MQL5'te geliştirilmiş ticaret robotlarına ilişkin örnekler içeren makaleler

Bu makale, bir teorik alım satım fikri tasarlamaktan bu fikri deneysel dünyada gerçek hale getiren bir MQL5 EA programlamaya kadar bir Nesne Yönelimli Uzman Danışmanı sıfırdan nasıl oluşturacağınızı gösterir. Bana göre, yaparak öğrenmek başarılı olmak için sağlam bir yaklaşımdır, bu yüzden fikirlerinizi nihai olarak Forex robotlarınızı kodlamak için nasıl sıraya dizeceğinizi görmeniz için pratik bir örnek göstereceğim. Ayrıca amacım sizi OO ilkelerine bağlı kalmaya davet etmek.

Bu makale öncelikle dili öğrenmiş, ancak henüz program geliştirme konusunda tam olarak uzmanlaşmamış programcılara yöneliktir. Bazı hata ayıklama tekniklerini açıklar ve yazar ile diğer birçok programcının birleşik tecrübesini sunar.

Hangi alım satım stratejisini kullanırsanız kullanın, gelecekteki kârları sağlamak için hangi parametreleri seçeceğinize dair her zaman bir soru olacaktır. Bu makale, aynı anda birçok sembol parametresini optimize etme imkanına sahip bir Uzman Danışman örneği sağlar. Bu yöntemin, aşırı öğrenme parametrelerin etkisini azaltması ve çalışma için tek bir sembolden elde edilen verilerin yeterli olmadığı durumları ele alması amaçlanır.

Çeşitli forumlarda iletişim kurarken, sık sık Microsoft Excel grafiklerinin ekran görüntüsü olarak görüntülenen test sonuçlarımın örneklerini kullandım. Bu tür grafiklerin nasıl oluşturulabileceğini açıklamam birçok kez istendi. Son olarak, şimdi bu makalede her şeyi açıklamak için biraz zamanım var.

Bu makalede, sınırsız sayıda parametreye izin verirken, bir alım satım sisteminin optimizasyonu için tek bir parametre seti kullanan bir model oluşturacağız. Sembol listesi, standart bir metin dosyasında (*.txt) oluşturulacaktır. Her sembol için giriş parametreleri de dosyalarda saklanacaktır. Bu şekilde, bir Uzman Danışmanın giriş parametrelerinin sayısı üzerindeki terminal kısıtlamasını aşabileceğiz.

Bu makale, çok para birimli bir Uzman Danışman için uygun olan basit bir yaklaşımın uygulamasını açıklayacaktır. Bu, aynı koşullar altında, ancak her bir sembol için farklı parametreler ile test/alım satım için Uzman Danışmanı kurabileceğiniz anlamına gelir. Örnek olarak, gerekirse kodda küçük değişiklikler yaparak ek semboller eklenebilecek şekilde iki sembol için bir model oluşturacağız.

Bu makalede, MQL5'te Üçlü Ekran stratejisine dayalı bir alım satım sistemi için bir çerçeve geliştireceğiz. Uzman Danışman sıfırdan geliştirilmeyecektir. Bunun yerine, halihazırda büyük ölçüde amacımıza hizmet eden "MQL5 Tarif Defteri: Uzman Danışmanlarda Alım Satım Koşullarını Belirlemek için Göstergeleri Kullanma" önceki makalesinden programı değiştireceğiz. Böylelikle makale aynı zamanda hazır programların modellerini nasıl kolay bir şekilde değiştirebileceğinizi gösterecektir.

Bu makalede, MQL5 Tarif Defteri serisinin önceki makalelerinde üzerinde çalıştığımız Uzman Danışmanı değiştirmeye devam edeceğiz. Bu sefer Uzman Danışman, değerleri pozisyon açma koşullarını kontrol etmek için kullanılacak göstergeler ile güçlendirilecektir. Renk katmak için, üç alım satım göstergesinden birini seçebilmek için harici parametrelerde bir açılır liste oluşturacağız.

Pozisyon özellikleri ile ilgili önceki makalelerde verilen bilgileri kısaca özetlemenin zamanı geldi. Bu makalemizde, işlemler geçmişine erişimin ardından edinilebilecek özellikleri elde etmek için birkaç ek fonksiyon oluşturacağız. Ayrıca pozisyon ve sembol özelliklerine daha rahat erişmemizi sağlayacak veri yapılarını da öğreneceğiz.

