Скальпинг – это методика торговли на рынке Forex при небольших колебаниях валюты. Основной смысл, которой заключается в том, чтобы заработать от 10 до 15 центов на каждой сделки, рискуя при этом всего лишь двумя-тремя центами. В итоге работы за день на м1-м5 таймфреймах, сделок совершает достаточно много. Главное - это быстрый вход и выход из сделки, используя при этом лимит-ордера.

Правила скальпинга

К основным правилам скальпинга можно отнести:

• Наличие очень маленького спреда, не более 3-4 пп.
• Достаточно большой Bid или Offer;
• Трейдеру необходимо обладать достаточно большим опытом торговли конкретным инструментом
• Небольшие, но спокойные колебания цены.

Достоинства скальпинга – торговля практически с минимальным риском.
Недостатки скальпинга – большой объем торговли. Торговля по лимит ордерам, т.е вход и выход должен быть очень быстрым. При всех достоинствах скальпинг по праву считается очень нервной типом торговли, поскольку необходимо постоянно следить за уровнем стоп.

Необходимо иметь ввиду, основные моменты, когда индикаторы для скальпинга не работают:

• при опубликования важных экономических новостей и событий
• при низковолатильном рынке (праздники);
• при фиксации прибыли по окончании сессий (азиатской, европейской и американской), обычно сопровождающейся неслабыми движениями курсов.

Особенно в пятницу.

Как правило в чистом виде индикаторы скальпинга не используются на рынке. Необходима целая система скальпинга, поскольку это дает лучшие результаты по сравнению с одиночным использованием индикатора.

Скачать Индикатор AMA_STL__Color

Скачать Индикатор Fourier_extrapolator

Скачать Индикатор Bands_Fibo_True

Скачать Индикатор ds_HDiv_OsMA_01

Скачать Индикатор FIBO_S

Скачать Индикатор Japan

Скачать Индикатор Kaufman2

Скачать Индикатор rvmFractalsLevel

Еще Индикаторы. Часть 2.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Форекс Индикатор TrandValue - очень гибкий его можно настоить под разные задачи. Например, получать сигнал для выхода с рынка. Или сочетать его с сигналам от других индикаторов. Хорошо помогает не открывать позицию против тренда. Дает сигналы раньше, чем пересечение МА или MACD. В Форекс Индикатор TrandValue используется ATR, то есть во флете она становиться более чувствительным. Очень удобно, когда рынок резко вышел из флета и/или произошел прорыв.
По дефолту Форекс Индикатор TrandValue настроен на 5 минут.

Параметры:

period - Периода скользящих средних.
shiftPercent - Сдвиг индикатора по горизонтали в процентах.
atrPeriod - прериод АТR.
atrSensitivity - чувствительность сдвига по АТR.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Индикатор написан по четвёртому измерению Б. Вильямса - Зональная торговля:
Если текущие столбцы АС и АО зеленые, это свидетельствует о зеленой зоне.
Если текущие столбцы АС и АО красные, это свидетельствует о красной зоне.
Если столбцы АС и АО разнонаправлены, то бар окрашивается в серый цвет (серая зона).

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Оптимистичный трейдер может войти в рынок, когда цена пересекает линию цвета Aqua.

Более надежный вход будет, когда цена пересекает синюю линию.

Когда цена возвращается и пересекает красную линию вы можете открыть позицию по ходу цены .

Этот индикатор создан для EURUSD, М5 .

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

RSI наложенный на MACD очень наглядно показывает дивергенции текущей цены. В дополнение к дивергенциям MACD великолепно отображаются развороты на малых периодах 1, 5, 15 мин. Дополнительным сигналом к открытию сделки может являться пересечение красной (сигнальной) линии и синей (RSI) линии.

