Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.

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Die Rezepte MQL5 - die Handelssignale der Pivots
Die Rezepte MQL5 - die Handelssignale der Pivots

Die Rezepte MQL5 - die Handelssignale der Pivots

Im Artikel wurde der Prozess der Entwicklung und der Realisierung des Klasse-Signalgebers auf der Grundlage der Pivots dargestellt — der Wendeebenen. Auf der Grundlage dieser Klasse wird die Strategie unter Verwendung der Standardbibliothek gebaut. Es werden die Möglichkeiten der Entwicklung der Pivots-Strategie durch das Hinzufügen der Filter betrachtet.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

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.
MQL5 Cookbook: Verschiedene Print-Modi nutzen
MQL5 Cookbook: Verschiedene Print-Modi nutzen

MQL5 Cookbook: Verschiedene Print-Modi nutzen

Dies ist der erste Beitrag der MQL5 Cookbook-Reihe. Ich beginne mit einfachen Beispielen, damit auch diejenigen, die gerade ihren ersten Erfahrungen im Programmieren machen, mit der neuen Sprache vertraut werden. Ich kann mich noch gut an meine ersten Anstrengungen beim Entwurf und Programmieren von Handelssystemen erinnern, die sich extrem schwierig gestalteten. Das lag schlichtweg an der Tatsache, dass dies die erste Programmiersprache meines Lebens war. Doch schon bald stellte sich das Ganze als wesentlich leichter heraus als gedacht - und nach wenigen Monaten konnte ich ziemlich komplexes Programm entwickeln.
Grafische Interfaces XI: Integration der graphischen Standardbibliothek (build 16)
Grafische Interfaces XI: Integration der graphischen Standardbibliothek (build 16)

Grafische Interfaces XI: Integration der graphischen Standardbibliothek (build 16)

Eine neue Version der Grafikbibliothek zum Erstellen wissenschaftlicher Diagramme (die Klasse CGraphic) wurde vor Kurzen veröffentlicht. Mit dieser Aktualisierung der weiterentwickelten Bibliothek, um grafische Interfaces zu erstellen, wird eine Version mit neuem Steuerelemente zur Erstellung von Diagrammen eingeführt. Jetzt ist es noch einfacher, Daten verschiedener Typen zu visualisieren.
Grafische Interfaces II: Das Menu-Item-Element (Kapitel 1)
Grafische Interfaces II: Das Menu-Item-Element (Kapitel 1)

Grafische Interfaces II: Das Menu-Item-Element (Kapitel 1)

In dem zweiten Teil dieser Serie, werden wir im Detail auf die Entwicklung von Interface Elementen, wie einen Hauptmenü und Kontextmenüs eingehen. Wir werden auch das Zeichnen und das Entwickeln einer speziellen Klasse für diese Elemente berücksichtigen. Wir werden ausführlich den Fragen der Verwaltung von Events und benutzerdefinierten Events nachgehen.
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Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 1): Arbeiten mit Optimierungsberichten

Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 1): Arbeiten mit Optimierungsberichten

Der erste Artikel beschäftigt sich mit der Erstellung eines Toolkits für die Arbeit mit Optimierungsberichten, für den Import aus dem Terminal sowie für die Filterung und Sortierung der erhaltenen Daten. MetaTrader 5 ermöglicht das Laden von Optimierungsergebnissen, unser Ziel ist es jedoch, dem Optimierungsbericht unsere eigenen Daten hinzuzufügen.
FANN2MQL Tutorial zu neuralem Netzwerk
FANN2MQL Tutorial zu neuralem Netzwerk

FANN2MQL Tutorial zu neuralem Netzwerk

Dieser Artikel wurde geschrieben, um Ihnen anhand eines Beispiels zu zeigen, wie Sie neurale Netzwerke über FANN2MQL verwenden: einem neuralen Netzwerk ein einfaches Muster lehren und testen, ob es Muster erkennen kann, die es nie zuvor gesehen hat.
3D-Modellierung in MQL5
3D-Modellierung in MQL5

