Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 2): Model seçimi, oluşturulması ve eğitimi, özel Python sınayıcısı
Python ve MQL5'te bir alım-satım robotu geliştirmeye yönelik makale serisine devam ediyoruz. Bugün bir model seçme ve eğitme, test etme, çapraz doğrulama uygulama, ızgara arama (grid search) ve model topluluğu (ensemble) problemini çözeceğiz.
Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 1): Veri ön işleme
Makine öğrenimine dayalı bir alım-satım robotu geliştirme: Ayrıntılı bir rehber. Serinin ilk makalesi veri ve özelliklerin toplanması ve hazırlanması ile ilgilidir. Projenin uygulanması için Python programlama dili ve kütüphaneleri ile MetaTrader 5 platformu kullanılmıştır.
Model aramada brute force yaklaşımı (Bölüm VI): Döngüsel optimizasyon
Bu makalede, MetaTrader 4 ve 5’te alım-satım için tüm otomasyon zincirini tamamlamamı sağlayan ve aynı zamanda çok daha ilginç bir şey yapmamı sağlayan iyileştirmelerin ilk bölümünü göstereceğim. Şu andan itibaren, bu çözüm hem Uzman Danışman oluşturmayı hem de optimizasyonu tamamen otomatikleştirmeme ve etkili alım-satım konfigürasyonları bulmak için harcanan emeği en aza indirmeme olanak tanıyor.
Gösterge Bilgisinin Ölçülmesi
Makine öğrenimi, strateji geliştirme için popüler bir yöntem haline gelmiştir. Karlılığı ve tahmin doğruluğunu en üst düzeye çıkarmaya daha fazla odaklanılırken, tahmin modelleri oluşturmak için kullanılan verilerin işlenmesinin önemine çok fazla dikkat edilmemiştir. Bu makalede, Timothy Masters'ın “Testing and Tuning Market Trading Systems” (piyasa alım-satım sistemlerinin test edilmesi ve ayarlanması) kitabında belgelendiği gibi, tahmin modeli oluşturmada kullanılacak göstergelerin uygunluğunu değerlendirmek için entropi kavramını kullanmayı ele alacağız.
MQL5 Algo Forge'a Geçiş (Bölüm 4): Sürümlerle Çalışma
MQL5 Algo Forge sürüm kontrol sistemi ve deposunu kullanmanın ince detaylarını açıklayarak Simple Candles ve Adwizard projelerini geliştirmeye devam edeceğiz.
MQL5'te Grafiksel Paneller Oluşturmak Artık Daha Kolay
Bu makalede, alım-satımdaki en değerli ve kullanışlı araçlardan biri olan, alım-satım görevlerini basitleştiren grafiksel paneller oluşturmak isteyen herkes için basit ve net bir rehber sunacağız. Grafiksel paneller zamandan tasarruf etmenizi ve alım-satımın kendisine daha fazla odaklanmanızı sağlar.
MQL5’te Nesne Yönelimli Programlama (Object-Oriented Programming, OOP)
Geliştiriciler olarak, özellikle farklı davranışlara sahip farklı nesnelerimiz varsa, kod tekrarları yapmadan yeniden kullanılabilir ve esnek yazılımları nasıl tasarlayacağımızı ve geliştireceğimizi öğrenmemiz gerekir. Bu, Nesne Yönelimli Programlama teknikleri ve ilkeleri kullanılarak kolayca yapılabilir. Bu makalede, MQL5'te Nesne Yönelimli Programlamanın temellerini sunacağız.
MQL5 Algo Forge'a Geçiş (Bölüm 3): Kendi Projelerinizde Harici Depoları Kullanma
MQL5 Algo Forge’daki herhangi bir depodan harici kodu kendi projenize nasıl entegre edebileceğinizi keşfedelim. Bu makalede, nihayet bu heyecan verici ama aynı zamanda daha karmaşık görevi ele alacağız: MQL5 Algo Forge’daki üçüncü taraf depolardan kütüphanelerin pratikte nasıl bağlanacağı ve kullanılacağı.
MQL5’i kullanarak özel bir Donchian Channel göstergesi nasıl oluşturulur?
Fiyatları çevreleyen bir kanalı görselleştirmek için kullanılabilecek birçok teknik araç vardır. Bu araçlardan biri Donchian Channel göstergesidir. Bu makalede, Donchian Channel göstergesinin nasıl oluşturulacağını ve bir Uzman Danışmanda özel gösterge olarak nasıl kullanılacağını öğreneceğiz.
