MQL5'te strateji test etme hakkında makaleler

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.

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, işlem sırasında varlıkların belirli bir bölümünün geri çekilmesini gerektiren alım satım sistemlerindeki riskleri tahmin etmek için TesterWithDrawal() işlevinin kullanımı açıklanmaktadır. Ayrıca, bu işlevin strateji test cihazında hisse senedi düşüşü hesaplama algoritması üzerindeki etkisi de açıklanmaktadır. Bu işlev, Expert Advisor'larınızın parametresini optimize ederken kullanışlıdır.

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.

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.

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 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.

"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.