• Первые три параметра - параметры индикатора MACD
• Четвертый - параметр индикатора RSI, построенный от основной линии MACD
• Пятый параметр - величина масштабирования для RSI. Введена по причине большого разброса значений MACD для разных ТФ. То есть, приблизительно для 15 мин на EURUSD "caliber" = 4, на дневках "caliber" = 20, на минутках "caliber" =0.5

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Рыночный профиль (Market Profile) — инструмент, которым пользуются многие фьючерсные трейдеры.
Э. Найман "Путь к финансовой свободе"
Д.Пайпер "Дорога к трейдингу".
Автор сделал разными цветами: желтым - азиатская сессия, голубым - европейская, красным - американская. Показывает на M30 и M15.
Параметры:
StartDate - для тестирования на истории (с какой даты начинать рисовать)
lastdayStart - если true - то рисует до последнего дня (StartDate игнорируется)
CountProfile - сколько дневных профилей рисовать.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Форекс индикатор Extremum - выделяет максимумы (минимумы) рынка с помощью коридора волатильности цен за определенный период.

Форекс индикатор Extremum будет полезен при поиске оптимальных точек входа в рынок при развороте тенденции, а также при построении систем торговли предугадывающих смену тренда.

Сигнал к развороту тренда наиболее точен в местах где коридор волатильности сужен.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Параметры индикатора:

• CorPeriod - Период корреляции
• SymbolsListVariant - 1 - все символы из окна обзора рынка, 2 - из файла. Список извлекается на запуске индикатора, при изменении набора символов в обзоре рынка, или в файле надо перезапустить индикатор
• FileName - Имя файла с списком символов. Используется при SymbolsListVariant=2. Файл должен находиться в каталоге experts/files. В одной сироке файла один символ. Пример файла прилагается (Symbols.txt)
• ColorOf - Цвет выключенных пунктов в списках таймфреймов и символов
• ColorOn - Цвет включенных пунктов в списках таймфреймов и символов
• ColorCaption - Цвет заголовков таблицы
• ColorValues - Цвет значений таблицы
• ColorMainLevels - Цвет уровней 0, 1, -1, графика корреляции
• ColorLevels - Цвет других уровней графика корреляции
• ColorLevels_2 - Цвет уровней 0.5, -0.5, графика корреляции
• ColorLevels_3 - Цвет уровней 0.7, -0.7, графика корреляции
• ColorDot - Цвет точки на графике корреляции

Управление индикатором

Элементы управления показаны на изображени.

• Для переключения таймфрейма надо сдвинуть надпись с нужным таймфреймом.
• Для составления списка для таблицы надо смещать серые надписи из общего списка символов, для удаления символов из таблицы - смещать цветные символы из общего списка символов.
• Если сместить надпись с символом в заголовке таблицы (верхняя строка таблицы), то изменится знак символа.
• Если сместить надпись с символом в левой колонке таблицы, то отобразится график корреляции этого символа с остальными символами из таблицы.
• Если сместить в таблице надпись со значением, то отобразится индикатор корреляции этих символов между собой.
• Можно период корреляции изменить без окна свойств индикатора - изменить значение в надписи расположенной рядом (правее) надписи "CorPeriod" - изменить свойство "Текст" графического объекта.
• После смещения надписей изменения происходят с приходом нового тика или можно сделать обновление вручную - правой кнопкой на графике - Обновление. Еще можно навесить скрипт sWinRefresh (прилагается), обновление будет происходлить без прихода тиков (для экспериментов в выходные).

Новые параметры:

* Shift - Бар с которого начинается рассчет.
* Price - Цена: 0-Close, 1-Open, 2-High, 3-Low, 4-Median, 5-Typical, 6-Weighted.
* Level - Значение уровня.
* ColorValuesMax - Цвет значений таблицы выше Level.
* ColorValuesMin - Цвет значений таблицы ниже -Level.
* ChartPos - Положение графика: 1 - справа, 2 - снизу.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

iK_tay - Ориганальный форекс индикатор выдает рекомендации (прогноз) на завтра в виде уровней ТейкПрофит, СтопЛосс и направления торговли (Buy или Sell). Идеология индикатора: предлагаемые на завтра уровни и направление генерируются такими, которые давали стабильный выигрыш за предыдущий период (например, месяц). Предполагается, что такая же тенденция сохранится и на завтра (на один день). И так на каждый день. Работает в периодах от 5мин до 1день.

