Vladimir Skorina / Profil

Bu makale, gelişmiş uyarlanabilir göstergeleri ve bunların MQL5'teki uygulamalarını açıklayacaktır: Uyarlanabilir Siber Döngü, Uyarlanabilir Ağırlık Merkezi ve Uyarlanabilir RVI. Tüm göstergeler ilk olarak John F. Ehlers tarafından "Hisse Senetleri ve Vadeli İşlemler için Sibernetik Analiz" bölümünde sunuldu.

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.

Bu makalede, Uzman Danışmanın Bill Williams tarafından yazılan "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds and Commodities” (Yeni Ticaret Boyutları: Hisse Senetleri, Tahviller ve Emtialardaki Kaostan Nasıl Kar Edilir) kitabına dayanarak geliştirilmesini ele alacağım. Stratejinin kendisi iyi bilinmektedir ve kullanımı yatırımcılar arasında hala tartışmalıdır. Makale, sistemin alım satım sinyallerini, uygulanmasının özelliklerini ve geçmiş veriler üzerinde test sonuçlarını dikkate almaktadır.

Piyasa fiyatı, sırayla çeşitli ekonomik, politik ve psikolojik faktörlere bağlı olan talep ve arz arasındaki istikrarlı bir dengeden oluşur. Doğadaki farklılıklar ve bu faktörlerin etki nedenleri, tüm bileşenlerin doğrudan ele alınmasını zorlaştırmaktadır. Bu makale, ayrıntılı bir regresyon modeli temelinde piyasa fiyatını tahmin etme girişimini ortaya koymaktadır.

Bu makale, bazı teorik istatistiksel dağılımlarla çalışmak için sınıfları ortaya koyan MQL5'te İstatistiksel Olasılık Dağılımları makalemin mantıklı bir devamıdır. Artık teorik bir temele sahip olduğumuza göre, doğrudan gerçek veri setlerine geçmemizi ve bu temelden bilgi amaçlı yararlanmaya çalışmamızı öneriyorum.

Aşağıdaki makalede, Z.G. Silagadze'nin “Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis” (Hareketli Mini-Maks: Teknik Analiz için Yeni Bir Gösterge) başlıklı makalesine dayanan Hareketli Mini-Maks göstergesini uygulama sürecini anlatıyorum. Gösterge fikri G. Gamov tarafından alfa bozunması teorisinde önerilen kuantum tünelleme olayının simülasyonuna dayanmaktadır.

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.

Bu makale ekonometrik analiz yöntemlerini, otokorelasyon analizini ve özellikle koşullu varyans analizini açıklamaktadır. Burada açıklanan yaklaşımın faydası nedir? Doğrusal olmayan GARCH modellerinin kullanımı, analiz edilen serilerin matematiksel açıdan resmi olarak temsil edilmesine ve belirli sayıda adım için bir tahmin oluşturulmasına olanak tanır.

Makale, Uygulamalı İstatistiklerde kullanılan rastgele değişkenlerin olasılık dağılımlarını (normal, log-normal, binom, lojistik, üstel, Cauchy dağılımı, Öğrencinin t dağılımı, Laplace dağılımı, Poisson dağılımı, Hiperbolik Secant dağılımı, Beta ve Gama dağılımı) ele alıp verir. Ayrıca bu dağılımları işlemek için sınıflar özelliğine sahiptir.

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.

Alım satım stratejisi geliştirme için programlama dilinin yeni sürümü olan MQL [MQL5], önceki versiyona [MQL4] kıyasla daha güçlü ve etkili özellikler sunar. Avantaj, esasen nesne yönelimli programlama özelliklerinde yatmaktadır. Bu makale, düğümler ve listeler gibi karmaşık özel veri türleri kullanma olasılığını inceler. Ayrıca MQL5'te pratik programlamada listelerin kullanımına bir örnek sağlar.

Artık pek çok geliştirici basit bir DLL'nin nasıl yazılacağını ve farklı sistem bağlayıcılarının özel özelliklerinin neler olduğunu hatırlamıyor. Birkaç örnek kullanarak, basit DLL oluşturma işleminin tamamını 10 dakikada göstermeye çalışacağım ve ayrıca bağlayıcı uygulamamızın bazı teknik ayrıntılarını ele alacağım. Visual Studio'da DLL oluşturma işlemini adım adım farklı değişken türlerini (sayılar, diziler, dizeler vb.) değiştirme örnekleriyle göstereceğim. Ayrıca, istemci terminalinizi özel DLL'lerdeki çökmelerden nasıl koruyacağınızı açıklayacağım.

Makale, MQL5 Sihirbazı ve Hlaiman EA Oluşturucu kullanarak otomatik sinir ağı EA'ları oluşturma yöntemini açıklar. Teorik bilgilerin tamamını öğrenmek ve kendi kodunuzu yazmak zorunda kalmadan nasıl kolay bir şekilde sinir ağları ile çalışmaya başlayabileceğinizi gösterir.

Makalede, Delphi programlama ortamında popüler ObjectPascal programlama dili kullanılarak bir DLL modülü oluşturma mekanizması incelenmektedir. Bu makalede sağlanan materyallerin, öncelikli olarak, dış DLL modüllerini bağlayarak MQL5'in gömülü programlama dilinin sınırlarını aşan problemleri çözmeye çalışan yeni başlayan programcıları hedeflemesi amaçlanmıştır.