Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Der Artikel beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Anwendung zur Auswahl der besten Optimierungsdurchläufe unter Verwendung mehrerer möglicher Optionen. Die Anwendung ist in der Lage, die Optimierungsergebnisse nach einer Vielzahl von Faktoren zu sortieren. Optimierungsläufe werden immer in eine Datenbank geschrieben, so dass Sie jederzeit neue Roboterparameter ohne erneute Optimierung auswählen können. Außerdem können Sie alle Optimierungsdurchläufe in einem einzigen Diagramm sehen, parametrische VaR-Kennzahlen berechnen und die Grafik der Normalverteilung von Durchgängen und Handelsergebnissen einer Reihe bestimmter Verhältnisse erstellen. Außerdem werden die Diagramme einiger berechneter Verhältnisse dynamisch erstellt, beginnend mit dem Optimierungsstart (oder von einem ausgewählten Datum zu einem anderen ausgewählten Datum).

In diesem Artikel werden wir die umkehrende Martingaltechnik studieren und versuchen zu verstehen, ob es sich lohnt, sie zu verwenden, sowie, ob sie helfen kann, Ihre Handelsstrategie zu verbessern. Wir werden einen Expert Advisor einrichten, der mit historischen Daten arbeitet und prüft, welche Indikatoren für die Umkehrtechnik am besten geeignet sind. Wir werden auch prüfen, ob es ohne Indikator als unabhängiges Handelssystem eingesetzt werden kann. Darüber hinaus werden wir prüfen, ob die Umkehrung ein verlustbringendes Handelssystem in ein profitables umwandeln kann.

Die Effizienz eines jeden Handelsroboters hängt von der richtigen Auswahl seiner Parameter ab (Stichwort Optimierung). Jedoch können Parameter, die sich für ein Zeitintervall als optimal erwiesen, ihre Wirksamkeit in einer anderen Zeitspanne der Handelshistorie nicht bestätigen. Außerdem erweisen sich EAs, die während der Tests Gewinne zeigen, als verlustbringend in Echtzeit. Damit rückt das Thema der kontinuierlichen Optimierung in den Vordergrund. Bei vielen Routinearbeiten suchen Menschen immer nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. In diesem Artikel schlage ich einen nicht standardisierten Ansatz zur Lösung dieses Problems vor.

MetaTrader 5 ist eine Multi-Asset-Plattform. Darüber hinaus unterstützt sie verschiedene Positionsmanagementsysteme. Diese Möglichkeiten bieten deutlich erweiterte Möglichkeiten für die Umsetzung und Formalisierung von Handelsideen. In diesem Artikel werden Methoden zur Handhabung und Bilanzierung von Positionseigenschaften im Hedging-Modus diskutiert. Der Artikel enthält eine abgeleitete Klasse sowie Beispiele, die zeigen, wie man die Eigenschaften einer Hedge-Position abfragt und verarbeitet.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Handelssystem von Elder-Ray, das auf den Indikatoren Bulls Power, Bears Power und einem gleitenden Durchschnitt (EMA — exponentiellen gleitenden Durchschnitt) basiert. Dieses System wurde von Alexander Elder in seinem Buch "Trading for a Living" beschrieben.

Es gibt viele Handelsstrategien 'da draußen'. Einige suchen nach Trends, andere definieren Preisspannen von Preisbewegungen und handeln dann diese. Ist es möglich beide Ansätze zu kombinieren, um die Profitabilität zu erhöhen?

Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.

Mitglieder des offiziellen MetaTrader Freelance-Service haben bis Oktober 2018 mehr als 50.000 Aufträge ausgeführt. Dies ist die weltweit größte Freelance-Website für MQL-Programmierer: mehr als tausend Entwickler, Dutzende neuer Aufträge täglich und 7 Sprachlokalisierungen.

Der größte Marktplatz für fertige Anwendungen des algorithmischen Handels umfasst jetzt 13.970 Produkte. Dazu gehören 4.800 Roboter, 6.500 Indikatoren, 2.400 Hilfsprogramme und andere Lösungen. Fast die Hälfte der Anwendungen (6.000) können Sie mieten. Außerdem kann ein Viertel der Produkte (3.800) kostenlos heruntergeladen werden.

Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.

Dieser Artikel schließt die Serie über den Handel mit Körben von Währungspaaren ab. Diesmal testen wir das verbleibende Muster und diskutieren die Anwendung der gesamten Methode im realen Handel. Markteintritte und -austritte, die Suche nach Mustern und deren Analyse, komplexer Einsatz von kombinierten Indikatoren werden berücksichtigt.