На индикаторе красная ломаная линия - динамика прибыли/убытка за предыдуший месяц. Светло зеленые столбики гистограммы - приказы, генерируемые индикатором. Вверх - покупать, вниз - продавать. Последний столбик (сгенерированный в текущий день) - приказ на завтра. Розовая, толщиной 2, горизонтальная линия - рекомендуемый ТейкПрофит (в левом верхнем углу индикатора - это первое значение/цифра). Сиреневая, толщиной 1, горизонтальная линия - рекомендуемый СтопЛосс (в левом верхнем углу индикатора - это второе значение/цифра). ТейкПрофит и СтопЛосс - в поинтах относительно уровня открытия позиции. Синие столбики гистограммы - величина Профита/Лосса, полученная в конкретный момент.

Принцип построения форекс индикатора.

Позиция открывается в момент начала бара (на суточном графике - в 00 часов). Если в течение текущего бара/суток размах в сторону, противоположную открытия позиции, будет более заданного СопЛосса - получили убыток/Лосс. Если этого не случилось и при этом размах в сторону открытия позиции будет больше заданного ТейкПрофита - получили прибыль/Профит. Если к концу бара/суток не произошло ни одного из указанных событий - закрываем позицию по цене закрытия бара и получаем прибыль или убыток в зависимости от цены закрытия по отношению к цене открыти. В следующем баре открываем позицию по приказу, сформированному в текущем. По результатам полученной прибыли/убытку строится динамика прибыли.

Механизм работы форекс индикатора.

На основание изложенных принципов индикатор подбирает такие величины ТейкПрофита, СтопЛосса и алгоритма, которые в итоге дадут максимальное из возможных значение суммы прибыли за заденный период (для суточного графика - за месяц). Заданный период (исследуемая история): суточный график - месяц, 4-х часовой график - неделя, часовой график - сутки и т.д.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Предсказатель на основе самообучающейся нейронной сети.
Предлагается индикатор использующий нейронную сеть прямого распространения (feedforward neural network), которая самообучается методом Обратного Распространения Ошибки (backpropagation). Сеть загружается через DLL файл, исходный C++ код которого прилагается.
Нейронная сеть это ничто иное как нелинейная модель выходов как функция входов. На входы подаются данные задаваемые пользователем, например выборки временного ряда. Смысл выходных данных также задаётся пользователем, например сигналы 1=buy/0=sell. Структура сети опять же задаётся пользователем. Сеть прямого распространения состоит из

-входного слоя (input layer), элементами которого являются входные данные,

- скрытых слоёв (hidden layers), состоящих из вычислительных узлов называемых нейронами (neurons) и

- выходного слоя (output layer), который состоит из одного или нескольких нейронов, выходы которых являются выходами всей сети.

Все узлы соседних слоёв связаны между собой. Эти связи называются синапсами (synapses). Каждый синапс имеет вес (weight w[i,j,k]), на которой умножаются данные передаваемые по синапсу. Данные передвигается слева направа т.е. от входов сети к её выходам. Отсюда и название, "сеть прямого распространения". Общий пример этой сети изображён на рисунке внизу

Данные перерабатываются нейронами за два шага:

1. Все входы, помноженные на соответствующие веса, сначала суммируются

2. Затем получившиеся суммы обрабатываются функцией активации нейрона (activation or firing function) и посылаются на единственный выход.

Смысл функции активации нейрона заключается в моделировании работы нейрона мозга: нейрон срабатывает только после того как информация достигла определённого порога. В математическом аспекте, эта функция как раз и придаёт нелинейность сети. Без неё, нейронная сеть была бы линейной авторегрессионной моделью (linear prediction model). В прилагаемых библиотечных функциях возможен выбор трёх функций активации нейрона

* сигмоидальная функция sigm(x)=1/(1+exp(-x)) (#0)
* гиперболический тангенс tanh(x)=(1-exp(-2x))/(1+exp(-2x)) (#1)
* рациональная функция x/(1+|x|) (#2)

Порог активации этих функций равен 0. Этот порог может быть сдвинут по горизонтальной оси за счёт дополнительного входа нейрона называемом входом смещения (bias input), которому приписан определённый вес таким же образом как и к другим входам нейрона.

