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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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Bildung von Kursreihenmittelwerten für Zwischenberechnungen ohne zusätzliche Puffer

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In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.

Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Erstellung von Handelsstrategien

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Der Artikel beschreibt die grundlegenden Prinzipien und Methoden, die es Ihnen ermöglichen, jede Strategie mithilfe von Tabellenkalkulationen (Excel, Calc, Google) zu analysieren. Die erzielten Ergebnisse werden mit dem MetaTrader 5-Tester verglichen.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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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.

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).
  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.
  • Volume Profile + Range v6.0 Der Indikator Volume Profile + Range v6.0 (ehemaliger TPO). Die Verteilung des Trades über Preisniveaus zu einem bestimmten Zeitabschnitt. Es wird in Form eines Histogramms dargestellt.
Über 13 490 Produkte stehen Ihnen im Market zur Verfügung

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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.

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Handelsoperationen in MQL5 - Nichts leichter als das

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Kaum ein Händler dürfte nicht auf dem Markt aktiv sein, um Geld zu verdienen, obwohl ein sich gewisser Teil vielleicht auch an der Teilnahme am Handelsgeschehen selbst erfreut. Aber Freude daran vermittelt nicht nur der manuelle Handel. Die Entwicklung automatischer Handelssysteme kann genauso begeisternd sein. Die Erstellung eines automatischen Expert-Systems für den Handel kann ein ebenso fesselndes Erlebnis sein, wie einen Krimi zu lesen.

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Artikel "Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil I): Finden eines Grundmusters" veröffentlicht.

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil I): Finden eines Grundmusters

In der kommenden Artikelserie werde ich die Entwicklung von selbstanpassenden Algorithmen unter Berücksichtigung der meisten Marktfaktoren demonstrieren, sowie zeigen, wie man diese Situationen systematisiert, in Logik beschreibt und in seiner Handelsaktivität berücksichtigt. Ich werde mit einem sehr einfachen Algorithmus beginnen, der sich nach und nach die Theorie aneignet und sich zu einem sehr komplexen Projekt entwickelt.

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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks

Ab diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung von Bibliotheksfunktionen für die Arbeit mit Preisdaten. Heute erstellen wir eine Objektklasse, die alle Preisdaten speichert, die mit einem weiteren Tick angekommen sind.

Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 8): Attention-Mechanismen" veröffentlicht.

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In früheren Artikeln haben wir bereits verschiedene Möglichkeiten zur Organisation neuronaler Netze getestet. Wir haben auch Convolutional Networks (Faltungsnetze) besprochen, die aus Bildverarbeitungsalgorithmen entlehnt sind. In diesem Artikel schlage ich vor, sich den Attention-Mechanismen (Aufmerksamkeitsmechanismus) zuzuwenden, deren Erscheinen der Entwicklung von Sprachmodellen den Anstoß gab.

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CHAMPION EA
227% 1750 Trades
Wachstum:226.67%
Equity:10 243.34USD
Kontostand:10 303.78USD

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