Handeln Sie nach Ihrer eigenen Strategie? Wenn Sie Ihre Handelsregeln formalisieren und als Algorithmus für ein Programm beschreiben können, wäre es doch besser, Ihren Handel einem automatisierten Expert Advisor anzuvertrauen. Ein Roboter braucht weder Schlaf noch Nahrung und ist keinen menschlichen Schwächen unterworfen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie, um einen Handelsroboter im Freelance-Service in Auftrag zu geben, das sogenannte Pflichtenheft erstellen.

Der Artikel untersucht die Vor- und Nachteile des Handels in Seitwärtsbewegungen. Die zehn in diesem Artikel entwickelten und getesteten Strategien basieren auf der Verfolgung von Preisbewegungen innerhalb eines Kanals. Jede Strategie ist mit einem Filtermechanismus ausgestattet, der darauf abzielt, falsche Markteintrittssignale zu vermeiden.

Dieser Artikel stellt einen visuellen Strategieentwickler vor. Es wird gezeigt, wie jeder Nutzer einen Handelsroboter oder ein Hilfsprogramm ohne zu programmieren, erstellen kann. Der erstellte Expert Advisor ist voll funktionsfähig und kann im Strategie-Tester getestet, in der Cloud optimiert oder auf einem realen Konto ausgeführt werden.

Random Forest (RF) mit dem Einsatz von Bagging ist eine der leistungsfähigsten maschinellen Lernmethoden, die dem Gradienten-Boosting etwas unterlegen ist. Dieser Artikel versucht, ein selbstlernendes Handelssystem zu entwickeln, das Entscheidungen basierend auf den Erfahrungen aus der Interaktion mit dem Markt trifft.

Die Programmiersprache MQL erlaubt es, das Konzept der modularen Programmierung von Handelsstrategien umzusetzen. Der Artikel schildert ein Beispiel für die Erstellung eines multimodularen Expert Advisors, der aus separat kompilierten Dateimodulen besteht.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.

Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.

Der Artikel basiert auf dem Buch 'The Mathematics of Money Management' von Ralph Vince. Es bietet eine Beschreibung der empirischen und parametrischen Methoden zur Ermittlung der optimalen Größe des Handelsvolumens. Der Artikel beinhaltet auch die Implementierung von Handelsmodulen für den MQL5 Wizard, die auf diesen Methoden basieren.

In diesem Artikel beenden wir die Tests der Muster, die beim Handel mit Währungskörben erkannt werden können. Hier präsentieren wir Ihnen die Ergebnisse der Tests der Muster, die die Bewegungen der Währungen des Paares relativ zueinander verfolgen.

Kursverläufe bilden Preiskanäle, die auf dem Chart des Finanzsymbols beobachtet werden können. Der Ausbruch aus einem aktuellen Kanal ist ein starkes Signal einer Trendwende. In diesem Artikel schlage ich eine Möglichkeit vor, den Prozess der Suche nach solchen Signalen zu automatisieren und zu sehen, ob die Muster eines Kanalausbruchs für die Erstellung einer Handelsstrategie verwendet werden kann.

Der Handel an den Finanzmärkten ist mit einer ganzen Reihe von Risiken verbunden, die in den Algorithmen der Handelssysteme berücksichtigt werden sollten. Die Reduzierung solcher Risiken ist die wichtigste Aufgabe, um mit dem Handel Gewinne zu erzielen.

In diesem Artikel setzen wir die Programmierung der Handelsstrategien fort, die im Buch "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" von L. Raschke und L. Connors beschrieben ist. Diesmal beschäftigen wir uns mit dem System Momentum-Pinball: Erstellen von zwei Indikatoren, dem Handelsroboter und dem Signalteil.

Der Artikel beschreibt den NRTR Indikator und ein Handelssystem, das auf diesem Indikator basiert. Wir erstellen ein Modul von Handelssignalen, mit welchen Strategien basierend auf Kombinationen von NRTR und zusätzlichen Indikatoren, die einen Trend bestätigen, entwickelt werden.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, mit einem Expert Advisor und den Standardelementen aus MQL5 die DiNapoli-Ebenen zu handeln. Es wird die Leistungsfähigkeit getestet und die Ergebnisse besprochen.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Begriff des Nachthandels, Handelsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Es wurden Tests durchgeführt und Schlussfolgerungen gezogen.

