Статьи по программированию и использованию торговых роботов на языке MQL5

Принципы построения пользовательских программ на языке MQL 4 рассматриваются на примере создания простейшей экспертной системы на основе стандартного индикатора MACD.

В статье описаны изобретенные Томасом Демарком TD-точки и TD-линии. Показано их применение на практике. Также продемонстрирован процесс написания трех индикаторов и двух экспертов с использованием идей Томаса Демарка.

Для успешного трейдинга почти всегда необходимы индикаторы, призванные отделить основное ценовое движение от шумовых колебаний. В этой статье рассматривается один из перспективнейших цифровых фильтров — фильтр Калмана. Описано его построение и использование на практике.

В этой статье вы научитесь получать торговые сигналы, необходимые для работы торговой системы. Приведены примеры формирования 20 торговых сигналов в виде отдельных пользовательских функций, которые можно использовать в написании экспертов. Для вашего удобства все функции из статьи собраны в один включаемый mqh-файл, который легко подключается к будущему эксперту.

Вашему вниманию предлагается обзор и программный код стратегии механической торговой системы по методике Станислава Чувашова. Основой построения треугольника является пересечение двух трендовых линий, построенных по верхним и нижним фракталам.

Простое, универсальное и надежное решение обмена информацией между МetaТrader 4 Советником и внешним миром. Поставщики и потребители информации могут размещаться на разных компьютерах, связь осуществляется через глобальные IP-адреса.

Работа с данными в наше время требует обширного инструментария и зачастую не ограничивается "песочницей" какого-то отдельного приложения. Существуют специализированные общепризнанные языки программирования для обработки и анализа данных, статистики и машинного обучения. Лидером в этой области является язык Python. В статье описан пример связи MetaTrader 5 и Python при помощи сокетов, а также получение котировок через API терминала.

Генератор торговых стратегий Мастера MQL5 значительно упрощает проверку торговых идей. В статье рассказывается о том, как написать и подключить в Мастер MQL5 свой собственный класс торговых сигналов с реализацией сигналов по пересечению ценой скользящей средней, рассматривается структура и формат описания созданного класса для Мастера MQL5.

Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.

Цель этой статьи - исследование на прибыльность алгоритмов с различными входами в трейд и выходами по трейлинг стопам. В качестве входов будут использоваться случайный и обратный входы. В качестве стопов будут использованы трейлинг стоп, трейлинг тэйк. В статье будут показаны прибыльные алгоритмы с доходностью порядка 30 процентов в год.

В статье рассматривается создание торгового советника с помощью графического языка UML, который используется для визуального моделирования объектно-ориентированных программных систем. Основным преимуществом такого подхода является визуализация работы проектировщика. Приведен пример проектирования структуры и свойств советника при помощи программы Software Ideas Modeler.

Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.

На примере создания программы визуального программирования показано, как проектировать и конструировать классы на MQL5. Статья предназначена для начинающих разработчиков приложений МТ5. Предлагается простая и понятная технология создания собственных классов без глубокого погружения в теорию объектно-ориентированного программирования.

Random Forest (RF) с применением бэггинга — один из самых сильных методов машинного обучения, который немного уступает градиентному бустингу. В статье делается попытка разработки самообучающейся торговой системы, которая принимает решения на основании полученного опыта взаимодействия с рынком.

В данной статье я расскажу, как создать приложение для отбора лучших проходов оптимизаций по нескольким возможным вариантам. Данное приложение умеет фильтровать и сортировать оптимизационные результаты по множеству коэффициентов. Проходы оптимизации записываются в базу данных, поэтому вы всегда можете отобрать новые параметры робота без необходимости переоптимизирования. Вдобавок ко всему это позволяет увидеть все проходов оптимизации на едином графике, рассчитывать параметрические VaR коэффициенты и строить график нормального распределения проходов и результатов торговли конкретного выделенного варианта сочетания коэффициентов. Также строятся графики некоторых из рассчитываемых коэффициентов в динамике, начиная с момента старта оптимизации (или с выбранной даты до другой выбранной даты).

