Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В статье доработаем методы библиотеки для корректного отображения мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, линии которых выводятся на график текущего символа со смещением, задаваемым в настройках. А также наведём порядок в методах работы со стандартными индикаторами и уберём в область библиотеки лишний код в итоговой программе-индикаторе.

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 статье доработаем классы библиотеки для возможности создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, требующих для отображения своих данных несколько индикаторных буферов.

В статье на примере будет рассмотрена методика разработки торговых алгоритмов при использовании последовательного научного подхода к анализу возможных закономерностей ценообразования и построения на основе этих закономерностей торговых алгоритмов.

В статье рассмотрим пример создания мультисимвольных мультипериодных стандартных индикаторов, использующих для своих построений один индикаторный буфер, и работающих в подокне графика. Подготовим классы библиотеки для работы со стандартными индикаторами, работающими в основном окне программы, или имеющими более одного буфера для вывода своих данных.

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 статье начнём разработку методов работы со стандартными индикаторами, что в итоге позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы на базе классов библиотеки. Также добавим в классы таймсерий событие "Пропущенные бары" и разгрузим код основной программы, переместив из неё функции подготовки библиотеки в класс CEngine.

Трейдеры часто говорят о трендах и флэтах, но очень не многие действительно правильно понимают что-же такое на самом деле тренд / флэт и только единицы способны внятно объяснить эти понятия. Вокруг этих базовых понятий, сложился устойчивый набор предрассудков и заблуждений. Все это несмотря на то, что для заработка необходимо понимать математический и логический смысл. В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое тренд, что такое флэт, какова структура рынков трендовая, флэтовая или какая-то другая. Рассмотрим какая должна быть стратегия, чтобы заработать на трендовом рынке, и какая должна быть стратегия, чтобы заработать во время флэта.

Мы привыкли анализировать рынок при помощи свечей или баров, которые "нарезают" ценовой ряд через равные промежутки времени. Но насколько сильно такой способ дискретизации искажает реальную структуру рыночных движений? Дискретизировать звуковой сигнал через равные промежутки времени — это приемлемое решение, потому что звуковой сигнал — это функция, меняющаяся от времени. Сам по себе сигнал — это амплитуда, зависящая от времени и это свойство в нем, является фундаментальным.

Трейдинг всегда связан с принятием решений в условиях неопределённости. Это означает, что результаты принятых решений не вполне очевидны в момент принятия этих решений. По этой причине важны теоретические подходы к построению математических моделей, позволяющих содержательно описывать подобные ситуации.

В статье доработаем классы объектов индикаторных буферов для работы в мультисимвольном режиме. Таким образом у нас будет готово всё для создания в своих программах мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Добавим недостающий функционал объектам расчётных буферов, что позволит создавать мультисимвольные мультипериодные стандартные индикаторы.

В статье начнём доработку объектов-индикаторных буферов и класса коллекции буферов для работы в мультипериодном и мультисимвольном режимах. В данной статье рассмотрим работу объектов-буферов для получения и вывода данных с любого таймфрейма на текущий график текущего символа.

Зоны перекупленности/перепроданности характеризуют определённое состояние рынка, отличающееся ослаблением динамики цен финансовых инструментов. Причём такое негативное изменение динамики наиболее выражено в заключительной стадии развития тренда любого масштаба. А так как величина прибыли при трейдинге напрямую зависит от возможности охвата максимальной амплитуды тренда, то точность выявления таких зон является важнейшей задачей при торговле любым финансовым инструментом.

В статье рассмотрим создание класса-коллекции объектов индикаторных буферов и протестируем возможности создания любого количества буферов для программ-индикаторов и возможности работы с ними (максимальное количество буферов, которые можно создать в MQL-индикаторах - 512 буферов).

В статье рассмотрим создание классов объектов-индикаторных буферов как наследников абстрактного объекта-буфера, упрощающих объявление и работу с индикаторными буферами при создании собственных программ-индикаторов на основе библиотеки DoEasy.

С данной статьи начнём делать классы индикаторных буферов для библиотеки DoEasy. Сегодня создадим базовый класс абстрактного буфера, который будет являться основой для создания различных типов классов индикаторных буферов.

В статье рассмотрим пример создания мультисимвольного мультипериодного индикатора с использованием классов таймсерий библиотеки DoEasy, отображающего в подокне график выбранной валютной пары с выбранного таймфрейма в виде японских свечей. Немного доработаем классы библиотеки и создадим отдельный файл для хранения перечислений для входных параметров программ и выбора языка компиляции.

В статье рассмотрим создание простого мультипериодного индикатора на основе библиотеки DoEasy. Доработаем классы таймсерий для получения данных с любых таймфреймов для отображения их на текущем периоде графика.

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 статье рассмотрим реалтайм-обновление данных таймсерий и отправку сообщений о событии "Новый бар" на график управляющей программы от всех таймсерий всех символов для возможности обработки этих событий в своих программах. Для определения необходимости обновления таймсерий для нетекущих символа и периодов графика будем использовать класс "Новый тик".

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 рассмотрим объединение списков объектов-баров по каждому используемому периоду символа в один объект таймсерий символа. Таким образом у нас будет для каждого символа подготовлен объект, хранящий списки всех используемых периодов таймсерии символа.

В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе метода опорных векторов, предложена его реализация на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты. Данная технология до сих пор не была ещё реализована на MQL. Но сначала нам потребуется познакомиться с некоторым математическим аппаратом.

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.