Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Im ersten Teil begannen wir mit der Erstellung einer großen plattformübergreifenden Bibliothek, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Danach haben wir die Collection (Sammlung bzw. Liste) von historischen Aufträgen und Deals implementiert. Unser nächster Schritt ist das Erstellen einer Klasse für eine komfortable Auswahl und Sortierung von Aufträgen, Deals und Positionen in Collections. Wir werden das Basis-Bibliotheksobjekt Engine implementieren und der Bibliothek die Collection von Marktorders und Positionen hinzufügen.

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.

In diesem Artikel finden Sie ein Beispiel für die Optimierung nach dem Kriterium Gewinn/Kreditinanspruchnahme, wobei die Resultate in einer Datei zusammengefasst werden, die für die Verwendung mit einem standardisierten "Expert Advisor" - dem Gleitenden Durchschnitt - geeignet ist.

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

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den Objekt-orientierten Fähigkeiten der MQL5-Sprache zur Erzeugung von Objekten, die die Arbeit mit globalen Variablen des Terminals erleichtern. Als praktisches Beispiel betrachte ich einen Fall, wo die globalen Variablen als Kontrollpunkte zur Implementierung der Programmphasen eingesetzt werden.

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.

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.

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.

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.

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 beschreibt den Algorithmus, um die Kerzenmuster von OpenCL für den Tester im Modus "1 Minute OHLC" zu implementieren. Wir werden auch die Geschwindigkeiten des integrierten Strategietesters, gestartet in schnellen und langsamen Modi, vergleichen.

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.

Der Artikel beschreibt einen Algorithmus der Volumenerhöhung eines Gewinn-Trades. Seine Umsetzung mit MQL4 Mitteln wird in dem Artikel beschrieben.

Jeder, der anfängt in Forex zu arbeiten, versucht diese Frage zu beantworten. Aber nicht jeder findet die Antwort, aich nach vielen Jahren harter Arbeit und Suche. Ich persönlich habe diese Frage beantwortet, sowie viele andere Fragen in diesem Artikel. Als Ergebnis dieser Anworten wurde ein Weg zur Schaffung einer effizienten Handelsstrategie bestimmt.

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

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!

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 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.

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.

Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.

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.

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.

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.

Beim Abonnieren zu Signalen kann eine solche Situation auftreten: Ihre Hebelwirkung im Trading-Konto ist 1:100, der Anbieter hat einen Hebel von 1: 500 und handelt mit einem minimalen Lot, und Ihre Handelsbilanzen handeln nahezu gleich - mit dem Abbildungsverhältnis zwischen 10% und 15%. In diesem Artikel erfahren Sie, wie in diesem Fall das Abbildungsverhältnis erhöhen kann.

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.

Dieser Beitrag behandelt Handelsmethoden, mit denen die Sicherheit von Handelsoperationen auf Aktienbörsen und Märkten mit geringer Liquidität gewährleistet wird, anhand des Beispiels des Terminmarktes der Moskauer Börse. Er liefert einen praktischen Ansatz für die Handelstheorie aus dem Beitrag "Grundlagen der Preisbildung von Börsen anhand des Beispiels des Terminmarktes der Moskauer Börse".

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.

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.

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.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Algorithmus der Entwicklung von Bestandsindikatoren auf Basis von realen Volumina mit den Funktionen CopyTicks() und CopyTicksRange(). Einige subtile Aspekte der Entwicklung solcher Indikatoren sowie deren Betrieb in Echtzeit und im Strategietester werden ebenfalls beschrieben.

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.