Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

С этой статьи мы открываем новую серию описания создания библиотеки "DoEasy" для простого и быстрого создания программ. Сегодня начнём подготавливать функционал библиотеки для доступа и работе с данными таймсерий символов. Создадим объект "Бар", хранящий основные и расширенные данные бара таймсерии, и разместим объекты-бары в список-таймсерию для удобного поиска и сортировки этих объектов.

В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе эмпирической модовой декомпозиции, предложена его реализации на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты.

В этой статье мы завершим описание концепции работы с отложенными торговыми запросами и создадим функционал для удаления отложенных ордеров и модификации ордеров и позиций по условиям. Таким образом у нас будет в наличии весь функционал, при помощи которого можно будет впоследствии создавать несложные пользовательские стратегии, а вернее — некоторую логику поведения советника при наступлении заданных пользователем условий.

Продолжаем работу над функционалом библиотеки для реализации торговли при помощи отложенных запросов. У нас уже реализована отправка торговых запросов по условию на открытие позиций и установку отложенных ордеров. Сегодня создадим возможность полного, частичного и встречного закрытия позиций по условию.

Продолжаем создавать функционал, позволяющий производить торговлю при помощи отложенных запросов. В этой статье мы реализуем возможность устанавливать отложенные ордеры по условию.

В данной статье мы продолжим рассматривать технологию OLAP в применении к трейдингу, расширяя функционал, представленный в первых двух статьях. На этот раз оперативному анализу подвергнутся котировки. Показано выдвижение и проверка гипотез о торговых стратегиях на основе агрегированных показателей истории. Представлены эксперты для исследований побаровых закономерностей и адаптивной торговли.

В данной статье рассмотрим идею мультивалютного монитора торговых сигналов, разработаем структуру и прототип будущего приложения, а также создадим его каркас для дальнейшей работы. Будет поэтапно создано гибко настраиваемое мультивалютное приложение, позволяющее как создавать торговые сигналы, так и помогать трейдерам в их поиске.

Начиная с этой статьи, мы создадим функционал, позволяющий производить торговлю при помощи отложенных запросов по условию. Например, при наступлении или превышении некоего времени, либо при превышении заданного размера прибыли, либо при регистрации события закрытия позиции по стоплосс.

В прошлой статье создали классы объектов отложенных запросов, соответствующие общей концепции объектов библиотеки. Сегодня займёмся классом, позволяющем управлять объектами отложенных запросов.

В прошлых статьях проверили концепцию отложенных торговых запросов. Отложенный запрос — это по сути обычный торговый приказ, но исполняемый по некоему условию. Сегодня создадим полноценные классы объектов-отложенных запросов — базовый объект-запрос и его наследников.

Это третья статья о концепции отложенных запросов. В ней мы завершим тестирование работы с отложенными торговыми запросами - создадим методы для закрытия позиций, удаления отложенных ордеров и модификацию параметров позиций и отложенных ордеров.

В статье продолжим работу над торговыми запросами и реализуем выставление отложенных ордеров, а также устраним найденные недочёты в работе торгового класса.

Исследование сезонных характеристик финансовых временных рядов при помощи диаграмм Boxplot. Каждый отдельный ящик с усами дает хорошее представление о том, как распределены значения в наборе данных. Boxplots не следует путать с графиком японских свечей, хотя они визуально похожи.

В статье организуем хранение некоторых данных в значении магического номера ордеров и позиций и приступим к реализации отложенных запросов. Для проверки концепции создадим первый тестовый отложенный запрос на открытие рыночных позиций при получении от сервера ошибки, требующей ожидания и отправки повторного запроса.

После того, как мы отправили торговый приказ на сервер, не стоит считать, что "дело сделано". Теперь нам необходимо проверить коды ошибок, ну или отсутствие ошибок. В статье рассмотрим обработку ошибок, возвращаемых торговым сервером, подготовим базу для создания отложенных торговых запросов.

В статье описывается осциллятор Pivot Mean Oscillator (PMO), который представляет собой реализацию торговых сигналов на основе индикатора кумулятивного скользящего среднего для платформ MetaTrader. В частности, сначала будет рассмотрено понятие Pivot Mean (PM) — индекс нормализации временных рядов, который вычисляет соотношение между любой точкой данных и скользящей CMA. Затем построим осциллятор PMO как разницу между скользящими средними, построенными по двум сигналам PM. Также в статье будут показаны эксперименты на символе EURUSD, которые проводились для проверки эффективности индикатора.

В статье разберём обработчик ошибочных параметров торгового приказа, доработаем базовый торговый класс, а также поправим работу класса торговых событий — теперь все торговые события как одиночные, так и произошедшие разом за один тик, будут правильно определяться в программах.

В статье продолжим развитие торгового класса - организуем контроль неверных значений параметров торгового приказа и озвучим торговые события.

В статье начнём создавать основной торговый класс библиотеки и наделим его первую версию функционалом первичной проверки разрешений на проведение торговых операций. Также немного расширим возможности и содержание базового торгового класса.