Таким образом, количество входов, слоев, нейронов в каждом слою и веса входов нейронов полностью определяют нейронную сеть, т.е. нелинейную модель, которую она создаёт. Чтобы пользоваться этой моделью необходимо знать веса. Веса вычисляются путём обучения сети на прошлых данных: на входы сети подаются нескольков наборов входных и соответствующих выходных данных и рассчитывается среднеквадратичная ошибка отклонения выхода сети от тестируемого. Цель обучения сети заключается в уменьшении этой ошибки путём оптимизации весов. Существуют несколько методов оптимизации, среди которых основными эвляются метод Обратного Распространения Ошибки (ОРО) и метод генетической оптимизации.

Прилагаемые файлы:

* BPNN.dll - библиотечный файл
* BPNN.zip - архив всех файлов необходимых для создания ДЛЛ файла
* BPNN Predictor.mq4 - индикатор предсказывающий будущее значение цены
* BPNN Predictor with Smoothing.mq4 - индикатор предсказывающий будущее значение цены, сглаженной ЕМА

Библиотечный файл BPNN.cpp содержит две функции: Train() и Test(). Train() предназначен для обучения сети для предоставленных входных и выходных данных. Test() предназначен для вычисления выходных данных на основе весов полученных после прогона Train().

Входными (зелёный цвет) и выходными (синий цвет) параметрами функции Train() являются:

double inpTrain[] - обучивающие входные данные (старый первый)
double outTarget[] - обучивающие выходные данные (старый первый)
double outTrain[] - выходы сети после обучения
int ntr - количество обучающих наборов входы-выходы
int UEW - ключ управляющий использованием внешних значений для инициализации весов (1=используем extInitWt[], 0=используем случайные числа)
double extInitWt[] - исходные значения весов
double trainedWt[] - значения весов после обучения
int numLayers - количество слоев в сети включая входной, скрытые и выходной
int lSz[] - одомерный массив размера numLayers, в котором хранятся количества нейронов в каждом слою. lSz[0] задаёт количество входов сети
int AFT - тип функции активации (0-сигмоидальная, 1-гиперболический тангенс, 2-рациональная)
int OAF - ключ использования функции активации в выходны нейронах (1=используем функцию активации, 0=нет)
int nep - максимальное количество обучающих шагов (эпох). Эпоха состоит из проверки всех обучающих наборов.
double maxMSE - среднеквадратичная ошибка, при которой обучения останавливается.

Входными (зелёный цвет) и выходными (синий цвет) параметрами функции Test() являются:

double inpTest[] - входные данные (старый первый)
double outTest[] - выходные данные
int ntt - колчиство наборов в входных и выходных данных
double extInitWt[] - исходные значения весов
int numLayers - количество слоев в сети включая входной, скрытые и выходной
int lSz[] - одомерный массив размера numLayers, в котором хранятся количества нейронов в каждом слою. lSz[0] задаёт количество входов сети
int AFT - тип функции активации (0-сигмоидальная, 1-гиперболический тангенс, 2-рациональная)
int OAF - ключ использования функции активации в выходны нейронах (1=используем функцию активации, 0=нет)

Использование функции активации в выходных нейронах зависит от характера выходны данных. Если выходами сети являются биноминальные сигналы (0/1 или -1/1), то нужно использовать функцию активации (OAF=1). Причём учтите что для функции №0, уровни сигнала 0 и 1, а для функций №1 и 2 уровни -1 и 1. Если выходом сети является предсказание цены, то функция активации в выходном слое не нужна (OAF=0).
Примеры индикаторов использующих нейронную сеть:

BPNN Predictor.mq4 - предсказывает будущие цены. Входными параметрами сети являются относительные приращения цен:

x[i]=Open[test_bar]/Open[test_bar+delay[i]]-1.0

где delay[i] берётся из ряда Фибоначи. Выходом сети является предсказываемое относительное приращение будущей цены. Фунцкия активации в выходном слое отключена.

