Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel werden wir die Klasse eines Symbolobjekts anlegen, das das Basisobjekt für die Erstellung der Kollektion der Symbole sein soll. Die Klasse wird es uns ermöglichen, Daten über die benötigten Symbole für ihre weitere Analyse und ihren Vergleich zu erhalten.

Dies sind einige Tipps von einem professionellen Programmierer über Methoden, Techniken und Hilfsmittel, die das Programmieren erleichtern können.

In diesem Artikel besprechen wir neue Controls: Text Edit Box, Bild-Slider, sowie weitere zusätzliche einfache Controls: Text-Label und Bild. Die Bibliothek wächst weiter, und neben der Einführung der neuen Steuerelemente, werden auch die zuvor erstellten verbessert.

Schritt-für-Schritt Anleitungen wie man einen Daten-Arrays Austausch zwischen MetaTrader 4 und Matlab über CSV Dateien organisiert.

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.

Kurzbeschreibung: In diesem Artikel lernen wir, wie man verschiedene Systeme des gleitenden Durchschnitts nach unterschiedlichen Strategien des gleitenden Durchschnitts entwickelt.

Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.

Es gibt eine Menge schlechter Angewohnheiten, die Neulinge und sogar fortgeschrittene Programmierer tun, die sie davon abhalten, das Beste aus ihrer Programmierkarriere zu machen. Wir werden sie in diesem Artikel diskutieren und ansprechen. Dieser Artikel ist ein Muss für jeden, der ein erfolgreicher Entwickler in MQL5 werden will. Dieser Artikel ist ein Muss für jeden, der ein erfolgreicher Entwickler in MQL5 werden will.

Dieser Beitrag ist den Feinheiten der Übertragung in MQL4 programmierter Kurskonstruktion nach MQL5 gewidmet. Um die Übertragung von Indikatorberechnungen aus MQL4 nach MQL5 zu vereinfachen, empfiehlt sich die Funktionsbibliothek mql4_2_mql5.mqh. Ihre Verwendung wird am Beispiel der Übertragung der Indikatoren MACD, Stochastik und RSI veranschaulicht.

Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.

Dieser Artikel bietet eine programmtechnische Realisation eines Modells der Bewegungsfortsetzung. Die Hauptidee besteht darin, zwei Wellen zu definieren - die Haupt- und die Korrekturwelle. Für Extrempunkte verwende ich sowohl Fraktale als auch "potenzielle" Fraktale - Extrempunkte, die sich noch nicht als Fraktale gebildet haben.

In diesem Artikel wurden die verschiedenen Möglichkeiten beschrieben, um die Trading-Signale von einem Signalmodul des universalen EAs zum Steuermodul der Positionen und Orders zu übertragen. Es wurden die seriellen und parallelen Interfaces betrachtet.

Der Artikel beschreibt die Möglichkeit, wie ein MQL5-basierter Expert Advisors mit dem Datenbankserver Microsoft SQL Server arbeiten kann. Es wird der Import von Funktionen aus einer DLL-Datei verwendet. Die DLL wird mit der Microsoft.NET-Plattform in der Sprache C# erstellt. Die im Artikel verwendeten Methoden eignen sich, mit kleinen Anpassungen, auch für Experten, die in MQL4 geschrieben sind.

In diesem Artikel führen wir die Umkehrtechnik weiter. Wir werden versuchen, den maximalen Saldorückgang auf ein akzeptables Niveau für die zuvor betrachteten Instrumente zu reduzieren. Wir werden sehen, ob die Maßnahmen den Gewinn verringern. Wir werden auch prüfen, wie sich die Umkehrmethode auf anderen Märkten, einschließlich Aktien-, Rohstoff-, Index-, ETF- und Agrarmärkten, bewährt. Achtung, der Artikel enthält viele Bilder!

Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.

Die Richtung der Kursbewegung zu kennen, ist ausreichend um positive Ergebnisse aus Finanzgeschäften zu erzielen. Einige Informationen über die mögliche Richtung des Kurses können aus den Japanischen Candlesticks erhalten werden. Dieser Artikel befasst sich mit ein paar einfachen Ansätzen zur Prognose der Richtung von Japanischen Candlesticks.