"MQL5 Tarif Defteri: MetaTrader 5 Strateji Test Cihazındaki Pozisyon Parametrelerini Analiz Etme" isimli serinin önceki makalesinden Uzman Danışman üzerindeki çalışmamızın devamında, bunu birçok faydalı fonksiyon ile geliştirecek ve mevcut olanları iyileştirip optimize edeceğiz. Uzman Danışman, bu sefer MetaTrader 5 Strateji Test Cihazında optimize edilebilecek harici parametrelere sahip olacak ve bazı yönlerden basit bir alım sistemine benzeyecektir.

"MQL5 Tarif Defteri: Özel Bilgi Panelindeki Pozisyon Özellikleri" adlı önceki makalesinden Uzman Danışmanın değiştirilmiş bir versiyonunu sunacağız. Ele alacağımız sorunlardan bazıları, çubuklardan veri alma, mevcut sembol üzerindeki yeni çubuk olaylarını kontrol etme, Standart Kitaplığın bir alım satım sınıfını bir dosyaya ekleme, alım satım sinyallerini aramak için bir fonksiyon ve alım satım işlemlerini yürütmek için bir fonksiyon oluşturmanın yanı sıra OnTrade() fonksiyonundaki alım satım olaylarını belirlemeyi içerir.

Bu defa, mevcut sembol üzerindeki pozisyon özelliklerini elde ederek manuel alım satım sırasında bunları özel bilgi panelinde gösterecek basit bir Uzman Danışman oluşturacağız. Bilgi paneli, grafik nesneler kullanılarak oluşturulacak ve her tikte görüntülenen bilgiler yenilenecektir. Bu, aşağıdaki serinin önceki makalesinde açıklanan betiği manuel olarak çalıştırmak zorunda kalmaktan çok daha uygun olacaktır: "MQL5 Tarif Defteri: Pozisyon Özelliklerini Elde Etme".

Makale, zaman ile çalışmak için standart MQL5 fonksiyonları ve Uzman Danışmanlar ve göstergeler oluştururken gerekecek zaman ile çalışma programlama teknikleri ve pratik olarak kullanışlı fonksiyonlara odaklanır. Genel zaman ölçümü teorisine özellikle dikkat edilir. Bu makale öncelikle acemi MQL5 programcılarının ilgisini çekecektir.

Bu makale, bir Uzman Danışman uygulamasını gösteren küçük bir örnek sunar, bunun parametreleri kullanıcı panelinden kontrol edilebilir. Uzman Danışman, parametreleri "çalışma sırasında" değiştirirken, dosyadan daha fazla okumak ve bunları panelde uygun şekilde görüntülemek için bilgi panelinden alınan değerleri bir dosyaya yazar. Bu makale, manuel veya yarı otomatik modda alım satım yapanların dikkatini çekebilir.

Özel göstergeye dayalı bir alım satım sinyali üreteci nasıl oluşturulur? Özel bir gösterge nasıl oluşturulur? Özel gösterge verilerine nasıl erişilir? IS_PATTERN_USAGE(0) yapısına ve model 0'a neden ihtiyacımız var?

Güvenlik sorunlarına fazlasıyla dikkat ederek MetaTrader 5 alım satım uygulamalarının satışına yönelik hizmeti başlattık. Daha önemli konulara konsantre olmanızı sağlamak için ilgili tüm riskleri en aza indirdik - En uygun alım satım robotunu aramak!

Günümüzde her yatırımcının, nöral ağlar hakkında bilgisi olması gerekir; bunları kullanmanın ne kadar havalı olduğunu bilirler. Çoğunluk, nöral ağlarla uğraşan kişilerin insanüstü olduklarına inanıyor. Bu makalede, sizlere nöral ağ mimarisini açıklamaya, uygulamalarını anlatmaya ve pratik kullanım örneklerini göstermeye çalışacağım.

