Vladimir Skorina / Профиль

Одним из самых популярных методов анализа рынка является волновой анализ. Однако данный процесс является достаточно сложным, что приводит к использованию дополнительных инструментов. Одним из таких инструментов является автоматический разметчик. В данной статье рассматривается создание автоматического анализатора волн Эллиотта на языке MQL5.

В статье представлен класс, предназначенный для осуществления быстрой предварительной оценки характеристик различных временных рядов. При этом производится оценка статистических параметров, автокорреляционной функции, строится гистограмма и производится спектральная оценка временного ряда.

В этой статье будут описаны принципы написания адаптивных индикаторов и их реализация в MQL5. В качестве примеров рассмотрены индикаторы Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity и Adaptive RVI. Все эти индикаторы были впервые представлены в книге Джона Элерса "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures".

Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.

В данной статье я расскажу о создании торгового эксперта по книге Б. Вильямса "Новые измерения в биржевой торговле" для платформы MetaTrader 5 на языке MQL5. Сама стратегия хорошо известна и до сих пор вызывает споры среди трейдеров о ее работоспособности. В статье рассматриваются торговые сигналы системы Б. Вильямса, особенности их реализации и результаты тестирования на исторических данных.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

Данная статья является логическим продолжением моей статьи "Статистические распределения вероятностей в MQL5", в которой были представлены классы для работы с некоторыми статистическими теоретическими распределениями. Теперь, когда есть теоретическая база, я предлагаю непосредственно перейти к выборкам реальных данных и попробовать получить информационную пользу от этой базы.

В статье рассматривается новый индикатор технического анализа Moving Mini-Max, разработанный З.К. Силагадзе в 2008 году. Индикатор основан на модели туннельного эффекта, предложенного Г. Гамовым в теории альфа-распада. Описывается реализация индикатора на MQL5 и возможности его использования в торговле.

Программный пакет NeuroSolutions позволяет не только создавать нейронные сети, но и экспортировать их в DLL. В статье описан процесс создания нейросети, генерации DLL и ее подключения к советнику для торговли в MetaTrader.

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.

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.

Предметом статьи является исследование возможности автоматизации торговли и анализа на основании некоторых идей из книги Джеймса Хьержика "Модель, Цена и Время. Применение теории Ганна в системах торговли" в виде индикаторов и эксперта. Не претендуя на исчерпывающую полноту, здесь исследуется только первая часть теории Ганна - Модель.

Новая версия языка программирования торговых стратегий - MQL [MQL5] - имеет более эффективный и мощный инструментарий по сравнению с предыдущей [MQL4]. И это преимущество прежде всего относится к средствам объектно-ориентированного программирования. В данной статье рассматривается возможность использования такого пользовательского типа данных, относящегося к сложному, как узлы и списки. Приводится пример использования списков при программировании практических задач в MQL5.

Так уж сложилось, что сейчас мало кто из разработчиков помнит, как написать простую DLL библиотеку и в чем особенности связывания разнородных систем. Я постараюсь за 10 минут на примерах продемонстрировать весь процесс создания простых DLL библиотек и раскрою некоторые технические детали нашей реализации связывания. Покажу пошаговый процесс создания DLL библиотеки в Visual Studio с примерами передачи разных типов переменных (числа, массивы, строки и т.д.) и защиту клиентского терминала от падений в пользовательских DLL.

В статье рассматривается метод автоматизированного создания нейросетевых торговых роботов на базе MQL5 Wizard и Hlaiman EA Generator. Узнайте, как легко начать работать с нейронными сетями, минуя длительные этапы изучения теоретических материалов и написания собственного кода.

Статья рассматривает механизм написания модудя DLL на популярном языке программирования ObjectPascal в среде разработки Delphi. Изложенный в статье материал ориентирован в первую очередь на начинающих программистов, решающих задачи, выходящие за рамки встроенного языка программирования MQL5, путем подключения внешних DLL модулей.