3D-Modellierung in MQL5

Eine Zeitreihe stellt ein dynamisches System dar, in welches Werte einer zufälligen Größe einer nach dem anderen eintreffen: kontinuierlich oder in gewissen Zeitabständen. Der Übergang von einer flachen zur dreidimensionalen Analyse des Marktes ermöglicht es, komplexe Prozesse und Erscheinungen aus einer neuen Perspektive zu betrachten. In diesem Artikel werden Visualisierungsfunktionen für eine 3D-Darstellung zweidimensionaler Daten beschrieben.
Optimierungsmanagement (Teil II): Erstellen der Schlüsselobjekte und der Add-on-Logik
Optimierungsmanagement (Teil II): Erstellen der Schlüsselobjekte und der Add-on-Logik

Optimierungsmanagement (Teil II): Erstellen der Schlüsselobjekte und der Add-on-Logik

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der vorherigen Veröffentlichung über das Erstellen einer grafischen Oberfläche für das Optimierungsmanagement. Der Artikel berücksichtigt die Logik des Add-ons. Es wird ein Wrapper für das MetaTrader 5 Terminal erstellt, der es ermöglicht, das Add-on als verwalteten Prozess über C# auszuführen. Darüber hinaus wird in diesem Artikel der Betrieb mit Konfigurationsdateien und Setup-Dateien betrachtet. Die Anwendungslogik ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil beschreibt die Methoden, die nach dem Drücken einer bestimmten Taste aufgerufen werden, während der zweite Teil den Start und die Verwaltung der Optimierung umfasst.
Verarbeitung von Ereignissen in MQL5: Unmittelbare Änderung des Zeitraums für den gleitenden Durchschnitt
Verarbeitung von Ereignissen in MQL5: Unmittelbare Änderung des Zeitraums für den gleitenden Durchschnitt

Verarbeitung von Ereignissen in MQL5: Unmittelbare Änderung des Zeitraums für den gleitenden Durchschnitt

Angenommen, dass ein MA (Gleitender Durchschnitt) Indikator mit Zeitraum 13 auf ein Chart angewandt wird. Und wir den Zeitraum auf 20 ändern wollen, wir dazu aber nicht in das Dialogfenster Indikator-Eigenschaften gehen und die Zahl von 13 zu 20 ändern wollen, da wir einfach auf diese Aktionen mit der Maus und der Tastatur keine Lust mehr haben. Und wir wollen vor allem nicht den Indikator-Code öffnen und dort was ändern. Wir wollen einfach nur eine Taste drücken - und zwar "Bild nach oben" neben dem Zahlenfeld auf der Tastatur. In diesem Beitrag sage ich Ihnen wie das geht.
Technische Indikatoren und digitale Filter
Technische Indikatoren und digitale Filter

Technische Indikatoren und digitale Filter

In diesem Beitrag werden technische Indikatoren als digitale Filter behandelt. Es werden die Arbeitsprinzipien und die grundlegenden Eigenschaften von digitalen Filtern erklärt. Außerdem werden einige praktische Möglichkeiten, das Filter-Kernel im MetaTrader 5 Terminal zu empfangen und die Integration des vorgefertigten Spektrumanalysators aus dem Beitrag "Erstellen eines Spektrumanalysators" berücksichtigt. Die Impuls- und Spektrumeigenschaften typischer digitaler Filter werden als Beispiele verwendet.
Cross-Plattform Expert Advisor: Einführung
Cross-Plattform Expert Advisor: Einführung

Cross-Plattform Expert Advisor: Einführung

Dieser Artikel erläutert eine Methode, durch die leichter und schneller Cross-Plattform Expert Advisors entwickelt werden können. Die vorgeschlagene Methode vereinigt die Funktionen beider Versionen in einer einzigen Klasse, und trennt die Umsetzung der abgeleiteten Klassen für die inkompatible Funktionen.
Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)
Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)

Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.
Dr. Handel oder: Wie ich lernte, mir keine Sorgen mehr zu machen und einen autodidakten Expert Advisor erstellte
Dr. Handel oder: Wie ich lernte, mir keine Sorgen mehr zu machen und einen autodidakten Expert Advisor erstellte

Dr. Handel oder: Wie ich lernte, mir keine Sorgen mehr zu machen und einen autodidakten Expert Advisor erstellte

Vor einem Jahr hat Joo uns in seinem Artikel "Genetic Algorithms - It's Easy!" (Genetische Algorithmen - leicht gemacht!) ein Werkzeug für die Implementierung des genetischen Algorithmus in MQL5 gegeben. Mit diesem Werkzeug werden wir nun einen Expert Advisor erstellen, der unter bestimmten Rahmenbedingungen seine eigenen Parameter genetisch optimieren kann.
Integration von MetaTrader 4  Client Terminal mit MS SQL Server
Integration von MetaTrader 4  Client Terminal mit MS SQL Server

Integration von MetaTrader 4 Client Terminal mit MS SQL Server

Der Artikel gibt ein Beispiel der Integration von MetaTrader 4 Client Terminal mit MS SQL Server unter Verwendung einer DLL-Datei. Angehangen sind beide Quellcodes in C++ und MQL4 und ein funktionsfertiges und kompiliertes Visual C++ 6.0 SP5 Projekt.
Marktmathematik: Gewinn, Verlust und Kosten
Marktmathematik: Gewinn, Verlust und Kosten

Marktmathematik: Gewinn, Verlust und Kosten

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie den Gesamtgewinn oder -verlust eines Handels einschließlich Provision und Swap berechnen können. Ich werde das genaueste mathematische Modell zur Verfügung stellen und es verwenden, um den Code zu schreiben und ihn mit der Norm zu vergleichen. Außerdem werde ich versuchen, in die Hauptfunktion von MQL5 zur Berechnung des Gewinns einzudringen und alle erforderlichen Werte aus der Spezifikation zu ermitteln.
Besonderheiten und Einschränkungen beim Testen von Handelstrategien in MetaTrader 4
Besonderheiten und Einschränkungen beim Testen von Handelstrategien in MetaTrader 4

Besonderheiten und Einschränkungen beim Testen von Handelstrategien in MetaTrader 4

Dieser Artikel erläutert Besonderheiten und Einschränkungen beim Testen von Handelsstrategien in MetaTrader 4...
Erstellung der Dokumentation basierend auf Quellcodes von MQL5
Erstellung der Dokumentation basierend auf Quellcodes von MQL5

Erstellung der Dokumentation basierend auf Quellcodes von MQL5

Der Artikel beschäftigt sich mit der Erstellung der Dokumentation zu einem Code in MQL5 und beginnt mit der Automatisierung der Platzierung von Tags. Weiter wird die Arbeit mit dem Programm Doxygen beschrieben, ihre Konfiguration und das Erhalten von Ergebnissen in verschiedenen Formaten: in HTML, HtmlHelp und in PDF.
Tipps für unerfahrene Auftraggeber
Tipps für unerfahrene Auftraggeber

Tipps für unerfahrene Auftraggeber

Eine Volksweisheit, die häufig den unterschiedlichsten Berühmtheiten zugeschrieben wird, lautet: „Nur wer nichts tut, macht keine Fehler.“ Wenn man nicht das Nichtstun selbst für einen Fehler hält, lässt sich diese Behauptung kaum bestreiten. Dagegen ist es absolut möglich, einmal begangene Fehler (eigene ebenso wie die anderer) zu analysieren, um die Anzahl zukünftiger Fehler zu minimieren. Hier wird der Versuch unternommen, mögliche Situationen auszuwerten, die bei der Arbeit mit dem Dienst „Freie Mitarbeit“ entstehen können.
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging

Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging

Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.
Entwicklung eines plattformübergreifenden Grider-EAs (Teil III): Korrekturbasiertes Raster mit Martingal
Entwicklung eines plattformübergreifenden Grider-EAs (Teil III): Korrekturbasiertes Raster mit Martingal

Entwicklung eines plattformübergreifenden Grider-EAs (Teil III): Korrekturbasiertes Raster mit Martingal

In diesem Artikel werden wir versuchen, den bestmögliche, rasterbasierten EA zu entwickeln. Wie üblich wird dies ein plattformübergreifender EA sein, der sowohl mit MetaTrader 4 als auch mit MetaTrader 5 arbeiten kann. Der erste EA war gut genug, außer dass er über einen langen Zeitraum keinen Gewinn erzielen konnte. Der zweite EA konnte in Zeiträumen von mehr als einigen Jahren arbeiten. Leider konnte er nicht mehr als 50% Gewinn pro Jahr bei einem maximalen Drawdown von weniger als 50% erzielen.
Grundlagen der Statistik
Grundlagen der Statistik

Grundlagen der Statistik

Jeder Devisenhändler arbeitet mit bestimmten statistischen Rechenverfahren, selbst wenn es sich um einen Verfechter der Fundamentalanalyse handelt. Dieser Beitrag führt Sie durch die Grundlagen der Statistik, stellt Ihnen ihre fundamentalen Bestandteile vor und weist ihre Bedeutung bei der Entscheidungsfindung nach.
Grundsätze der Zeit-Transformation im Intraday-Trading
Grundsätze der Zeit-Transformation im Intraday-Trading

Grundsätze der Zeit-Transformation im Intraday-Trading

Dieser Artikel enthält das Konzept der operativen Zeit, das es ermöglicht einen gleichmäßigeren Kursfluss zu erhalten. Er enthält außerdem den Quellcode des geänderten Moving Average, mit einem Ausgleich für diese Zeit-Transformation.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil V). Klassen und Kollektionen für Handelsereignisse, Nachrichten an das Programm senden
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil V). Klassen und Kollektionen für Handelsereignisse, Nachrichten an das Programm senden

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil V). Klassen und Kollektionen für Handelsereignisse, Nachrichten an das Programm senden

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im vierten Teil haben wir die Verfolgung von Handelsereignissen auf dem Konto getestet. In diesem Artikel werden wir Klassen für Handelsereignisse entwickeln und diese in der Kollektion der Ereignisse platzieren. Von dort aus werden sie an das Basisobjekt der Enginebibliothek und die Steuerelement des Chartprogramms.
Das MQL5-Kochbuch: Stresstests von Handelsstrategien unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole
Das MQL5-Kochbuch: Stresstests von Handelsstrategien unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole

Das MQL5-Kochbuch: Stresstests von Handelsstrategien unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole

Der Artikel betrachtet einen Ansatz für einen Stresstest einer Handelsstrategie unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole. Zu diesem Zweck wird eine eigene Symbolklasse angelegt. Diese Klasse wird verwendet, um Tickdaten von Drittanbietern zu empfangen und die Symboleigenschaften zu ändern. Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit werden wir mehrere Optionen für sich ändernde Handelsbedingungen in Betracht ziehen, unter denen eine Handelsstrategie getestet wird.
MQL5-RPC. Remote Procedure Calls von MQL5, mit Web Service Access und XML-RPC-ATC-Analysator
MQL5-RPC. Remote Procedure Calls von MQL5, mit Web Service Access und XML-RPC-ATC-Analysator

MQL5-RPC. Remote Procedure Calls von MQL5, mit Web Service Access und XML-RPC-ATC-Analysator