Uygulamalı istatistiklerin majör sorunu, istatistiksel hipotezleri kabul etme sorunudur. Uzun zamandır çözülmesi imkansız olarak görülüyordu. Öz-koordinatlar yönteminin ortaya çıkmasıyla durum değişti. Bu, modern uygulamalı istatistik yöntemlerini kullanarak mümkün olandan daha fazlasını görmeye olanak tanıyan bir sinyalin yapısal incelemesi için iyi ve güçlü bir araçtır. Makale, bu yöntemin pratik kullanımına odaklanmakta ve MQL5'teki programları açıklamaktadır. Ayrıca Hilhorst ve Schehr tarafından tanıtılan dağılımı örnek olarak kullanarak fonksiyon tanımlama sorununu da ele almaktadır.

EA Ağacı, ilk sürükle ve bırak MetaTrader MQL5 Expert Advisor oluşturucusudur. Kullanımı çok kolay bir grafik kullanıcı arayüzünü kullanarak karmaşık MQL5 oluşturabilirsiniz. EA Ağacı'nda, Expert Advisor'lar kutular birbirine bağlanarak oluşturulur. Kutular MQL5 işlevleri, teknik göstergeler, özel göstergeler veya değerler içerebilir. EA Ağacı, "kutu ağacını" kullanarak Expert Advisor'ın MQL5 kodunu oluşturur.

Bir yıldan biraz uzun bir süre önce Joo, "Genetik Algoritmalar - Çok Kolay!" başlıklı makalesinde bize genetik algoritmanın MQL5'te uygulanması için bir araç sundu. Şimdi aracı kullanarak, belirli sınır koşullarında kendi parametrelerini genetik olarak optimize edecek bir Expert Advisor oluşturacağız...

Bu makalede, nesne yönelimli yazılım sistemlerinin görsel modellemesi için kullanılan UML grafik dili kullanılarak Expert Advisor'ların oluşturulması ele alınmaktadır. Bu yaklaşımın temel avantajı, modelleme sürecinin görselleştirilmesidir. Makale, Software Ideas Modeler kullanarak bir Expert Advisor'ın yapısının ve özelliklerinin modellenmesini gösteren bir örnek içermektedir.

Makale, MetaTrader 5'teki Elliott Wave analizi için manuel ve otomatik dalga etiketlemenin bir kombinasyonunu temsil eden ilk geliştirme olan AutoElliottWaveMaker'ın bir incelemesini sunar. Dalga analizi aracı, yalnızca MQL5'te yazılmıştır ve harici dll kitaplıklarını içermez. Bu, MQL5'te sofistike ve ilginç programların geliştirilebileceğinin (ve geliştirilmesi gerektiğinin) bir başka kanıtıdır.

“Dr. Tradelove..." makalesinde, önceden seçilmiş bir alım satım sisteminin parametrelerini bağımsız olarak optimize eden bir Uzman Danışman oluşturduk. Ayrıca, yalnızca EA’nın altında yatan bir alım satım sisteminin parametrelerini optimize etmekle kalmayıp aynı zamanda birkaç alım satım sistemi arasından en iyisini seçebilen bir Uzman Danışman oluşturmaya karar verdik. Bakalım buradan neler çıkacak...

MetaTrader 5 için Uzman Danışman Görsel Sihirbazı, dakikalar içinde Uzman Danışmanlar tasarlamanıza olanak tanıyan kapsamlı bir önceden tanımlanmış alım satım blokları seti ile son derece kolay anlaşılır bir grafik ortamı sağlar. Uzman Danışman Görsel Sihirbazı'nın tıkla, sürükle ve bırak yaklaşımı, kalem ve kağıtla yaptığınız gibi forex alım satım stratejilerinin ve sinyallerinin görsel temsillerini oluşturmanıza imkan verir. Bu alım satım diyagramları, bunları kullanıma hazır Uzman Danışmanlara dönüştüren Molanis’ MQL5 kod oluşturucusu tarafından otomatik olarak analiz edilir. İnteraktif grafik ortamı tasarım sürecini kolaylaştırır ve MQL5 kodu yazma ihtiyacını ortadan kaldırır.

Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritalarının (Kohonen haritaları) en ilginç yönlerinden biri, verileri denetim olmadan sınıflandırmayı öğrenmeleridir. Temel biçiminde, girdi verilerinin (kümeleme) bir benzerlik haritası üretir. SOM haritaları, yüksek boyutlu verilerin sınıflandırılması ve görselleştirilmesi için kullanılabilir. Bu yazıda Kohonen haritalarının birkaç basit uygulamasını ele alacağız.

