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Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die beliebtesten Handelsroboter und technische Indikatoren, neue Signale, regelmäßig eingehende fertige MQL5-Programme in CodeBase und die meist diskutierten Beiträge im Forum.

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Artikel "Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe" veröffentlicht.

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe

In diesem Artikel werde ich die Aktualisierung der Tick-Daten in Echtzeit implementieren und die Symbol-Objektklasse für die Arbeit mit Markttiefe (Depth of Market, DOM) vorbereiten (das DOM selbst wird im nächsten Artikel implementiert).

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Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung

Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

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745% 2764 Trades
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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

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PlumBumMT4RUB
77% 467 Trades
Wachstum:76.78%
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Scalpin
19% 4738 Trades
Wachstum:19.33%
Equity:647 945.00JPY
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Artikel "Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols" veröffentlicht.

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols

Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer Tickdatenkollektion zusammenfassen. In der Tat wird dies eine reguläre Liste sein, die auf der Klasse des dynamischen Arrays von Zeigern auf Instanzen der Klasse CObject und ihrer Nachkommen der Standardbibliothek basiert.

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图表 USDRUB_TOM, D1, 2021.03.18 21:45 UTC, АО ''Открытие Брокер'', MetaTrader 5, Real
USDRUB_TOM, D1
Chart USDCAD, H1, 2021.03.15 05:45 UTC, RoboForex Ltd, MetaTrader 5, Real
USDCAD, H1
График CADJPY, M15, 2021.03.05 20:33 UTC, ActivTrades Plc, MetaTrader 5, Real
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Artikel "Mehrschicht-Perceptron und Backpropagation-Algorithmus" veröffentlicht.

Mehrschicht-Perceptron und Backpropagation-Algorithmus

Die Popularität dieser beiden Methoden wächst, sodass viele Bibliotheken in Matlab, R, Python, C++ und anderen entwickelt wurden, die einen Trainingssatz als Eingabe erhalten und automatisch ein passendes Netzwerk für das Problem erstellen. Versuchen wir zu verstehen, wie der Grundtyp des neuronalen Netzes funktioniert (einschließlich Ein-Neuronen-Perzeptron und Mehrschicht-Perzeptron). Wir werden einen spannenden Algorithmus betrachten, der für das Training des Netzes verantwortlich ist - Gradientenabstieg und Backpropagation. Bestehende komplexe Modelle basieren oft auf solchen einfachen Netzwerkmodellen.

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Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.

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Meist geladene Quellcodes der Woche

  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • b-clock Zeige verbleibende Minuten und Sekunden bevor eine neue Kerze erscheint.
  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.

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