Die Handelsaktivitäten jedes Händlers haben immer mit verschiedenen Mechanismen und Verflechtungen zu tun, einschließlich Zusammenhängen bei Orders. Dieser Beitrag schlägt eine Lösung zur Verarbeitung von OCO-Orders vor. Hierbei spielen Standard Library-Klassen sowie auch neue Datentypen, die darin erzeugt werden, eine große Rolle.

Der Pivot Punkt ist eine Linie im Kurs-Chart, die den weiteren Trend eines Währungspaares zeigt. Wenn der Kurs oberhalb der Linie ist, neigt er dazu zu steigen. Wenn der Kurs unterhalb der Linie ist, neigt er dementsprechend dazu zu fallen.

In diesem Artikel lernen wir die Bollinger Bänder kennen, einen der beliebtesten Indikatoren in der Handelswelt. Wir werden die technische Analyse betrachten und sehen, wie man ein algorithmisches Handelssystem auf der Grundlage des Bollinger Bänder Indikators entwickelt.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.

Diesmal erzeugen wir einen einfachen Expert Advisor, der die Position-Eigenschaften auf dem aktuellen Symbol abruft und sie im angepassten Info-Panel während manuell durchgeführtem Handel anzeigt. Das Info-Panel wird mit Hilfe graphischer Objekte erstellt, und die angezeigte Information wird bei jeder Kursschwankung (Tick) aktualisiert. Das ist weitaus bequemer als ständig das im vorangegangenen Beitrag der Reihe "MQL5 Cookbook: Wie man Position-Eigenschaften abruft", beschriebene Script manuell laufen lassen zu müssen.

Der Artikel betrachtet die Verwendung der technischen Indikatoren beim Programmieren in der MQL4-Sprache.

Der Signalrechner funktioniert direkt aus dem Terminal MetaTrader 5, und das ist sein größter Vorteil, denn das Terminal führt eine Vorwahl durch und sortiert Signale. Auf diese Weise sieht der Benutzer im MetaTrader 5 Terminal nur die Signale, die maximal auf sein Trading-Konto angepasst sind.

Der Artikel analysiert die Verwendung der Bayes'schen Formel, um den Gewinn von Handelssystemen durch die Signale mehrerer unabhängiger Indikator zu erhöhen. Theoretische Berechnungen werden über einen einfachen, allgemeinen EA, der mit beliebigen Indikatoren arbeitet verifiziert.

Die erste Demonstration von Testergebnissen einer auf 0.1 Lot basierenden Strategie wird de facto zum Standard im Forum. Nachdem sie ein "nicht schlecht" von Profis erhalten haben, erkennt ein Einsteiger, dass "0.1" Test eher bescheidene Ergebnisse bringen und entscheidet ein aggressives Money-Management einzuführen, mit dem Gedanken, dass positive mathematische Erwartung auch automatisch positive Ergebnisse bedeutet. Schauen wir uns an, welche Ergebnisse erreicht werden können. Zusammen damit werden wir versuchen mehrere künstliche Kontostand-Diagramme zu konstruieren, die sehr aufschlussreich sind.

Dieser Artikel stellt den Pivot Mean Oscillator (PMO) vor, eine Implementierung des kumulativen Moving Average (CMA) als Handelsindikator für die MetaTrader-Plattformen. Insbesondere führen wir zunächst Pivot Mean (PM) als Normalisierungsindex für Zeitreihen ein, der den Bruchteil zwischen einem beliebigen Datenpunkt und dem CMA berechnet. Wir bilden dann den PMO als Differenz zwischen den gleitenden Durchschnitten, die auf zwei PM-Signale angewendet werden. Einige erste Experimente, die mit dem EURUSD-Symbol durchgeführt wurden, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Indikators zu testen, werden ebenfalls besprochen, so dass genügend Raum für weitere Überlegungen und Verbesserungen bleibt.

