В статье рассматриваются стандартные функции MQL5 для работы со временем, приемы программирования и практически полезные функции для работы со временем, которые необходимы при создании экспертов и индикаторов. Значительное внимание уделено общей теории времяисчисления. В первую очередь статья должна быть интересна новичкам, приступившим к изучению программирования на MQL5.
Удобство пользования MQL5-программой определяется не только её богатой функциональностью, но и продуманным графическим интерфейсом. Визуальное восприятие иногда гораздо важнее, чем быстрая и стабильная работа. Перед вами пошаговое руководство по самостоятельному созданию индикаторных панелей на основе классов Стандартной библиотеки.
Плеер торговли. Всего два слова и пояснения не нужны. В голове всплывают мысли об удобном ящичке с кнопками. Нажал одну кнопку - играет, передвинул рычажок - изменилась скорость воспроизведения. В реальности всё почти так и есть. В данной статье я хочу представить разработку, которая проигрывает торговую историю почти как в реал-тайме. В статье так же будут затронуты вопросы, проясняющие некоторые нюансы ООП, работу с индикаторами, управления чартами.
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.
AnyChart - многофункциональный инструмент, позволяющий организовать работу с нестандартными графиками в MetaTrader 4. Включает в себя сборщик тиков, генератор графиков для торговли (hst-файлы) и тестирования (fxt-файлы). Типы поддерживаемых графиков - секундные, тиковые, ренко. Настройки Starting Date - начальная дата для построения графика. Ending Date - конечная дата для построения графика. Chart Type - тип графика: Time - временной график, каждый бар содержит определенный отрезок времени;
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 описываются способы использования множественного регрессионного анализа для разработки торговых систем. Показано, что регрессионный анализ может быть применен для автоматизации поиска стратегии. В качестве примера продемонстрировано получение регрессионного уравнения и использование его в эксперте, не требующее высокой квалификации в программировании.