|
6+ лет
опыт работы
|
1
продуктов
|
1
демо-версий
|
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
В этой статье вы научитесь получать торговые сигналы, необходимые для работы торговой системы. Приведены примеры формирования 20 торговых сигналов в виде отдельных пользовательских функций, которые можно использовать в написании экспертов. Для вашего удобства все функции из статьи собраны в один включаемый mqh-файл, который легко подключается к будущему эксперту.
Trong chỉ báo Aroon đã viết lại 2 hàm này kết hợp với các hàm xử lý Array.
Процесс превращения простого в сложное зачастую сопровождается нагромождением количественных изменений до таких размеров, что непосвященному начинает казаться, что невозможно подобное хоть как-то объять разумом. Совсем другое дело, когда все фундаментальные элементы этого сложного уже до боли знакомы и процесс созидания превращается в незатейливую демонстрацию того, как на деле все необыкновенно просто. В данной статье автор, основываясь на материалах двух своих предыдущих статей, знакомит читателей с тем, как написать код такого индикатора, как Aroon.
В данной статье мы рассмотрим возможности использование индикатора Heiki-Ashi. Создадим на его базе простейшую торговую систему(ТС) и напишим на MQL5 советник. Протестируем ТС на истории с помощью MetaTrader5 Strategy Tester.
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.
В этой статье расскажем, как легко установить MetaTrader 5 в популярных версиях Linux — Ubuntu и Debian. Эти системы широко используются не только на серверном оборудовании, но и на обычных компьютерах трейдерами.
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.