Входными параметрами индикатора являются

extern int lastBar - номер последнего бара
extern int futBars - количество будущих предсказываемых баров
extern int numLayers - количество слоев в сети включая входной, скрытые и выходной
extern int numInputs - количество входов сети
extern int numNeurons1 - количество нейронов в слое №1
extern int numNeurons2 - количество нейронов в слое №2
extern int numNeurons3
extern int numNeurons4
extern int numNeurons5
extern int ntr - количество обучающих наборов входы-выходы
extern int nep - максимальное количество обучающих шагов (эпох)
extern int maxMSEpwr - экспонента используемая для расчёта максимальной допустимой среднеквадратической ошибки обучения maxMSE=10^maxMSEpwr
extern int AFT - тип функции активации (0-сигмоидальная, 1-гиперболический тангенс, 2-рациональная)

Индикатор выдаёт такую картинку, где

* красный цвет - предсказания от последней цены Open
* чёрный цвет - прошлые тренировочные цены Open, по котором (как ожидаемым выходным данным) проводилось обучение сети
* синий цвет - выходы обученной сети на тренировочных данных

BPNN Predictor with Smoothing.mq4 - тоже предсказывает цены, но с предварительным сглаживанием цен экспоненциальной скользящей средней (EMA) с периодом smoothPer.

Установка файлов:

1. Копируйте приложенный BPNN.DLL файл в C:\Program Files\MetaTrader 4\experts\libraries
2. Включайте использование DLL в метатрейдере: Tools - Options - Expert Advisors - Allow DLL imports

Если приложенный DLL файл не работает, то компилируйте сами. Все необходимые файлы содержатся в BPNN.zip.
Советы:

* Сеть с 3-ми слоями (numLayers=3: один входной, один скрытый и один выходной) достаточна для подавляющего большинства применений. По теоремe Cybenko (1989) сеть с одним скрытым слоем может моделировать любую непрерывную нелинейную фунцкию и сеть с двумя скрытыми слоями способна описать функцию с разрывами (http://en.wikipedia.org/wiki/Cybenko_theorem):

* Количество нейронов в скрытом слую определяйте экспериментально. В литературе встречаются такие рекомендации: кол-во скрытых нейронов = (кол-во входов + кол-во выходов)/2, либо SQRT(кол-во входов * кол-во выходов). Следите за сообщениями о среднеквадратичной ошибки обучения в окне experts метатрейдера.
* Для получения хорошего обобщения, количество обучающих выборок должно в 2-3 раза превышать количество оптимизируемых весов. Например, в опубликованных примерах, количество весов равно (12+1)*5 на входах скрытого слоя плюс (5+1) на входах выходоного слоя, т.е. 71. Поэтому количество обучающих выборок должно быть по крайней мере 142. Концепт обобщения объяснён на рисунке внизу для одномерного случая y(x).
* Увеличения количества обучающих эпох может не повысить точность предсказаний на тестируемых данных даже если ошибка обучения (MSE) уменьшилась. При большом количестве весов сеть становится переученной (см объяснения внизу).
* Входные данные должны преобразоваться в стационарный ряд. Цены сами по себе таковым рядом не являются. Рекомендуется также нормализовывать входные данные к диапазону -1..1.

На этом графике показана линейная функция y=b*x (x-вход, y-выход) с добавленным шумом к выходам. Из-за этого шума, измерения функции (чёрные точки) не лежат на прямой. Функция y=f(x) может быть смоделирована нейронной сетью. Сеть с большим количеством весов (степеней свободы) способна уменьшить ошибку обучения по всем имеюшимся измерениям до нуля и описать тренировочные выходные данные плавной кривой. Но эта кривая (показана красным цветом) не имеет ничего общего с нашей линейной фунцкией y=b*x (показана зелёным цветом). Использование такой сети для предсказания будущих значений функции y при новых входных значениях x приведёт к большим ошибкам так как шум не предсказуем.

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now

Rabbit v20.11.10 строит на графике истинные уровни поддержки/сопротивления для любой валютной пары.

В настройках форекс индикатора можно изменять следующие параметры:

Yesterday = 0 (смещение во времени, по умолчанию 0 - показывает уровни для текущего дня, при 1, 2, 3... - показывает уровни для предыдущих дней (вчера, позавчера и т. д.), при значении "-1" показывает уровни на завтра);

Sublevel = 0.0 (доля подуровня, например, при 0.5 индикатор нарисует подуровни посередине между основными уровнями);

Levels = 22 (количество уровней);
FontSize = 16 (размер шрифта);
FontColor = White (цвет шрифта);
LineColor = DeepSkyBlue (цвет уровней).

This posting includes an audio/video/photo media file: Download Now