При торговле по различным стратегиям зачастую требуется определить, трендовый сейчас рынок или флетовый. С этой целью разрабатывается множество индикаторов. Но как определить, справится ли индикатор с поставленной задачей? Как выяснить средний диапазон состояний флета и тренда для определения наших стопов и целей? В настоящей статье предлагается использовать для этого тестер стратегий, тем самым продемонстрировав, что он годится не только для оптимизации роботов под определенные нужды. В качестве тестового индикатора используем давно известный нам ADX.

Интерес к мультивалютному анализу и мультивалютной торговле существует давно. Но только с выпуском в свет терминала MetaTrader 5 и языка программирования MQL5 появилась возможность реализации полноценного мультивалютного режима. В данной статье предложен способ, позволяющий проводить анализ и обработку всех поступающих тиков по множеству финансовых инструментов. В качестве иллюстрации рассмотрен мультивалютный индикатор RSI для индекса доллара USDx.

Если разобраться досконально в любой сложной торговой системе, то мы увидим, что в основе её лежит набор простых торговых сигналов. Поэтому начинающему разработчику торговых роботов не стоит сразу же приниматься за написание сложных алгоритмов. В статье приводится пример торговой системы, использующей для осуществления сделок семафорные индикаторы.

Существуют различные стратегии торговли. Одни ищут направленное движение и торгуют по тренду. Другие определяют диапазоны ценовых колебаний и торгуют внутри таких коридоров. И возникает вопрос, можно ли объединить два подхода для увеличения прибыльности торговли?

В статье описываются способы использования множественного регрессионного анализа для разработки торговых систем. Показано, что регрессионный анализ может быть применен для автоматизации поиска стратегии. В качестве примера продемонстрировано получение регрессионного уравнения и использование его в эксперте, не требующее высокой квалификации в программировании.

В начале 2011 года мы выпустили первую версию Визарда MQL5. Этот шаг обеспечил трейдеров простым и понятным инструментом для автоматического создания торговых роботов. Любой пользователь MetaTrader 5 получил возможность написать собственный эксперт, не умея программировать на MQL5.

Как известно, ценовые тренды образуют ценовые каналы. Один из сильных сигналов на изменение тренда — прорыв текущего канала. В этой статье я предлагаю попробовать автоматизировать процесс поиска таких сигналов и посмотреть, действительно ли можно на этом построить свою стратегию торговли.

Статья посвящена бесконфликтной торговле нескольких экспертов на одном терминале МТ 4. Она научит эксперта управлять только "своими" ордерами, не модифицируя и не закрывая "чужие" (открытые вручную или другими экспертами) позиции. Статья рассчитана на пользователя, обладающего базовыми навыками работы с терминалом и программирования на MQL 4.

Написание и тестирование экспертов в торговой системе MetaTrader 4.

В этой статье мы исследуем классы торговых стратегий из Стандартной Библиотеки и научимся добавлять пользовательские стратегии и фильтры/сигналы, следуя логике шаблонов и моделей Мастера MQL5. В конце вы сможете легко добавить свои собственные стратегии, используя стандартные индикаторы MetaTrader 5, а Мастер MQL5 создаст чистый код и полностью функциональный эксперт.

В данной статье я расскажу о создании торгового эксперта по книге Б. Вильямса "Новые измерения в биржевой торговле" для платформы MetaTrader 5 на языке MQL5. Сама стратегия хорошо известна и до сих пор вызывает споры среди трейдеров о ее работоспособности. В статье рассматриваются торговые сигналы системы Б. Вильямса, особенности их реализации и результаты тестирования на исторических данных.

Количество торговых роботов для работы на валютных рынках в последнее время растет как снежный ком. В них закладываются различные концепции и стратегии, но беспроигрышный образец искусственного интеллекта создать еще никому не удалось. Поэтому многие трейдеры остаются приверженцами ручной торговли. Но и для таких специалистов создаются роботизированные помощники, так называемые торговые панели. Данная статья — еще один пример создания торговой панели "с нуля".

