Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В данной статье я решил осветить всем известную схему Бернулли и показать как можно ее использовать в рамках описания массивов данных связанных с торговлей, для дальнейшего использования на пути создания самостоятельно адаптирующейся торговой системы. Также будем искать более общий алгоритм, частным случаем которой является формула Бернулли и найдем ему применение.

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.

Формула расчёта и оценка качества моделирования минутных данных.

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.

MQL5 предоставляет программистам полный набор функций и объектно-ориентированный API, благодаря которым они могут делать в среде MetaTrader все что угодно. Тем не менее, веб-технологии – это очень универсальный инструмент, который может помочь в ситуациях, когда вам нужно создать нечто совершенно особое, вы хотите удивить ваших клиентов или у вас просто нет времени на изучение определенной части стандартной библиотеки MQL5. В данной статье вы узнаете, как можно управлять временем разработки при создании вашего уникального коктейля технологий.

Подошел к концу очередной квартал этого года, и мы решили подвести его итоги для MetaTrader AppStore - магазина торговых роботов и технических индикаторов для платформ MetaTrader. Всего к концу отчетного квартала более 500 разработчиков разместили в Маркете свыше 1 200 продуктов для MetaTrader 4 и MetaTrader 5.

В данной статье я постараюсь показать по каким критериям выбирать систему или сигнал для инвестирования своих средств, а также каков оптимальный подход к разработке торговых систем и почему этот вопрос настолько важен в рамках торговли на форекс.

Статья посвящена созданию коллекции таймсерий заданных таймфреймов для всех используемых в программе символов. Создадим коллекцию таймсерий, методы установки параметров таймсерий, содержащихся в коллекции, и первичное наполнение созданных таймсерий в коллекции историческими данными.

Статья предлагает базовый инструментарий для OLAP-анализа отчетов тестера об одиночных проходах и результатах оптимизации в виде файлов стандартных форматов (tst и opt), а также интерактивный графический интерфейс к нему. Исходные коды MQL прилагаются.

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.

Большинство подписчиков выбирают торговый сигнал по красоте кривой баланса и по количеству подписчиков. Поэтому многие провайдеры сегодня больше заботятся о красивой статистике, чем о действительном качестве сигнала, зачастую играя объемами сделок и искусственно приводя кривую баланса в идеальный вид. В данной статье рассматриваются критерии надежности и способы, с помощью которых провайдер может улучшить качество своего сигнала. Приведен пример анализа истории конкретного сигнала и способы, которые помогли бы провайдеру сделать его более прибыльным и менее рискованным.

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.

Торговля на рынке - это в первую очередь расчет вероятностей. А поговорка «лень – двигатель прогресса» раскрывает все краски расцвета технических индикаторов и торговых систем. И получается, что большой процент начинающих трейдеров изучают уже готовые теории торговли. Но, к сожалению или к счастью, не все законы движения рынка ещё открыты, а инструменты для анализа ценовых движений в основном существуют в виде тех самых реализованных технических индикаторов, математических и статистических пакетов. Огромное спасибо Билу Вильямсу, за его вклад в теорию движения рынков. Но, наверное, не следует останавливаться на достигнутом.

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

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.

Сайт MQL5.com хорошо помнит каждого из вас! Сколько ваших тредов стали эпичными, насколько популярными оказались ваши статьи и как часто скачивались ваши программы из Code Base – это лишь небольшая часть того, что помнит о вас MQL5.com. Достижения каждого из вас доступны в профиле, но как выглядит картина в целом? В этой статье мы построим общую картину достижений всех участников MQL5.community.

Закономерным продолжением темы стала потребность разработки многофункциональных математических моделей для задач трейдинга. В связи с этим в данной статье я буду описывать весь процесс разработки первой математической модели для описания фракталов с нуля. Данная модель должна стать важным кирпичиком и быть многофункциональной и универсальной, в том числе для того, чтобы нарастить теоретическую базу для дальнейшего развития ветки.