In diesem Artikel wird das MQL5-RPC-System beschrieben, das Remote Procedure Calls von MQL5 ermöglicht. Zuerst wird auf die Grundlagen XML-RPC eingegangen, dann folgt die MQL5 Implementierung und zwei Bespiele aus dem echten Leben. Beim ersten Beispiel wird ein externer Webdienst verwendet, beim zweiten ein Client für den einfachen Analysator Dienst XML-RPC ATC 2011. Wenn Sie sich für Implementierungen und Analysen von verschiedenen Statistiken des ATC 2011 in Echtzeit interessieren, dann ist dieser Artikel das Richtige für Sie.
RSS News Feeds lesen mit Mitteln von MQL4
RSS News Feeds lesen mit Mitteln von MQL4

RSS News Feeds lesen mit Mitteln von MQL4

Dieser Artikel befasst sich mit einem Beispiel des Lesens von RDD-Markup durch Mittel von MQL4 mit den Funktionen zur HTML-Tag Analyse. Wir werden versuchen ein Arbeitsstück anzufertigen, das in einen News-Indikator oder einfach in einen RSS-Reader in MQL4 Sprache geändert werden kann.
Kanäle. Channels. Fortgeschrittene Modelle. Wolfe Waves
Kanäle. Channels. Fortgeschrittene Modelle. Wolfe Waves

Kanäle. Channels. Fortgeschrittene Modelle. Wolfe Waves

Der Artikel beschreibt die Regeln, wie man Muster von Wolfe Waves markiert. Sie werden Informationen über den Aufbau und die Regeln der genauen Markierung finden, die Ihnen helfen, schnell und richtig die korrekten Formationen von Wellen zu finden.
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Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche

In diesem Artikel werden wir nach Marktmustern suchen, Expert Advisors basierend auf den identifizierten Mustern erstellen und prüfen, wie lange diese Muster gültig bleiben, wenn sie überhaupt ihre Gültigkeit behalten.
MQL5 Cookbook: Die History der Abschlüsse und Funktions-Library zum Erhalt von Position-Eigenschaften
MQL5 Cookbook: Die History der Abschlüsse und Funktions-Library zum Erhalt von Position-Eigenschaften

MQL5 Cookbook: Die History der Abschlüsse und Funktions-Library zum Erhalt von Position-Eigenschaften

Eine gute Gelegenheit, die in den vorangegangenen Beiträgen zu Position-Eigenschaften beschriebenen Informationen nochmals kurz zusammenzufassen. In diesem Beitrag werden wir einige zusätzliche Funktionen erzeugen, um die Eigenschaften zu erhalten, die man nur nach Zugriff auf die History der Abschlüsse abrufen kann. Darüber hinaus lernen wir Datenstrukturen kennen, mit deren Hilfe wir auf Position- und Symboleigenschaften auf weitaus bequemere Weise zugreifen können.
Probleme bei der technischen Analyse
Probleme bei der technischen Analyse

Probleme bei der technischen Analyse

Derzeit ist die technische Analyse zusammen mit der fundamentalen Analyse, ist die wichtigste Methode, die Aktienmärkte zu analysieren. Als eine Methode der Vorhersage der Dynamik bei Börsenpreisen hat die technische Analyse eine große Menge von Nachteilen, und einige von ihnen werfen Zweifel an ihrer praktischen Anwendbarkeit.
Der Indikator für "Spindles" Charting
Der Indikator für "Spindles" Charting

Der Indikator für "Spindles" Charting

Der Artikel befasst sich mit dem Zeichen der Charts "Spindels" (spindles), auch mit seiner Verwendung in Handelsstrategien und Expert-Advisors. Zunächst betrachten wir die Erscheinung des Charts, sein Zeichen und seine Verbindung mit den japanischen Kerzen. Als nächstes analysieren wir die Realisierung der Indikatoren im Code in MQL5. Wir testen auch den Experten, der auf dem Indikator basierend ist und formulieren eine Trading-Strategie.
Graphische Interfaces VI: Das Checkbox Control, Das Edit Control und deren gemischte Typen (Kapitel 1)
Graphische Interfaces VI: Das Checkbox Control, Das Edit Control und deren gemischte Typen (Kapitel 1)

