В общем, нужна была мне библиотека для более удобного использования curl. Нашел библиотеки, которые были более менее удобные, но работают без curl, а тащить еще зависимостей в проект ради них не хотелось. Готовых же оберток вокруг curl было полно, но мне они не понравились, да и велосипед хотелось построить.

И придумал тогда я библиотеку Kurlyk.

Описание

Братишка, я тебе покушать принёс

Фраза из артхаусного фильма “Зелёный слоник”

Что такое kurlyk? Да это же еще одна библиотека для более простой работы с curl! Если вас по тем или иным причинам не устроили библиотеки easyhttp-cpp, curl_request, curlpp-async, curlwrapper, curl-Easy-cpp, curlpp11, easycurl, curl-cpp-wrapper... То может быть, стоит попробовать эту?

Использование

Чтобы сделать запрос, достаточно создать объект класса kurlyk::Client и настроить все необходимое в 

( Читать дальше )

В общем, сделал библиотеку simple-named-pipe-server для  работы с именованными каналами. Библиотека содержит сервер и клиент для C++11, а также клиент для MQL4.

Очень простая, многопоточная серверная и клиентская библиотека Named Pipe, реализованная с использованием C++11. Проект был проверен на компиляторе mingw 7.3.0 x64. Папка code_blocks содержит примеры для IDE Code::Blocks. Не забудьте в проектах указать свой компилятор, иначе проект не соберется. Сделал либу только сегодня, так что в ней могут быть ошибочки.

Пример сервера

#include <iostream>
#include "named-pipe-server.hpp"

int main() {
    /* в конструкторе сервера можно также задать размер буфера */
    SimpleNamedPipe::NamedPipeServer server("my_server");

    /* обработчики событий */
    server.on_open = [&](SimpleNamedPipe::NamedPipeServer::Connection* connection) {
        std::cout << "open, handle: " << connection->get_handle() << std::endl;
    };
    server.on_message = [&](SimpleNamedPipe::NamedPipeServer::Connection* connection, 
			const std::string &in_message) {
        /* обрабатываем входящие сообщения */
        std::cout << "message " << in_message << ", handle: " << connection->get_handle() << std::endl;
        connection->send("ok");
    };
    server.on_close = [&](SimpleNamedPipe::NamedPipeServer::Connection* connection) {
        std::cout << "close, handle: " << connection->get_handle() << std::endl;
    };
    server.on_error = [&](SimpleNamedPipe::NamedPipeServer::Connection* connection, const std::error_code &ec) {
        std::cout << "error, handle: " << connection->get_handle() << ", what " << ec.value() << std::endl;
    };

    /* запускаем сервер */
    server.start();
    std::system("pause");

    /* останавливаем сервер 
     * (деструктор класса сам выполнит остановку, вызывать не обязательно)
     */
    server.stop();
    std::cout << "close program" << std::endl;
    return EXIT_SUCCESS;
}

( Читать дальше )

В жизни бывают такие моменты, когда очень хочется торговать из программы на С++, но по каким-то причинам у брокера нет API, зато есть MetaTrader. Конечно, можно просто писать код на MQL4/MQL5, на этом урезанном варианте-мутанте Си и С++, но мне как-то не в кайф это делать. Поэтому я решил сделать «мост» между MetaTrader и программой через socket. Встречайте — MT-Bridge. 


На данный момент MT-Bridge позволяет только передавать поток котировок в программу с заданной частотой + добавлена инициализация исторических данных. Пока мне этого достаточно, но возможно в будущем функционал MT-Bridge будет расширен. Поэтому извиняйте, если здесь вы не нашли полноценного функционала, что есть то есть пока. Библиотека для подключения к советнику написана на С++11 и зависит от boost.asio, но нужны только файлы-заголовки. Вот github репозиторий с советником и библиотекой. Передача данных реализована через сокеты, советник является клинетом, а программа на С++ — сервером. Данные передаются через сокет в бинарном виде. 

( Читать дальше )

По моему опыту в алготрейдинге (под алготрейдингом я подразумеваю поиск закономерностей и их использование) большая часть времени уходит на исследования, это примерно 90% времени. Однако, часто можно услышать критику примерно следующего плана.

• Нужно писать код на питоне/джаве, можно в два счета набросать торгового робота. Нафиг Си и С++, сложна.
• Не нужно изобретать велосипеды, все уже сделано за нас. Зря потратить время, бери готовое и действуй. Метатрейдер в помощь.
• Нужно всегда писать чистый код, а не говнокод. 

Если все это верно, то получается, что успех в алготрейдинге (да и в IT) должен зависеть от этих факторов. Однако, к примеру, на практике большая часть доли в проекте принадлежит обычно не программистам (т.е. людям, которые вообще могут не уметь программировать), хороший код не обязательно принесет много денег, да и сложные алгоритмы порой без разницы, на каком языке реализовывать, быстрее они не напишутся.

Если объяснить проще, то успех не равен чистоте, хорошести и прочим характеристикам кода. Тогда почему происходит акцентуация на подобные факторы? 

( Читать дальше )

Для ускорения тестирования и оптимизации стратегий я обычно заранее вычисляю результат прогноза индикатора для всего диапазона используемых параметров на всей дате тестирования.

В качестве результата прогноза индикатора можно использовать разные варианты. Первый вариант — использовать движение цены за определенное время. Например, для конкретной стратегии используется замер движения цены за три минуты после прогноза. Цена при этом может остаться на том же уровне, что и в начале прогноза, и это надо учитывать. Другой вариант результата прогноза индикатора — исход движения цены при использовании равнозначного фиксированного тейк-профита и стоп-лосса.

Структура хранения данных выглядит так:


Такой формат позволяет хранить направление движения цены, прогноз индикатора и исход его прогноза. В качестве базового таймфрейма я использую минутный график, а сами данные разделяю по торговым дням. Поэтому для хранения одной строки массива нужно

( Читать дальше )

Еще давно у меня возникла потребность получать сразу массивы значений различных индикаторов. Можно конечно создавать массив индикаторов, и затем прогонять котировки через него. Но я решил пойти другим путем и сделал индикатор «скользящее окно» или сокращенно MW, который может рассчитывать сразу массивы RSI, SMA, STD_DEV от тех значений, что содержатся в его буфере.

При этом при расчете массивов значений обычно используются предыдущие посчитанные данные, что ускоряет процесс расчета. 

Также я добавил возможность найти MIN, MAX, STD_DEV значения окна с заданным периодом и смещением внутри буфера индикатора. Это делает индикатор еще более универсальным. 

В дальнейшем планирую расширять функционал индикатора в рамках своей C++ header-only библиотеки технического анализа

Подписывайтесь на мой телеграм-канал бинарные опционы по научному, где периодически публикуются новые библиотеки и описывается ход запуска робота на «бинарках».