MQL5 programlama örnekleri içeren makaleler

Finansal piyasalarda alım satım yapmak, en kritik olan, yanlış bir alım satım kararı verme riski dahil olmak üzere birçok riski içerir. Her yatırımcının hayali, her zaman iyi durumda olan ve korku, açgözlülük ve sabırsızlık gibi insan zayıflıklarına maruz kalmayan bir alım satım robotu bulmaktır.

MQL5 alım satım stratejileri programlama dilini incelemeye karar verdiniz, ama bu konuda hiçbir şey bilmiyor musunuz? MQL5 ve MetaTrader 5 terminalini yeni gelenlerin bakış açısından incelemeye çalıştık ve bu kısa tanıtım makalesini yazdık. Bu makalede, dil imkanları hakkında kısa bir fikrin yanı sıra MetaEditor 5 ve terminal ile çalışma hakkında bazı ipuçları bulabilirsiniz.

Bu makalede, CCI göstergesini yeni hesaplama yöntemleriyle iyileştirmeye çalışacağız.

İnceleyeceğimiz bir sonraki algoritma, Levy uçuşlarını kullanan guguk kuşu arama optimizasyonudur. Bu, en yeni optimizasyon algoritmalarından biridir ve derecelendirme tablosunda yeni bir liderdir.

Zararı durdur, ticarette ana para yönetimi araçlarından biridir. Kârı al ve lot büyüklüğüyle birlikte etkin kullanımı, ticareti daha istikrarlı ve genel olarak daha kârlı hale getirebilir. Zararı durdur harika bir araç olmasına rağmen, kullanırken karşılaşılabilecek zorlukları vardır. Bunlardan en önemlisi zararı durdur avıdır. Bu makalede, zararı durdur avının nasıl en aza indirileceği ele alınmakta ve bu amaçla kullanılacak zararı durdur yönteminin etkinliği ve karlılığı klasik zararı durdur yöntemiyle karşılaştırılarak incelenmektedir.

Bu makalede en yeni modern optimizasyon algoritmalarından biri olan gri kurt optimizasyonunu ele alacağız. Test fonksiyonları üzerindeki orijinal davranışı, bu algoritmayı daha önce incelenenler arasında en dikkat çekici olanlardan biri haline getirmektedir. Bu, sinir ağlarının, çok değişkenli düzgün fonksiyonların eğitiminde kullanılan en iyi algoritmalardan biridir.

Regresyon, etiketlenmemiş bir örnekten gerçek değeri tahmin etme görevidir. Regresyon metrikleri, regresyon modeli tahminlerinin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır.

Bu makalede, popüler parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) algoritmasını ele alacağız. Bir önceki makalede, optimizasyon algoritmalarının yakınsama, yakınsama oranı, kararlılık, ölçeklenebilirlik gibi önemli özelliklerini tartıştık, ayrıca bir test ortamı geliştirdik ve en basit RNG algoritmasını inceledik.

Bu makalede, otomatik ticaret için bazı çok ilginç ve faydalı teknikler göstereceğim. Bazıları size tanıdık gelebilir. En ilginç yöntemleri ele almaya çalışacağım ve neden kullanmaya değer olduklarını açıklayacağım. Ayrıca, bu tekniklerin pratikte ne şekilde kullanılabileceklerini göstereceğim. Uzman Danışmanlar oluşturacağız ve geçmiş fiyatlar üzerinde açıklanan tüm teknikleri test edeceğiz.

Bu makale okuyucuya MQL4/5 dilini kullanarak sıfırdan bir Derin Sinir Ağı programlamayı öğretmeyi amaçlamaktadır.

Bu sefer matrisleri kullanarak modeller oluşturacağız. Matrisler, modellere esneklik sağlar. Yalnızca beş bağımsız değişkeni değil, bilgisayarın hesaplama yeteneklerinin izin verdiği ölçüde çok sayıda değişkeni işleyebilen güçlü modeller oluşturmamıza olanak tanır.

Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS) algoritması, %80'e varan çoğunluğu türdeş organize topluluklar halinde yüzen balıkların sürü içerisindeki davranışlarından esinlenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Balık kümelerinin, yiyecek arama ve avcılardan korunma verimliliğinde önemli bir rol oynadığı kanıtlanmıştır.

Bugün, ayrı bir alan işgal etmeyecek şekilde grafiğe nasıl birkaç gösterge ekleyebileceğinizi inceleyeceğiz. Ticaret işlemi gerçekleştirirken, birçok yatırımcı aynı anda birden fazla göstergeyi (örneğin, RSI, STOCHASTIC, MACD, ADX vb.) ve hatta bazı durumlarda endeksi oluşturan farklı varlıkları takip ettiklerinde kendilerini daha güvende hissederler.