MQL5'te strateji test etme hakkında makaleler

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.

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.

Bu makalede, MQL5'i sıfırdan öğrenmeye başlayan bir girişimcinin programının nasıl olabileceğine ve 9 ayda ne gibi sonuçlara ulaşılabileceğine bir örnek vermek istiyorum. Bu örnek aynı zamanda böyle bir programın fiyat grafiğinde minimum yer kaplarken bir girişimci için ne kadar çok işlevli ve bilgilendirici olabileceğini gösterecektir. Ve kullanıcı alım satım bilgi panellerinin ne kadar renkli, parlak ve sezgisel olarak anlaşılır olabileceğini görebileceğiz. Diğer birçok özelliğin yanı sıra...

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.

Bu makale, adım adım kod hatalarını belirleme ve çözme sürecini ve ayrıca Uzman Danışman girdi parametrelerinin sınanması ve optimize edilmesi adımlarını açıklamaktadır. Uzman Danışmanınız için en iyi sembolü ve girdi parametreleri setini bulmak için MetaTrader 5 müşteri terminalinin Strateji Sınama Aracını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

"Yüz kere duymaktansa bir kez görmek daha iyidir." sözünü hepimiz biliriz. Paris ya da Venedik hakkında çeşitli kitaplar okuyabilirsiniz, ancak zihinsel görüntülere dayanarak, bu muhteşem şehirlerde akşam yürüyüşünde olduğu gibi aynı duyguları hissetmezsiniz. Görselleştirmenin avantajı, örneğin, göstergeler kullanılarak grafikler üzerinde fiyat analizi ve tabii ki strateji testinin görselleştirilmesi gibi piyasadaki işler de dahil olmak üzere hayatımızın herhangi bir yönüne kolayca yansıtılabilir. Bu makale, MetaTrader 5 Strateji Test Cihazının tüm görselleştirme özelliklerinin açıklamalarını içerir.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Python ve MQL5'te bir alım-satım robotu geliştirmeye yönelik makale serisine devam ediyoruz. Bugün bir model seçme ve eğitme, test etme, çapraz doğrulama uygulama, ızgara arama (grid search) ve model topluluğu (ensemble) problemini çözeceğiz.