NeuroSolutions yazılım paketi, yapay sinir ağlarının oluşturulmasına ek olarak bunların DLL olarak dışa aktarılmasına da izin verir. Bu makale yapay bir sinir ağı ve bir DLL oluşturma ve bunu MetaTrader 5'te alım satım yapmak için bir Uzman Danışmana bağlama sürecini açıklar.

MQL5 Sihirbazının alım satım stratejileri üreticisi, alım satım fikirlerinin test edilmesini büyük ölçüde basitleştirir. Bu makale MQL5 Sihirbazının alım satım stratejileri üreticisine nasıl bağlanılacağını ve alım satım yaparken kârınızı korumaya izin veren ve düşüşleri azaltan, fiyat pozisyon yönünde gittiğinde Zarar Durdur seviyesini kayıpsız bir bölgeye taşıyarak açık pozisyonları yöneten sınıfınızı nasıl yazacağınızı ele alır. Ayrıca MQL5 Sihirbazı için oluşturulan sınıfın tanımının yapısı ve formatı hakkında bilgi verir.

MQL5 Sihirbazının alım satım stratejileri üreticisi, alım satım fikirlerinin test edilmesini büyük ölçüde basitleştirir. Bu makale özel bir risk ve para yönetimi modülünün nasıl geliştirileceğini ve bunun MQL5 Sihirbazında nasıl etkinleştirileceğini açıklar. Örnek olarak, bu makalede alım satım hacminin boyutunun önceki işlemin sonuçlarına göre belirlendiği bir para yönetimi algoritmasını ele aldık. MQL5 Sihirbazı için oluşturulan sınıfın açıklamasının yapısı ve formatı da bu makalede tartışılmaktadır.

Bu makale fiyatın ve hareketli ortalamanın kesişimine ilişkin sinyallerin uygulanmasıyla kendi alım satım sinyalleri sınıfınızı nasıl yazacağınız ve bunu MQL5 Sihirbazının alım satım stratejileri oluşturucusuna nasıl ekleyeceğinizle birlikte MQL5 Sihirbazı için oluşturulan sınıfın tanımının yapısını ve biçimini açıklar.

Bu makalenin amacı, James Hyerczyk'in “Pattern, Price & Time: Use Gann Theory in Trading Systems” (Model, Fiyat ve Zaman: Alım Satım Sistemlerinde Gann Teorisini Kullanmak) adlı kitabında göstergelere ve Uzman Danışmanlara yönelik verilen bazı fikirler doğrultusunda alım satım otomasyonunun olanaklarını ve analizini araştırmaktır. Kapsamlı bir makale olmamakla birlikte burada sadece Gann teorisinin ilk bölümünü, yani Modeli araştırıyoruz.

MQL5'te nesne yönelimli yaklaşımı kullanmak, çoklu para birimli/çoklu sistemli/çoklu zaman dilimli Uzman Danışmanların oluşturulmasını büyük ölçüde basitleştirir. Tek bir EA ile birkaç düzine alım satım stratejisinde, mevcut tüm araçlarda ve olası tüm zaman dilimlerinde işlem yapabildiğini hayal edin! Buna ek olarak, EA test edicide kolayca test edilir ve bileşimine dâhil edilen tüm stratejiler için bir veya birkaç para yönetimi çalışma sistemine sahiptir.

İnsanlık tarihi boyunca zaman büyük bir değer olmuştur ve bunu gereksiz şekilde israf etmemeye çalışıyoruz. Bu makale, bilgisayarınız çok çekirdekli bir işlemciye sahipse Uzman Danışmanınızın (EA) çalışmasını nasıl hızlandıracağınızı açıklayacaktır. Ayrıca, önerilen yöntemin uygulaması MQL5 dışında başka hiçbir dilin bilinmesini gerektirmez.

