Статьи по программированию на языке MQL5

В данной статье описывается способ нахождения четырех точек-экстремумов для дальнейшего построения по ним уровней сопротивления и поддержки. При нахождении экстремумов на графике валютной пары используется индикатор RSI. Для примера представлен код индикатора, отображающего уровни сопротивления и поддержки.

Каждый экспертописатель, независимо от уровня своей подготовки, ежедневно сталкивается с одними и теми же торговыми задачами и алгоритмическими проблемами, которые так или иначе приходится решать для организации надежного торгового процесса. Данная статья описывает возможности торгового движка CStrategy, способного взять на себя решение этих задач и предоставить пользователю удобные механизмы для описания своей торговой идеи.

С этой статьи я начинаю еще одну серию, относящуюся к разработке графических интерфейсов. На текущий момент нет ни одной библиотеки кода, которая позволяла бы легко и быстро создавать качественные графические интерфейсы в MQL-приложениях. Я имею в виду графические интерфейсы, к которым мы все привыкли в известных операционных системах.

В статье рассматриваются принципы работы с Интернет посредством HTTP запросов и обмен данными между терминалами с использованием промежуточного сервера. Представлен библиотечный класс MqlNet для работы с ресурсами Интернет в среде MQL5. Мониторинг цен от разных брокеров, обмен сообщениями с другими трейдерами не выходя из терминала, поиск информации в Интернете - вот только некоторые примеры, рассматриваемые в этой статье.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

Скальперские автоматические системы по праву считаются вершиной алгоритмического трейдинга, но при этом они же являются и самыми сложными для написания кода. В этой статье мы покажем, как с помощью встроенных средств отладки и визуального тестирования строить стратегии, основанные на анализе поступающих тиков. Для выработки правил входа и выхода зачастую требуются годы ручной торговли. Но с помощью MetaTrader 5 вы можете быстро проверить любую подобную стратегию на реальной истории.

Перед многими разработчиками встает одинаковая проблема - как пробиться в песочницу торгового терминала без применения небезопасных DLL. Одним из простых и безопасных методов является использование стандартных именованных каналов (Named Pipes), которые работают как обычные файловые операции. Они позволяют организовать межпроцессорное клиент-серверное взаимодействие между программами. Посмотрите практические примеры на C++ и MQL5 в виде сервера, клиента, обмен данными между ними и замер производительности.

Зигзаг — один из самых популярных индикаторов среди пользователей MetaTrader 5. В статье были проанализированы возможности создания различных вариантов Зигзага. В результате мы получаем универсальный индикатор с широкими возможностями для расширения функциональности, который удобно использовать при разработке торговых советников и других индикаторов.

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.

В этой статье будут описаны принципы написания адаптивных индикаторов и их реализация в MQL5. В качестве примеров рассмотрены индикаторы Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity и Adaptive RVI. Все эти индикаторы были впервые представлены в книге Джона Элерса "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures".

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 один из подходов к определению полезного сигнала (тенденции) потоковых данных. Небольшие практические тесты фильтрации (сглаживания) биржевых котировок демонстрируют потенциальную возможность создания цифровых фильтров (индикаторов), которые не запаздывают по времени и не перерисовываются на последних барах.

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.

В статье рассматриваются всевозможные виды дивергенции: простая, скрытая, расширенная, тройная, четвертная дивергенции, конвергенция, дивергенции классов A, B и C. Создается универсальный индикатор для их поиска и отображения на графике.

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.

В данной статье я представил различные методы взаимодействия между кодом, написанным на MQL5, и управляемым кодом на C#. Также я подготовил несколько примеров маршалинга структур MQL5 для C# и примеров вызова экспортированных функций DLL в скриптах на MQL5. Приведенные примеры могут служить основой для дальнейших исследований аспектов написания DLL в управляемом коде. Эта статья также открывает двери для использования в MetaTrader 5 множества библиотек, уже реализованных на C#.