В статье начнём новый раздел библиотеки - торговые классы, и рассмотрим создание единого базового торгового объекта для платформ MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Такой торговый объект будет подразумевать при отправке запроса на сервер, что в него переданы уже проверенные и корректные параметры торгового запроса.

В статье рассмотрим способ хранения данных в исходниках программы и создание из них звуковых и графических файлов. Часто при создании программы, нам требуется использовать звуки и изображения. В языке MQL есть несколько возможностей использования таких данных.

В статье рассмотрим класс вывода текстовых сообщений. Сейчас у нас имеется достаточное количество различных текстовых сообщений, и уже стоит подумать о реорганизации способа их хранения, вывода и удобства правки русских сообщений на иной язык, а так же об удобном способе добавления новых языков в библиотеку и быстром переключении между ними.

В этой статье мы в критическом ключе рассмотрим классическую дивергенцию и проанализируем эффективность различных индикаторов. А также предложим варианты фильтрации для повышения точности анализа и продолжим рассматривать нестандартные решения. Как результат, создадим нетипичный инструмент для решения поставленной задачи.

Сегодня доведём до логического завершения функционал базового объекта всех объектов библиотеки, который позволит любому объекту библиотеки, созданному на его основе, интерактивно взаимодействовать с пользователем. Например, можно установить максимально приемлемый размер спреда для открытия позиции и значение уровня цены, при пересечении которого нам будет послано событие от объекта-символа в программу о сигнале по размеру спреда и пересечению ценой контролируемого уровня.

В статье сделана попытка совместить теорию с практикой на поприще алготрейдинга. Большинство разговоров на тему создания Торговых Систем связано с использованием исторических ценовых баров и различных индикаторов на них. Это то самое истоптанное поле, которое мы трогать не будем. Бары — это совсем искусственная сущность, поэтому возьмем что-то ближе к прото-информации — ценовые тики.

В статье создадим новый базовый класс для всех объектов библиотеки, который добавит событийный функционал всем своим наследникам, и создадим класс отслеживания событий коллекции символов на основе нового базового класса. А также изменим классы аккаунта и событий аккаунта для работы под новым функционалом базового объекта.

Данная статья является продолжением предыдущей публикации на тему создания графического интерфейса для управления оптимизациями. В ней будет рассмотрена логика работы создаваемого дополнения. Создадим обертку для терминала MetaTrader 5 для его запуска как управляемый процесс через C#. А также будет рассмотрена работа с конфигурационными файлами и файлами настроек. Логика программы же будет поделена на две части: в первой описаны методы, вызываемые после нажатия на ту или иную клавишу, а вторая часть — запуск и управление оптимизациями.

В статье рассмотрим создание коллекции символов на основе базового абстрактного объекта-символа, созданного в прошлой статье. Наследники абстрактного символа будут уточнять информацию о символе, в них будет организовано определение доступности в программе свойств базового объекта-символа, и различаться такие объекты-символы будут по их принадлежности к группам.

В данной статье описывается процесс создания расширения для терминала MetaTrader. Предлагаемое решение помогает автоматизировать процесс оптимизации путем запуска оптимизаций в других терминалах. На базе данной статьи будет написано еще несколько статей, развивающих затронутую тему. Расширение написано с использованием языка C# и шаблонов программирования, что демонстрирует помимо основной задачи данной статьи возможность терминала к расширению изначально заложенных в него возможностей путем написания собственных модулей, а также то, как просто можно создавать пользовательскую графику в языке с наиболее удобным для этого функционалом.

В данной статье создадим класс объекта-символа, который будет базовым объектом для создания коллекции символов. С его помощью мы сможем получать данные по нужным символам для дальнейшего их анализа и сравнения.

Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.

В данной статье будут рассмотрены методы работы с событиями аккаунта (счёта), позволяющие отслеживать важные события изменения свойств счёта, так или иначе влияющие на автоматическую торговлю.Некоторая часть функционала для отслеживания событий аккаунта, уже была нами создана в прошлой статье при создании коллекции объектов-аккаунтов.

В предыдущей статье мы определили события закрытия позиций для MQL4 в библиотеке и избавились от оказавшихся невостребованными свойств ордеров. В данной статье рассмотрим создание объекта "Аккаунт", создадим коллекцию объектов-аккаунтов и подготовим функционал для отслеживания событий аккаунтов.

Продолжаем создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написания программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В десятой части мы продолжили работу над совместимостью библиотеки с MQL4 и сделали определение событий открытия позиций и активации отложенных ордеров. В данной статье сделаем определение событий закрытия позиций и избавимся от оказавшихся невостребованными свойств ордеров.

Поиски и изучение фрактального поведения финансовых данных подразумевают, что за внешне хаотическим поведением экономических временных рядов скрываются и действуют устойчивые механизмы коллективного поведения участников. На бирже такие механизмы могут приводить к возникновению ценовой динамики, которая определяет и описывает специфические свойства ценовых рядов. В трейдинге были бы интересны такие индикаторы, которые могут эффективно и устойчиво оценивать параметры фрактальности на том масштабе и диапазоне времени, которые актуальны на практике.