Der Artikel schlägt eine Technologie vor, die jedem helfen kann, eine eigene Handelsstrategie durch die individuelle Auswahl von Indikatoren sowie den zu entwickelnden Signalen für die Positionseröffnung zu entwickeln.

Für einen erfolgreichen Handel benötigen wir fast immer Indikatoren, die die Hauptpreisbewegung vom Hintergrundrauschen trennen können. In diesem Artikel betrachten wir einen der vielversprechendsten digitalen Filter, den Kalman-Filter. Der Artikel beschreibt, wie Sie den Filter zeichnen und verwenden können.

Wir testen die Muster und prüfen die Methoden weiter, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währugnspaaren beschrieben wurden. Betrachten wir in der Praxis, ob man die Muster verwenden kann, bei welchen die Grafik eines vereinigten WPR einen gleitenden Durchschnitt kreuzt, und wenn ja, dann wie genau.

Der Artikel beschäftigt sich mit der populären Handelsmethode - dem Trianguläre Arbitrage. Wir analysieren hier das Thema so detailliert wie möglich, betrachten die positiven und negativen Aspekte der Strategie und entwickeln den fertigen Code für einen Expert Advisor.

Der Artikel befasst sich mit einem Beispiel für die Anwendung der Fuzzy-Logik, um ein einfaches Handelssystem unter Verwendung der Fuzzy-Bibliothek zu erstellen. Es werden Varianten zur Verbesserung des Systems durch Kombination von Fuzzy-Logik, genetischen Algorithmen und neuronalen Netzen vorgeschlagen.

Der Artikel untersucht die klassische Methode eine Divergenz zu erkennen und bietet eine zusätzliche Interpretation. Auf Basis dieser neuen Interpretation wurde eine Handelsstrategie entwickelt. Auch diese Strategie ist in diesem Artikel beschrieben.

Das besondere Merkmal des im Artikel vorgestellten Handelssystems besteht in der Verwendung mathematischer Werkzeuge für die Analyse von Börsenkursen. Im System werden digitale Filter und die Spektralschätzung diskreter Zeitreihen verwendet. Es werden theoretische Aspekte der Strategie beschrieben und ein Expert Advisor für das Testen der Strategie erstellt.

Im Artikel wird eine einfache Erstellungsmethode eines automatischen Handelssystems nach der linearen Markierung des Charts betrachtet. Es wird ein fertiger Experte angeboten, der die Standardeigenschaften der Objekte MetaTrader 4 und 5 verwendet, und der auch Haupt-Handelsoperationen unterstützt.

Wir beginnen mit dem Testen der Muster und der Prüfung der Methoden, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währungspaaren beschrieben wurden. Schauen wir, wie die Ausbruchsmuster der Levels für Überkauft/Überverkauft in der Praxis angewandt werden.

Der Artikel betrachtet Idee und Methode eines Empfehlungssystems für ein zeitbezogenes Handelssystem durch die Kombination der Vorhersagen durch eine singuläre Spektralanalyse (SSA) und einer wichtigen Methode des maschinellen Lernens auf Basis des Bayes'schen Theorems.

In diesem Artikel werde ich erzählen, wie man durch das Kreuzen einer sehr bekannten Strategie mit einem neuronalen Netz erfolgreich handeln kann. Es wird um die Strategie Thomas Demarks "Sequential" unter Verwendung künstlicher Intelligenz gehen. Wir werden NUR nach dem ersten Teil der Strategie arbeiten, dabei verwenden wir die Signale der "Setzung" und "Kreuzung".

Im Artikel wird gründlich das Handelssystem unter Verwendung der Ebene Fibonatschtschi betrachtet, die Joe DiNapoli entwickelt und beschrieben hat. Es werden die Hauptbegriffe und das Wesen des Systems erklärt, es wird die Illustration auf dem Beispiel des unkomplizierten Indikators gegeben.

Im Artikel werden einige Strategien aufgrund des Kanals Donchians unter Verwendung verschiedener Indikatorfilter getestet und entwickelt. Es wird die Forschung und die vergleichende Analyse ihrer Arbeit durchgeführt.

Im Artikel wurde eine kurze Übersicht 10 Trend-Strategien zusammengefasst, wurde ihren Test, ihre vergleichende Analyse durchgeführt. Aufgrund der erhaltenen Ergebnisse wurde die allgemeine Schlussfolgerung über die Zweckmäßigkeit, die Vorteile und die Nachteile des Handels nach dem Trend gezogen.