MQL5'te ticaret sistemi otomasyonu hakkında 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.

Yatırım getirisi, yatırımcıların ticaret performansını analiz etmek için kullandıkları en belirgin göstergedir. Profesyonel yatırımcılar, strateji analizi için Sharpe ve Sortino oranları gibi daha güvenilir araçlar kullanır.

Güçlü bir alım satım robotu oluşturmak, MetaTrader 5 alım satım sisteminin mekanizmalarını anlamadan yapılamaz. Müşteri terminali, alım satım sunucusundan pozisyonlar, emirler ve yatırımlar hakkında bilgi alır. Bu verileri MQL5 kullanarak düzgün bir şekilde kullanmak için MQL5 programı ve müşteri terminali arasındaki etkileşimin iyi anlaşılması gerekir.

Gradyan iniş, sinir ağlarının ve çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının eğitiminde önemli bir rol oynamaktadır - hızlı ve akıllı bir algoritmadır. Etkileyici bir şekilde çalışmasına rağmen, birçok veri bilimci tarafından hala yanlış anlaşılmaktadır. Bu makalemizde onu detaylıca inceleyerek daha iyi anlayacağız.

matrix ve vector özel veri türleri, matematiksel gösterime çok yakın kodların oluşturulmasına olanak sağlar. Bu, programcıyı iç içe döngüler oluşturmaktan ve hesaplamaya dahil olan dizilerin sürekli olarak doğru bir şekilde indekslenmesine dikkat etmekten kurtarır. Dolayısıyla, matrix ve vector metotlarının kullanılması, karmaşık programların geliştirilmesinde güvenilirliği ve hızı artırır.

Bu makalede de en popüler teknik göstergelere dayalı ticaret sistemlerini nasıl oluşturacağımızı öğrendiğimiz serimize devam ediyoruz. Bu sefer Ichimoku göstergesi hakkında konuşacağız ve ona dayalı bir ticaret sistemi geliştireceğiz.

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.

En popüler teknik göstergelere dayalı ticaret sistemleri geliştirdiğimiz serimizin yeni makalesindeyiz. Bu makalede Volumes göstergesine odaklanacağız. Bir kavram olarak hacim, finansal piyasalarda ticarette çok önemli faktörlerden biridir, dolayısıyla ticaretimizde onu dikkate almalıyız. Bu makale sayesinde, Volumes göstergesiyle basit bir ticaret sisteminin nasıl geliştirileceğini öğreneceğiz.

Emir sistemini daha akıcı hale getireceğiz. Bu makalede, pozisyon eşik seviyelerini çok daha hızlı değiştirebilmek için kodda yapılması gereken değişiklikleri ele alacağız.

Bu makalede MQL5 programlama dilinin bazı temellerini ele alacağız. Makalenin amacı, yeni başlayanların kendi algoritmik ticaret sistemlerini (Uzman Danışman) tasarlamalarına yardımcı olmaktır.

Bu makalede, bir Uzman Danışman satın alırken dikkat etmeniz gereken bazı önemli noktaları ele alacağız. Ayrıca kârı artırmanın, akıllıca para harcamanın ve bu harcamalardan kazanç elde etmenin yollarını arayacağız. Ek olarak, makaleyi okuduktan sonra, basit ve ücretsiz ürünler kullanarak bile kazanç elde etmenin mümkün olduğunu göreceksiniz.

Bu makalede, ABD ekonomisinin temel analizine dayalı olarak borsa çöküşünü öngörmek için lojistik modelimizi kullanmaya çalışacağız. Değerlendirmemizi Netflix ve Apple hisse senetleri üzerinde yapacağız ve 2019 ve 2020’deki borsa çöküşlerindeki verileri kullanacağız. Bakalım lojistik modelimiz kasvetli piyasa koşullarında nasıl performans gösterecek.

En popüler teknik göstergelere dayalı ticaret sistemleri tasarladığımız makale serimizin bu yeni makalesinde de Money Flow Index (MFI) teknik göstergesini ele alacağız. Onu ayrıntılı olarak inceleyeceğiz ve MetaTrader 5'te kullanılmak üzere MQL5 dili aracılığıyla ona dayalı basit bir ticaret sistemi geliştireceğiz.

Bu makalede de, basit ticaret sistemleri tasarlamayı öğrendiğimiz serinin devamı olarak ticarette kullanılabilecek yeni bir teknik aracı inceleyeceğiz. Bu sefer ise başka bir popüler teknik gösterge olan Average True Range (ATR) ile çalışacağız.

MetaTrader 5’te kullanılmak üzere MQL5 dili aracılığıyla en popüler teknik göstergelere dayalı ticaret sistemleri geliştirdiğimiz serimizin yeni makalesindeyiz. Bu makalemizde, Williams %R göstergesiyle basit bir ticaret sisteminin nasıl geliştirileceğini öğreneceğiz.

Karar ağaçları, insanların düşünme şeklini taklit ederek verileri sınıflandırır. Bu makalede, karar ağaçlarını nasıl oluşturacağımızı ve onları verileri sınıflandırmak ve öngörmek için nasıl kullanacağımızı göreceğiz. Karar ağacı algoritmasının temel amacı, heterojen verilerden homojen veya homojene yakın verileri ayırmaktır.

Bugün yeni emir sistemini geliştirmeye devam edeceğiz. Yeni bir sistemi uygulamak o kadar da kolay değildir, zira sık sık süreci büyük ölçüde zorlaştıran sorunlarla karşılaşırız. Bu sorunlar ortaya çıktığında durmalı ve ilerlediğimiz yönü yeniden analiz etmeliyiz.