In diesem Artikel werden wir die Funktionen des Dienstprogramms weiter ausbauen. Diesmal werden wir die Möglichkeit hinzufügen, Daten anzuzeigen, die unseren Handel vereinfachen. Insbesondere werden wir die Höchst- und Tiefstpreise des Vortages, das Rundungsniveau, die Höchst- und Tiefstpreise des Jahres, die Startzeit der Sitzung usw. hinzufügen.

Es ist nicht nur einfach, es ist super einfach. Das Testen von Expert Advisors auf atypischen Zeitrahmen ist möglich! Alles was wir tun müssen, ist die Daten der Standard-Zeitrahmen mit den Daten der atypischen Zeitrahmen zu ersetzen. Darüber hinaus können wir auch Expert Advisors testen, die Daten aus mehreren atypischen Zeitrahmen verwenden.

Im Artikel wurden die Methoden beschrieben, mit den man besser die Optimierungsergebnisse des Testers verstehen kann. Auch sind einige Tipps, die Ihnen helfen, eine "schädliche Optimierung" zu vermeiden.

In diesem Artikel werden wir die Klasse für die Darstellung von Textnachrichten besprechen. Derzeit haben wir eine ausreichende Anzahl verschiedener Textnachrichten. Es ist an der Zeit, die Methoden für die Speicherung, Anzeige und Übersetzung von russischen oder englischen Nachrichten in andere Sprachen neu zu organisieren. Außerdem wäre es gut, praktische Möglichkeiten einzuführen, um der Bibliothek neue Sprachen hinzuzufügen und schnell zwischen ihnen zu wechseln.

Der Gedanke einer Filterung digitaler Signale ist in Foren für den Aufbau von Handelssystemen umfassend diskutiert worden. Und es wäre sehr unschlau, keinen Standardcode für digitale Filter in MQL5 zu erzeugen. In diesem Beitrag beschreibt der Autor die Umwandlung des Codes eines einfachen SMA Indikators aus seinem Beitrag "Angepasste Indikatoren in MQL5 für Anfänger" in einen Code für einen komplizierteren und digitalen Filter. Daher ist dieser Beitrag die logische Fortsetzung des vorhergehenden. Außerdem wird hier auch gezeigt, wie man Text im Code ersetzen und Programmierfehler korrigieren kann.

Der Artikel beschreibt eine einfache, verständliche Sprache von grafischen Trading-Anforderungen, kompatibel mit herkömmlicher technischer Analyse. Das angehangene GTerminal ist ein halbautomatischer Expert Advisor, der Handelsergebnisse der grafischen Analyse verwendet. Besser verwendet zur Selbst-Ausbildung und zum Training beginnender Trader.

Dieser Beitrag führt uns in eine ganz neue Richtung bei der Entwicklung von EAs, Indikatoren und Scripts in MQL4 und MQL5. In Zukunft wird dieses Programmierungsparadigma nach und nach zum Standard für alle Händler bei der Umsetzung von EAs. Mit dem automatenbasierten Programmierungsparadigma kommen die Entwickler von MQL5 und MetaTrader 5 der Entwicklung einer neuen Sprache – MQL6 – und einer neuen Plattform – MetaTrader 6 – sehr nahe.

Dies ist der erste Artikel in einer Serie, in der ich ein Werkzeug beschreiben werde, das die manuelle Verwendung von Chartgrafiken mit Hilfe von Tastaturkürzeln ermöglicht. Es ist sehr praktisch: man drückt eine Taste und eine Trendlinie erscheint, drückt man eine andere Taste — so entsteht ein Fibonacci-Fächer mit den benötigten Parametern. Es wird auch möglich sein, den Zeitrahmen zu wechseln, die Ebenen neu anzuordnen oder alle Objekte aus dem Diagramm zu löschen.

Dieser Artikel widmet sich dem Thema "Erweitern der Möglichkeiten von MQL4 Programmen mit Funktionen des Betriebssystems und anderen Mitteln der Programmentwicklung". Der Artikel beschreibt ein Beispiel eines Programmsystems, das die Aufgabe der Synchronisierung mehrerer Terminal-Kopien, basierend auf einer einzelnen Quellvorlage, umsetzt.