Статьи по автоматизации торговых систем на языке MQL5

Рассматриваются наиболее распространённые ошибки, приводящие начинающих программистов к созданию "сверхприбыльных" при тестировании торговых систем. Приводятся примеры экспертов, показывающих на тестере фантастические результаты, а в реальной торговле приводящих к убыткам.

Статья посвящена популярному методу торговли - треугольному арбитражу. Тема разобрана максимально подробно, рассмотрены положительные и отрицательные стороны стратегии, разработан готовый код эксперта.

Торговля на финансовых рынках связана с целым комплексом рисков, которые должны учитываться в алгоритмах торговых систем. Снижение таких рисков — важнейшая задача для получения прибыли при трейдинге.

Цель данной статьи - создание максимально простой торговой стратегии, реализующей игровой принцип "Всё или Ничего". Задача создания прибыльного советника не ставится, цель - увеличение начального депозита в несколько раз с максимально возможной вероятностью. Возможно ли, ничего не зная о техническом анализе и не используя никаких индикаторов, использовать Форекс для получения большого выигрыша против вероятности всё потерять?

В статье будут рассмотрены основные принципы, заложенные в эволюционных алгоритмах, их разновидности и особенности. На примере простого эксперта с помощью экспериментов покажем, что может дать нашей торговой системе использование оптимизации. Рассмотрим программные пакеты, реализующие генетические, эволюционные и другие виды оптимизации и приведем примеры применения при оптимизации набора предикторов и оптимизации параметров торговой системы.

В статье представлено описание разработанных на MQL5 индикаторов по книге Уильяма Блау (William Blau) "Моментум, направленность и расхождение". Подход Уильяма Блау позволяет достаточно точно и с минимальным запаздыванием аппроксимировать колебания ценовой кривой, выделять тенденцию ценового движения и поворотные точки и устранять ценовой шум. При этом мы можем также получать сигналы о перекупленности/перепроданности рынка, сигналы об окончании тренда и о развороте ценового движения.

Эта статья посвящена использованию объектно-ориентированного подхода для создания советника, рассмотренного в статье "Пошаговое руководство по написанию советников для начинающих". Большинство людей думают, что это сложно, но могу вас заверить, что после прочтения этой статьи вы сможете написать свой собственный советник на основе объектно-ориентированного похода.

Чтобы получать прибыль на основе высокого ожидания, надо уяснить три основных принципа хорошей торговли: 1) знай свой риск, когда входишь в рынок; 2) делай свою прибыль кратной первоначальному риску, давая расти прибыли; 3) знай, ожидание своей системы – периодически тестируй и вноси коррективы. В данной статье предлагается программный код отслеживания открытых позиций, который позволяет реализовать вторую часть золотого правила трейдинга – дает расти прибыли до максимально возможной.

Статья описывает разнообразные способы контроля открытых позиций и отложенных ордеров и призвана облегчить написание экспертов.

Большая программа начинается с маленького файла, который затем начинает расти в размерах, наполняться множеством функций и объектов. Большинство разработчиков роботов справляется с этой проблемой с помощью включаемых файлов. Но лучше сразу же начинать писать любую программу для трейдинга в проекте — это выгодно во всех отношениях.

Метод опорных векторов уже достаточно давно применяется в таких областях науки, как биоинформатика и прикладная математика для анализа сложных наборов данных и выявления полезных паттернов, которые используются для классификации данных. Цель данной статьи - показать, что из себя представляет метод опорных векторов, как он работает, и почему он так полезен для выявления сложных паттернов.

Существует множество типов графиков, которые представляют информацию о текущей ситуации на рынке. Многие из них пришли к нам из далёкого прошлого, и как раз одним из таких является график "Крестики-нолики". В статье описан пример построения графика "Крестики - Нолики" в виде индикатора в реальном времени.

В статье описывается создание инструментов (индикатора и советника) для исследования торговой стратегии '80-20'. Правила ТС взяты из книги Линды Рашке и Лоуренса Коннорса "Биржевые секреты. Высокоэффективные стратегии краткосрочной торговли". На языке MQL5 формализованы правила этой стратегии, а созданные на ее основе индикатор и советник протестированы на современной истории рынка.

Статья посвящена абсолютно новому направлению в программировании советников, индикаторов, скриптов на MQL4 и MQL5. В будущем данный способ программирования постепенно станет базовым стандартом реализации советников для всех трейдеров. А разработчики языка MQL5 и платформы MetaTrader 5 в будущем смогут в стиле автоматного программирования создать новый язык MQL6 и новую платформу MetaTrader 6.

В статье рассказывается о графике "Ренко" и приведен один из вариантов его реализации на языке MQL5 в виде индикатора. Индикатор имеет множество модификаций, отличающих его от классического графика. Реализовано построение не только в окне индикатора, но и на главном графике. Кроме того, реализовано представление индикатора в виде линий "ZigZag". Приведено несколько примеров стратегий работы с графиком.

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.

Я не являюсь профессиональным программистом. И поэтому принцип «от простого к сложному» имеет для меня первостепенное значение, когда я встречаюсь с таким понятием как МТС, а точнее создание МТС. Что есть для меня простое? Прежде всего это визуализация самого процесса создания системы и логики её функционирования. А также минимум рукописного кода. В данной статье я попробую создать и протестировать МТС на основе матлабовского пакета, а затем напишу эксперт для MetaTrader 5. Причём для тестирования будут использованы исторические данные из МetaTrader 5.

В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.

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.

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.

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.

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 данной статье вашему вниманию предлагается краткий обзор методики и программный код стратегии механической торговой системы по методике Станислава Чувашова. Рассматриваемый анализ состояния рынка перекликается с подходом Т. Демарка к построению линий тренда для последнего ближайшего отрезка времени, в качестве опорных точек для построения трендовых линий используются фракталы.

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.

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).

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.

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.

В статье дан ответ на вопрос: "Можно ли, используя нейронные сети, на исторических данных сформулировать торговую стратегию с помощью компьютера?".

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.

Статья посвящена реализации прогнозирования движения валютной пары EURUSD на один шаг вперед с помощью пакета EViews с последующей оценкой результатов прогнозирования с помощью программ на EViews. Прогнозирование осуществляется при помощи регрессионных моделей, для проверки корректности прогноза разработан советник для MetaTrader 4.

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.

В данной статье исследуется эффективность составных торговых систем путем анализа эффективности отдельных ее компонентов. Любой анализ, будь то графический, на основе индикаторов или какой-то другой, является одной из ключевых составляющих успешной торговли на финансовых рынках. Эта статья — своего рода исследование нескольких независимых простых торговых систем, анализ их эффективности и полезности совместного применения.

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?