История развития MQL5.community

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.

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.

Статья описывает возможности, появившиеся в новой версии Мастера MQL5. Изменения в архитектуре сигналов позволяют теперь создавать торговые роботы на основе комбинации различных рыночных моделей. На конкретном примере рассматривается процедура интерактивного создания готового к торговле эксперта.

Статья посвящена использованию функционала нейронных сетей библиотеки машинного обучения ENCOG в MetaTrader 5. В качестве примера приведена реализация простого нейросетевого индикатора на основе технических индикаторов и советника, торгующего по сигналам нейросетевого индикатора. Все исходные коды, скомпилированные библиотеки и примеры обученной сети прилагаются к статье.

В статье представлено описание разработанных на MQL5 индикаторов по книге Уильяма Блау (William Blau) "Моментум, направленность и расхождение". Подход Уильяма Блау позволяет достаточно точно и с минимальным запаздыванием аппроксимировать колебания ценовой кривой, выделять тенденцию ценового движения и поворотные точки и устранять ценовой шум. При этом мы можем также получать сигналы о перекупленности/перепроданности рынка, сигналы об окончании тренда и о развороте ценового движения.