В самом большом магазине готовых приложений для алготрейдинга уже 13 970 продуктов. Среди них 4 800 роботов, 6 500 индикаторов, 2 400 утилит и другие решения. При этом почти половину приложений (6 000) можно не покупать, а арендовать. А четверть от общего числа продуктов (3 800) и вовсе доступна бесплатно.

В 5-ой версии языка MQL появилась масса нововведений, в том числе работа с событиями различных типов (события таймера, торговые события, пользовательские и т.д.). Возможность обработки событий позволяет создавать совершенно новый тип программ для автоматического и полуавтоматического трейдинга. В этой статье мы рассмотрим торговые события и напишем для функции OnTrade() код, который будет обрабатывать событие Trade.

Основное отличие торговой системы, предложенной в статье — использование математических инструментов для анализа биржевых котировок. В системе применяются цифровая фильтрация и спектральная оценка дискретных временных рядов. Описаны теоретические аспекты стратегии и построен советник для ее тестирования.

Целью данной статьи является обобщение и систематизация принципов создания алгоритмов и элементов торговых систем. В статье рассматривается вопрос проектирования алгоритма работы эксперта, в качестве примера представлен класс CExpertAdvisor, который может быть использован для быстрой и удобной разработки торговых систем.

Функция распределения рыночных данных не является гауссовой, скорее она похожа на распределение синусоподобной волны. Поскольку большинство индикаторов базируются на предположении о нормальном распределении цен, их нужно "скорректировать". Решением является использование преобразования Фишера, которое преобразует данные таким образом, чтобы они имели распределение, близкое к нормальному. В статье рассмотрена теория прямого и обратного преобразования Фишера и ее применение в трейдинге, разработан модуль торговых сигналов.

В жизни трейдера бывают разные ситуации. Часто по истории успешных сделок мы пытаемся восстановить стратегию, а глядя на историю убытков — доработать и улучшить ее. И в том, и в другом случае мы сопоставляем сделки с известными индикаторами. В этой статье предлагается методика пакетного сопоставления сделок с рядом индикаторов.

На этот раз рассмотрим создание мультивалютного советника, торговый алгоритм которого строится на работе с отложенными ордерами Buy Stop и Sell Stop. В статье будут рассмотрены следующие вопросы: торговля в указанном временном диапазоне, установка/модификация/удаление отложенных ордеров, проверка закрытия последней позиции по Тейк Профит или Стоп Лосс, контроль истории сделок на каждом символе.

Многие трейдеры на Московской бирже хотели бы автоматизировать свои торговые алгоритмы, но не знают с чего начать. Язык MQL5 предлагает не только огромный набор торговых функций, но и готовые классы, которые максимально облегчают первые шаги в алготрейдинге.

Статья описывает возможности, появившиеся в новой версии Мастера MQL5. Изменения в архитектуре сигналов позволяют теперь создавать торговые роботы на основе комбинации различных рыночных моделей. На конкретном примере рассматривается процедура интерактивного создания готового к торговле эксперта.

Можно ли торговать этим инструментом в понедельник? Хватит ли денег на открытие позиции? Какой размер убытка мы получим, если сработает Stop Loss? Как ограничить количество отложенных ордеров? Была ли выполнена торговая операция на этом баре или это было на предыдущем? Если торговый робот не может сделать подобные проверки, то любая прибыльная торговая система может превратиться в проигрышную. В этой статье показаны примеры проверок, которые пригодятся в любом эксперте.

В статье разбираются преимущества и недостатки торговли на флэте. Созданы и протестированы 10 стратегий, основанных на отслеживании движения цены внутри канала. Каждая стратегия снабжена механизмом фильтрации, чтобы отсеять ложные сигналы на вход в рынок.

Эта серия статей продолжает и развивает тему глубоких нейросетей (DNN), которые в последнее время вошли во многие прикладные области, включая трейдинг. Рассматриваются новые направления темы, на практических экспериментах проверяются новые методы и идеи. Первая статья серии посвящена подготовке данных для DNN.

В статье рассматривается понятие ночной торговли, стратегии торговли, их реализация на MQL5. Проведено тестирование и сделаны выводы.