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.

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.

В данной статье мы продолжим расширять функционал нашей утилиты. На этот раз мы добавим в нее возможности по отображению на графиках информации, призванной облегчить нашу торговлю. В частности, добавим на график максимальные и минимальные цены вчерашнего дня, круглые уровни, максимальные и минимальные цены за год, время начала сессии и т. д.

В данной статье мы будем экспериментировать и разбираться с искусственным интеллектом ChatGPT от OpenAI, для того чтобы понять его возможности с целью уменьшения времени и трудоемкости разработки ваших советников, индикаторов и скриптов. Я быстро пройдусь по данной технологии и постараюсь показать вам, как правильно её использовать для программирования на языках MQL4 и MQL5.

В статье описан способ быстрой оптимизиции методом роя частиц, представлена его реализация на MQL, готовая к применению как в однопоточном режиме внутри эксперта, так и в параллельном многопоточном режиме в качестве надстройки, выполняющейся на локальных агентах тестера.

В предыдущих статьях мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку, целью которой является упростить написания программ для платформы MetaTrader 5 и MetaTrader 4. В пятой части мы создали классы торговых событий и коллекцию событий, откуда события отправляются в базовый объект библиотеки Engine и на график управляющей программы. В данной части повествования добавим возможность работы библиотеки на счетах с типом неттинг.

Для продвинутого трейдера не является секретом, что большая часть времени, которое занимает торговля, тратится не на открытие или сопровождение сделок. Больше всего времени занимает отбор инструментов и поиск точек входа. В данной статье мы попытаемся написать советник, упрощающий поиск точек входа на инструментах, которые предоставляет ваш брокер.

С момента запуска продаж в MQL5 Маркете прошел ровно год. Это был период напряженной работы, которая привела к появлению на рынке крупнейшего магазина торговых роботов и технических индикаторов для платформы MetaTrader 5.

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 первой статье мы начали создавать большую кроссплатформенную библиотеку для легкого создания программ на платформах MetaTrader 5 и MetaTrader 4. Далее продолжили развитие библиотеки и сделали коллекцию исторических ордеров и сделок. Теперь создадим класс для удобного выбора и фильтрации ордеров, сделок и позиций в списках коллекций, а именно создадим базовый объект библиотеки — Engine, и добавим в библиотеку коллекцию рыночных ордеров и позиций.

В статье рассмотрим применение библиотеки DoEasy для создания мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Подготовим классы библиотеки для работы в составе индикаторов и протестируем правильное создание таймсерий для их использования в качестве источников данных в индикаторах. Организуем создание и отсылку событий таймсерий.

В данной статье мы продолжим расширять возможности утилиты для отбора и навигации по инструментам. На этот раз мы создадим новые вкладки, при открытии которых будут отображаться только те символы, которые удовлетворяют тем или иным нашим параметрам. А также научимся легко добавлять в нее свои собственные вкладки с нужными нам правилами фильтрации.

Часто в процессе технического анализа перед трейдерами ставится задача сравнения нескольких временных рядов. Проведение такого анализа требует соответствующих инструментов. В этой статье я предлагаю построить инструмент для графического анализа и поиска зависимостей между двумя и более временных рядов.

В данной статье я покажу вам, как считать полную прибыль или убыток любого трейда, включая комиссию и своп. Составим точнейшую математическую модель, напишем по ней код и сравним ее с эталоном, а также попытаемся залезть под капот основной функции MQL5 для вычисления прибыли и докопаемся до сути всех необходимых величин из спецификации.

С момента своего основания MQL5 Маркет - магазин торговых роботов и технических индикаторов - уже привлек в свои ряды более 250 разработчиков, которые опубликовали 580 продуктов. Итоги первого квартала 2013 года показывают, что некоторые продавцы довольно успешны в MQL5 Маркете и уже получили с продаж солидную прибыль.

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.