Добавляя друзей через их профиль или через поиск, вы сможете легко общаться и отслеживать их присутствие на сайте.
Графический метод, предложенный Биллом Вульфом, позволяет не только выявить фигуру и тем самым определить момент и направление входа, но и спрогнозировать цель, которую должна достигнуть цена, и время ее достижения. В статье описано, как на основе индикатора Зигзаг создать индикатор для поиска волн Вульфа и простой советник, торгующий по его сигналам.
Все мы слышали фразу "Никакая полученная прибыль в прошлом не гарантирует успешных результатов в будущем". Но необходимость оценки торговых систем тем не менее является актуальной. В этой статье мы рассмотрим некоторые простые и удобные методики оценки торговых результатов.
В этой статье мы исследуем классы торговых стратегий из Стандартной Библиотеки и научимся добавлять пользовательские стратегии и фильтры/сигналы, следуя логике шаблонов и моделей Мастера MQL5. В конце вы сможете легко добавить свои собственные стратегии, используя стандартные индикаторы MetaTrader 5, а Мастер MQL5 создаст чистый код и полностью функциональный эксперт.
В этой статье вы научитесь получать торговые сигналы, необходимые для работы торговой системы. Приведены примеры формирования 20 торговых сигналов в виде отдельных пользовательских функций, которые можно использовать в написании экспертов. Для вашего удобства все функции из статьи собраны в один включаемый mqh-файл, который легко подключается к будущему эксперту.
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 новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.
В этой статье подробно описан метод, с помощью которого быстро и просто может быть разработан кроссплатформенный торговый советник. Предлагаемый метод объединяет функции, общие для обеих версий, в один класс и разбивает реализацию для несовместимых функций на наследуемые классы.
В статье формализованы и запрограммированы правила торговых стратегий Turtle Soup и Turtle Soup Plus One из книги Линды Рашке и Лоуренса Коннорс Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. Описанные в книге стратегии получили достаточно широкое распространение, но важно понимать, что авторы строили их исходя из поведения рынка 15..20-летней давности.
Одним из самых популярных методов анализа рынка является волновой анализ. Однако данный процесс является достаточно сложным, что приводит к использованию дополнительных инструментов. Одним из таких инструментов является автоматический разметчик. В данной статье рассматривается создание автоматического анализатора волн Эллиотта на языке MQL5.
В статье рассматривается метод автоматизированного создания нейросетевых торговых роботов на базе MQL5 Wizard и Hlaiman EA Generator. Узнайте, как легко начать работать с нейронными сетями, минуя длительные этапы изучения теоретических материалов и написания собственного кода.
Программа EA Tree является первым инструментом, позволяющим построить код советника на базе блок-схем методом "drag and drop". Создание советников в EA Tree осуществляется путем построения блоков, которые могут содержать функции языка MQL5, технические и пользовательские индикаторы, или численные значения. Выходы блоков могут быть соединены с входами других блоков, образуя "дерево блоков". На базе дерева блоков программа EA Tree генерирует исходный код советника, который затем может быть скомпилирован в торговой платформе MetaTrader 5.
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#.
Статья посвящена использованию функционала нейронных сетей библиотеки машинного обучения ENCOG в MetaTrader 5. В качестве примера приведена реализация простого нейросетевого индикатора на основе технических индикаторов и советника, торгующего по сигналам нейросетевого индикатора. Все исходные коды, скомпилированные библиотеки и примеры обученной сети прилагаются к статье.
Программный пакет NeuroSolutions позволяет не только создавать нейронные сети, но и экспортировать их в DLL. В статье описан процесс создания нейросети, генерации DLL и ее подключения к советнику для торговли в MetaTrader.