MQL5 Algo Forge'a Geçiş (Bölüm 2): Birden Fazla Depo ile Çalışma
Bu makalede, projenin kaynak kodunun herkese açık bir depoda saklanmasını organize etmek için olası yaklaşımlardan birini ele alıyoruz. Proje geliştirme için net ve uygun kurallar oluşturmak amacıyla kodu farklı dallara dağıtacağız.
MQL5 Algo Forge'a Geçiş (Bölüm 1): Ana Deponun Oluşturulması
MetaEditor'da projeler üzerinde çalışırken, geliştiriciler genellikle kod sürümlerini yönetme ihtiyacıyla karşılaşırlar. MetaQuotes kısa süre önce GIT'e geçiş yapılacağını açıkladı ve kod sürümleme ve işbirliği özelliklerine sahip MQL5 Algo Forge'u duyurdu. Bu makalede, yeni ve daha önce var olan araçların nasıl daha verimli kullanılabileceğini tartışacağız.
MQL5 Algo Forge'u Kullanmaya Başlama
Algoritmik alım-satım geliştiricileri için özel bir portal olan MQL5 Algo Forge ile tanışın. Git'in gücünü, MQL5 ekosistemindeki projeleri yönetmek ve düzenlemek için kullanıcı dostu bir arayüzle birleştiriyor. Burada ilginizi çeken yazarları takip edebilir, ekipler oluşturabilir ve algoritmik alım-satım projeleri üzerinde işbirliği yapabilirsiniz.
MetaTrader 5 ve diğer MetaQuotes uygulamalarını HarmonyOS NEXT'e yükleme
MetaTrader 5 ve diğer MetaQuotes uygulamalarını DroiTong kullanarak HarmonyOS NEXT cihazlarına kolayca yükleyin. Telefonunuz veya dizüstü bilgisayarınız için ayrıntılı bir adım adım kılavuz.
MQL5'te kantitatif analiz: Başarılı bir algoritmanın uygulanması
Kantitatif analizin ne olduğu ve büyük oyuncular tarafından nasıl kullanıldığı konusunu inceleyeceğiz. MQL5 dilinde kantitatif analiz algoritmalarından birini oluşturacağız.
Python, ONNX ve MetaTrader 5: RobustScaler ve PolynomialFeatures veri ön işleme ile bir RandomForest modeli oluşturma
Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.
Uzman Danışmanlara göstergeler eklemek için hazır şablonlar (Bölüm 3): Trend göstergeleri
Bu makalede, trend göstergeleri kategorisindeki standart göstergelere bakacağız. Uzman Danışmanlarda kullanımları için kullanıma hazır şablonlar oluşturacağız - parametrelerin bildirilmesi ve ayarlanması, göstergenin başlatılması ve sonlandırılması, ayrıca Uzman Danışmanlardaki gösterge arabelleklerinden veri ve sinyal alınması.
Uzman Danışmanlara göstergeler eklemek için hazır şablonlar (Bölüm 2): Hacim ve Bill Williams göstergeleri
Bu makalede, hacim ve Bill Williams göstergeleri kategorisinin standart göstergelerine bakacağız. Uzman Danışmanlarda kullanımları için kullanıma hazır şablonlar oluşturacağız - parametrelerin bildirilmesi ve ayarlanması, göstergenin başlatılması ve sonlandırılması, ayrıca Uzman Danışmanlardaki gösterge arabelleklerinden veri ve sinyal alınması.
Uzman Danışmanlara göstergeler eklemek için hazır şablonlar (Bölüm 1): Osilatörler
Makale, osilatör kategorisindeki standart göstergeleri ele almaktadır. Uzman Danışmanlarda kullanımları için kullanıma hazır şablonlar oluşturacağız - parametrelerin bildirilmesi ve ayarlanması, göstergenin başlatılması ve sonlandırılması, ayrıca Uzman Danışmanlardaki gösterge arabelleklerinden veri ve sinyal alınması.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Elektromanyetizma benzeri algoritma (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
Makale, elektromanyetizma benzeri algoritmanın (EM) ilkelerini, yöntemlerini ve çeşitli optimizasyon problemlerinde kullanım olanaklarını açıklamaktadır. EM algoritması, büyük miktarda veri ve çok boyutlu fonksiyonlarla çalışabilen verimli bir optimizasyon aracıdır.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Fidan dikimi ve büyütme (Saplings Sowing and Growing up, SSG)
Fidan dikimi ve büyütme (SSG) algoritması, çok çeşitli koşullarda hayatta kalmak için olağanüstü yetenek gösteren gezegendeki en dirençli organizmalardan birinden esinlenmiştir.
1 2 →