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 этой статье описывается создание двух индикаторов: строящего тиковый график цены и рисующего "тиковые свечи" - свечи, содержащие заданное число тиков. Каждый из рассмотренных индикаторов записывает поступающие значения цен в файл для построения индикаторов при повторном запуске терминала (эти данные также могут использоваться другими приложениями).

В статье рассматриваются общие принципы разработки графических элементов управления, выполняется подготовка средств для быстрой и удобной работы с графическими объектами, приводится пример создания простого элемента управления для ввода текстовых или числовых данных и пример его использования.

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).

В данной статье мы покажем результаты тестирования простой торговой стратегии в 3-х режимах: "OHLC на M1", "Все тики" и "Каждый тик на основе реальных тиков" с использованием записанных тиков из истории.

Большинство разработчиков нуждаются в защите своих кодов. В этой статье представлены несколько различных способов защиты MQL5-программ - методы обеспечения лицензирования скриптов, советников и индикаторов. Рассмотрена парольная защита, генераторы ключей, привязка к торговым счетам, ограничение по времени и удаленная проверка лицензий при помощи MQL5-RPC.

Сколько ядер на вашем домашнем компьютере? И сколько компьютеров вы можете задействовать для оптимизации торговой стратегии? Мы покажем как с помощью MQL5 Cloud Network ускорить расчеты и получить для этого вычислительные мощности по всему миру одним щелчком мыши. Выражение "Время - деньги" становится актуальнее с каждым годом, и не всегда мы можем позволить себе ждать окончания важных расчетов в течение десятков часов или даже дней.

MetaTrader 5 позволяет разрабатывать и тестировать роботов, торгующих одновременно на нескольких инструментах. Встроенный в платформу тестер стратегий автоматически скачивает с торгового сервера брокера тиковую историю и учитывает спецификацию контрактов — разработчику ничего не нужно делать руками. Это позволяет легко и максимально достоверно воспроизводить все условия торгового окружения — вплоть до миллисекундных интервалов между поступлениями тиков на разных символах. В этой статье мы покажем, как провести разработку и тестирование спредовой стратегии на двух фьючерсах Московской биржи.

В статье выбираются несколько способов идентификации тренда с целью определения его длительности по отношению к флэтовому состоянию рынка. В теории считается, что соотношение тренда к флэту составляет 30% на 70%. Это нам предстоит и проверить.

В этой статье мы рассмотрим реализацию простой схемы для мультивалютного эксперта. В данном случае имеется в виду, что эксперт можно будет настроить на тестирование/торговлю по одинаковым условиям, но с разными параметрами для каждого символа. В качестве примера создадим схему для двух символов, но сделаем это так, чтобы при необходимости можно было добавлять дополнительные символы, внося небольшие изменения в код.

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.

В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.

Статья ставит целью максимально просто и быстро описать основные особенности торговли на форекс, поделиться простыми истинами с новичками. Ну и постараться ответить на наиболее волнующие вопросы в трейдерской среде, а также написать простенький индикатор.

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?

Использование объектно-ориентированного подхода в MQL5 значительно упрощает создание мультивалютных/мультисистемных/мультитаймфреймовых экспертов. Только представьте, ваш один единственный эксперт торгует сразу по нескольким десяткам торговых стратегий, сразу на всех доступных инструментах и сразу на всех возможных таймфреймах! К тому же этот эксперт прекрасно тестируется в тестере, а для всех стратегий, входящих в его состав, действует одна или сразу несколько систем управления капиталом.

На MQL5 можно не только создать новый пользовательский индикатор с чистого листа, но и написать индикатор на базе другого, уже существующего индикатора, встроенного в терминал или пользовательского. И тут существует два способа: первый - доработать индикатор, добавить к нему новые вычисления и графические стили, второй - использовать встроенный в терминал индикатор или существующий пользовательский индикатор при помощи функций iCustom() или IndicatorCreate().

В статье рассмотрены классический метод построения дивергенции и отличный от него способ интерпретации. Этот новый метод интерпретации положен в основу торговой стратегии, которая описана в статье.

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.