MQL5'te strateji test etme hakkında makaleler

Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.

Bu makalede, komisyon ve swap dahil olmak üzere herhangi bir işlemin toplam kâr veya zararını nasıl hesaplayacağınızı göstereceğim. En doğru matematiksel modeli sağlayacağım ve onu kodu yazmak ve standartla karşılaştırmak için kullanacağım. Ayrıca, kârı hesaplamak için olan ana MQL5 fonksiyonunun içerisine girmeye ve enstrüman özelliklerindeki gerekli tüm değerlerin özüne inmeye çalışacağım.

Bu makalede, yapay arı kolonisi algoritmasını inceleyeceğiz ve bilgi birikimimizi fonksiyon uzaylarıyla çalışmanın yeni ilkeleriyle destekleyeceğiz. Ayrıca algoritmanın klasik versiyonuna yorumumuzu katarak değiştirilmiş bir versiyonunu uygulayacağız.

Bu makale, optimizasyon algoritması sınıflandırmasına giriş niteliğinde bir makaledir. Makalede, optimizasyon algoritmalarını karşılaştırmaya ve belki de yaygın olarak bilinen algoritmalar arasından en evrensel olanını belirlemeye hizmet edecek bir test ortamı (bir fonksiyon kümesi) oluşturmaya odaklanılmaktadır.

MQL5 programlamasına dair makaleler serisine devam ediyoruz. Bu sefer, Uzman Danışman parametre optimizasyonu sırasında her bir optimizasyon doğru geçişinin sonucunun nasıl elde edileceğini göreceğiz. Uygulama, harici parametrelerde belirtilen koşulların sağlanması durumunda ilgili geçiş değerlerinin bir dosyaya yazılmasını sağlayacak şekilde yapılacaktır. Test değerlerine ek olarak, bu sonuçlara neden olan parametreleri de kaydedeceğiz.

Yakında MQL5 Cloud Network'ün piyasaya sürülmesinden bu yana bir buçuk yıl geçmiş olacak. Bu öncü olay, yeni bir algoritmik alım satım çağını başlattı - şimdi birkaç tıklamayla, yatırımcıların emrinde alım satım stratejilerinin optimizasyonu için yüzlerce ve binlerce bilgi işlem çekirdeği olabilir.

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.

MQL5 Markette bir alım satım robotu satın almanın diğer tüm benzer seçeneklere göre açık bir avantajı vardır: Sunulan otomatik sistem MetaTrader 5 terminalinde doğrudan kapsamlı bir şekilde test edilebilir. Bir Uzman Danışman, satın alımdan önce, sistemi tam olarak kavramak için yerleşik Strateji Test Cihazındaki tüm olumsuz modlarda dikkatli bir şekilde çalıştırılabilir ve çalıştırılmalıdır.

MetaTrader 5, Uzman Danışmanlar ve MQL5 dilini kullanarak gömülü bir strateji test cihazı içinde otomatik alım satımı simüle etmemizi sağlar. Bu tarz bir simülasyon, Uzman Danışmanların test edilmesi olarak adlandırılır ve çok sayıda aletin yanı sıra çok sayıda aletin kullanıldığı optimizasyon kullanılarak da uygulanabilir. Kapsamlı bir test sağlamak için, mevcut dakika tarihine dayanan bir tik jenerasyonu yapılmalıdır. Bu makalede MetaTrader 5 istemci terminalindeki geçmiş testi için tiklerin oluşturulduğu algoritmanın ayrıntılı bir açıklaması sunulur.

MQL5.community Market, Uzman Danışman geliştiricilere binlerce potansiyel müşteriden oluşan halihazırda oluşturulmuş bir piyasa sağlar. Burası alım satım robotları ve teknik göstergeler satmak için en iyi yerdir.