынка и правил удержания позиций. Если найденные закономерности удается формализовать в правила для автоматической торговли, то перед трейдером возникают вопросы по расчету объемов позиций, вычислению размера маржи и поддержанию безопасного уровня залоговых средств для обеспечения открытых позиций в автоматическом режиме. В этой статье мы напишем на MQL5 простые примеры для выполнения этих расчетов.
Трейдер не всегда имеет возможность и желание находиться часами перед торговым терминалом. Особенно, если торговая система в той или иной степени формализована и позволяет автоматически идентифицировать некоторые состояния рынка. В данной статье описано, как с помощью советника, индикатора или скрипта сформировать отчет о результатах торговли в виде html-файла и загрузить его по протоколу FTP на WWW-сервер, рассмотрен вопрос отправки уведомлений о торговых событиях на мобильный телефон в виде SMS-сообщений.
В статье обсуждаются особенности использования MetaTrader 5 в качестве поставщика торговых сигналов для MetaTrader 4. Вы узнаете как создать простой поставщик торговых сигналов из MetaTrader 5 и как его подключить к нескольким терминалам MetaTrader 4. Также вы узнаете о том, как в реальном времени копировать сделки участников Automated Trading Championship на свой реальный счет в MetaTrader 4.
Можно ли в MetaTrader 5 торговать на реале уже сегодня? Как организовать такую торговлю? Приводится теория этих вопросов и рабочие коды, при помощи которых реализуется копирование сделок из терминала MetaTrader 5 в MetaTrader 4. Статья будет полезна как разработчикам советников, так и практикующим трейдерам.
Найти правила для торговой системы и запрограммировать их в советнике - это еще полбеды. Необходимо каким-то образом поправлять работу эксперта в процессе накопления результатов торговли. В статье описывается один из подходов, позволяющий улучшить характеристики торгового эксперта при помощи создания обратной связи, измеряющей наклон кривой баланса депозита.
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.
В статье рассматривается проблема необходимости подсчета совокупной позиции по заданному символу и магическому номеру. Предложенный метод подсчета объема позиции в процессе работы загружает только минимально необходимую часть истории сделок. В процессе же самой работы обработка происходит только по последним сделкам. Дополнительно рассматривается метод формирования уникальных имен глобальных переменных.
Статья описывает новый подход в вопросах хеджирования позиций и ставит точку в спорах между пользователями платформ MetaTrader 4 и MetaTrader 5 в этом вопросе. На примере простых схем и диаграмм, общедоступным языком рассказывается об алгоритмах, которые делают такое хеджирование надежным. Статья посвящена описанию новой панели - HedgeTerminal, которая, по сути, является полноценным торговым терминалом внутри самого терминала MetaTrader 5. С ее помощью, благодаря предлагаемой виртуализации торговли, можно управлять своими торговыми позициями так, как это принято в MetaTrader 4.