Bazı yatırımcılar tüm alım-satımları otomatik olarak yürütür ve bazıları birkaç göstergenin çıkışına bağlı olarak otomatik ve manuel alım-satımları karıştırır. Sonraki grubun bir üyesi olarak risk ve ödül seviyelerini doğrudan grafikten dinamik olarak değerlendirmek için etkileşimli bir araca ihtiyacım vardı. Bu makale, önceden tanımlanmış hisse senedi riski ve R/R oranı ile etkileşimli yarı otomatik bir Uzman Danışman (EA) uygulamanın bir yolunu sunacaktır. Uzman Danışman (EA) riski, RR ve lot boyutu parametreleri EA paneli üzerinde çalışma süresi boyunca değiştirilebilir.

Programlama için zaman kaybetmeden bir alım satım stratejisi denemek ister misiniz? MQL5 Sihirbazı'nda alım satım sinyallerinin türünü seçebilir, takip eden pozisyonlar ve para yönetimi modülleri ekleyebilirsiniz; böylelikle işiniz biter! Kendi modül uygulamalarınızı oluşturun veya İşler hizmeti aracılığıyla talimat verin ve yeni modüllerinizi mevcut olanlarla birleştirin.

Profesyonel bir programcı değilim. Ve bu nedenle, alım satım sistemi geliştirme üzerinde çalışırken "basitten karmaşığa gitmek" prensibi benim için birincil öneme sahiptir. Benim için basit olan tam olarak nedir? Her şeyden önce, sistemi oluşturma sürecinin ve çalışmasının mantığının görselleştirilmesidir. Ayrıca, minimum elle yazılmış koddur. Bu makalemde, bir Matlab paketine dayalı alım satım sistemini oluşturup test etmeye çalışacak ve ardından MetaTrader 5 için bir Expert Advisor yazacağım. MetaTrader 5'in geçmiş verileri, test süreci için kullanılacaktır.

2010 Otomatik Alım Satım Şampiyonası'na katılacak bir expert geliştirmek için hazır bir expert advisor şablonu kullanalım. Acemi bir MQL5 programcısı dahi bu görevi yerine getirebilir; zira stratejileriniz için temel sınıflar, işlevler, şablonlar zaten geliştirildi. Alım satım fikrinizi uygulamak için minimum miktarda kod yazmanız yeterlidir.

Bu makalede, bir alım satım işlemi yapmadan önce pozisyon kapatma ve değiştirme, bekleyen talimat verme ve Marjın silinmesi ve doğrulanmasını uygulayan Expert Advisor'ları yazarken MQL5 Standart Kitaplık Alım Satım Sınıflarının başlıca işlevlerinin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Ayrıca, talimat ve yatırım ayrıntılarını elde etmek için Alım Satım sınıflarının nasıl kullanılabileceğini de gösterdik.

Bu makalede, belirtilen sembol ve sihirli sayının toplam pozisyon hacminin hesaplanması sorunu ele alınmaktadır. Önerilen yöntem, yatırım geçmişinin yalnızca gerekli olan minimum bölümünü ister, toplam pozisyonun sıfıra eşit olduğu en yakın zamanı bulur ve son yatırımlarla hesaplamaları gerçekleştirir. Ayrıca istemci terminalinin genel değişkenleriyle çalışmak da dikkate alınır.

Bu makalede, "Yeni Başlayanlar için MQL5'te Expert Advisor yazmak için Adım Adım Kılavuz" adlı makalede yaptığımız şeyi yapmak için (Basit bir Expert Advisor oluşturma) nesne yönelimli yaklaşıma odaklanılmaktadır. Birçok kişi bunun zor olduğunu düşünüyor, ancak bu makaleyi okumayı bitirdiğinizde, nesne yönelimi temelinde kendi Expert Advisor'ınızı yazabileceğinizi garanti ediyorum.

Bu makalede, sihirli tanımlama ve farklı Expert Advisor'ların otomatik alım satım işlemlerinin bölünmesi, birleştirilmesi ve senkronizasyonu kullanılarak bilgi kodlama sorunları ele alınmıştır. Söz konusu makale hem yeni başlayanlar hem de daha deneyimli yatırımcılar için ilginç olacaktır; zira Expert Advisor'ların karmaşık senkronizasyon sistemlerinin ve çeşitli stratejilerin uygulanmasında faydalı olabilecek sanal pozisyonlar sorununa değinilmiştir.