Предметом исследования выступают котировки валютной пары EUR/USD в период с 01.01.2018 по 08.01.2018 г. Цель статьи заключается в рассмотрении особенностей технического анализа финансового рынка, а также построении автоматической торговой системы на мультирыночной платформе Metatrader 5 на специализированном языке объектно-ориентированного программирования высокого уровня MetaQuotes Language. Для достижения поставленной цели были применены теоретические особенности, инструменты и методы технического анализа, рассмотрены основные подходы к построению автоматической торговой системы: математический, алгоритмический анализы, прогнозирование с помощью нейронных сетей, программирование. В последнее время становятся все более популярны автоматические торговые советники или, как их еще называют, торговые роботы, особенно среди начинающих трейдеров, которые в силу небольшого опыта в области технического анализа предпочитают переложить принятие решений на торговый алгоритм. Торговые роботы позволяют принять решение по поводу финансовых операций, осуществляют сделки и отслеживают актуальность портфеля. Процесс полностью автоматизирован и может происходить без вмешательства человека. Результаты, полученные в процессе тестирования торгового советника в режиме онлайн, позволяют сделать выводы о возможности применения автоматической торговой системы для торговли на финансовых рынках.
The subject of the study are the quotations of the EUR / USD currency pair for the period 01.01.2018 to 08.01.2018. The purpose of the article is to consider the features of technical analysis of the financial market, as well as build an automated trading system on the multi-market platform Metatrader 5 in the specialized language of object-oriented high-level programming MetaQuotes Language. To achieve this goal, theoretical features, tools and methods of technical analysis were used, the main approaches to the construction of an automatic trading system were considered: mathematical, algorithmic analysis, forecasting using neural networks, programming. Recently, automated trading advisors or, as they are also called, trading robots are becoming more popular, especially among novice traders who, due to their limited experience in the field of technical analysis, prefer to shift decision-making to a trading algorithm. Trading robots allow you to make decisions about financial transactions, carry out transactions and monitor the relevance of the portfolio. The process is fully automated and can occur without human intervention. The results obtained in the process of testing the trading advisor online allow us to draw conclusions about the possibility of using an automatic trading system for trading in financial markets.
1. Jack D. Schwager, Technical Analysis. ID 5040489. 2012. Р. 104–129.
2. Комиссаров И.П., Гусева Е.Н. Разработка проекта по созданию и запуску автоматических торговых систем // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 10 (66). С. 204–212.
3. Миндияров Н.И., Рейзенбук К.Э. Торговая система для анализа котировок акций и автоматической торговли на фондовом рынке // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2014. № 1 (101). С. 139–144.
4. Кондратьева Т.Н. Принцип работы трендовых индикаторов // Интернет-журнал Науковедение. 2013. № 3.; URL: https://naukovedenie.ru/PDF/63trgsu313.pdf (дата обращения: 22.09.2018).
5. Ведихин А.В., Петров Г.А., Шилов Б.Н. Форекс от первого лица. Валютные рынки для начинающих и профессионалов. М.: Омега-Л, 2005. 428 с.
6. Окотов П.В. Анализ механизма функционирования мирового валютного рынка FOREX // Лаборатория книги. 2010. 235 с.
7. Соколов А.Н. Рынок Forex. Руководство пользователя. М.: SmartBook, 2016. 529 c.
8. Рекеть Е.А. Инвестиционная активность автоматических торговых систем на фондовом рынке // Ресурсам области – эффективное использование: сборник материалов XVIII Ежегодной научной конференции студентов Технологического университета. 2018. С. 482–489.