История развития MQL5.community

В статье формализованы и запрограммированы правила торговых стратегий Turtle Soup и Turtle Soup Plus One из книги Линды Рашке и Лоуренса Коннорс Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. Описанные в книге стратегии получили достаточно широкое распространение, но важно понимать, что авторы строили их исходя из поведения рынка 15..20-летней давности.

Рассмотрены функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а также дискретные биномиальное и отрицательное биномиальные распределения, геометрическое, гипергеометрическое и распределение Пуассона. Есть функции расчета теоретических моментов распределений, которые позволяют оценить степень соответствия реального распределения модельному.

Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.

Статья-практикум по работе с файлами в MQL5. Читайте, выполняйте несложные задания, и к концу статьи вы обретете не только теоретические знания, но и практические навыки по работе с файлами в MQL5.