Graphische Interfaces VI: Das Checkbox Control, Das Edit Control und deren gemischte Typen (Kapitel 1)

Dieser Artikel ist der Anfang des 6. Teils dieser Serie, welche der Entwicklung einer Bibliothek für die Erzeugung von grafischen Interfaces im Metatrader-Terminal gewidmet ist. In dem ersten Kapitel werden wir das Checkbox-Control, dass Edit-Control und deren gemischte Typen besprechen.
Das MQL5-Kochbuch: Entwickeln eines Grundgerüsts für ein Handelssystem auf Basis der Drei-Bildschirme-Strategie
Das MQL5-Kochbuch: Entwickeln eines Grundgerüsts für ein Handelssystem auf Basis der Drei-Bildschirme-Strategie

Das MQL5-Kochbuch: Entwickeln eines Grundgerüsts für ein Handelssystem auf Basis der Drei-Bildschirme-Strategie

In diesem Beitrag entwickeln wir ein Grundgerüst für ein Handelssystem auf Basis der Drei-Bildschirme-Strategie in MQL5. Der Expert Advisor wird dabei nicht von Grund auf neu entwickelt. Stattdessen modifizieren wir einfach das Programm aus dem vorherigen Beitrag Das "MQL5-Kochbuch: Verwendung von Indikatoren zum Festlegen von Handelsbedingungen in Expert Advisors", das unseren Zwecken bereits hervorragend dient. Somit wird dieser Beitrag auch demonstrieren, wie Sie Muster vorhandener Programme einfach modifizieren können.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?

Diese fortschrittlichen gradient-boosted Entscheidungsbaumtechniken bieten eine überragende Leistung und Flexibilität, wodurch sie sich ideal für die Finanzmodellierung und den algorithmischen Handel eignen. Erfahren Sie, wie Sie diese Tools nutzen können, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf den Finanzmärkten zu verschaffen.
Vergleich von MQL5 und QLUA - warum sind Transaktionen in MQL5 bis zu 28 Mal schneller?
Vergleich von MQL5 und QLUA - warum sind Transaktionen in MQL5 bis zu 28 Mal schneller?

Vergleich von MQL5 und QLUA - warum sind Transaktionen in MQL5 bis zu 28 Mal schneller?

Viele Trader machen sich keine Gedanken darüber, wie schnell ihre Order die Börse erreicht, wie schnell sie da ausgeführt wird und wie viel Zeit das Terminal braucht, um das Ergebnis zu erhalten. Wir uns vorgenommen, die Geschwindigkeit der Ausführung von Transaktionen zu vergleichen, denn noch keiner hat vor uns solche Messungen mithilfe von MQL5- und QLUA-Programmen durchgeführt.
Beurteilung der Fähigkeit des Fraktalindex und des Hurst-Exponenten, finanzielle Zeitreihen vorherzusagen.
Beurteilung der Fähigkeit des Fraktalindex und des Hurst-Exponenten, finanzielle Zeitreihen vorherzusagen.

Beurteilung der Fähigkeit des Fraktalindex und des Hurst-Exponenten, finanzielle Zeitreihen vorherzusagen.

Studien, die sich auf die Suche nach dem fraktalen Verhalten von Finanzdaten beziehen, deuten darauf hin, dass hinter dem scheinbar chaotischen Verhalten von ökonomischen Zeitreihen verborgene stabile Mechanismen des kollektiven Verhaltens der Teilnehmer stehen. Diese Mechanismen können zur Entstehung einer Preisdynamik an der Börse führen, die spezifische Eigenschaften von Preisreihen definieren und beschreiben kann. Im Handel könnte man von den Indikatoren profitieren, die effizient und zuverlässig die in der Praxis relevanten fraktalen Parameter in Umfang und Zeitrahmen schätzen können.
Graphische Interfaces VIII: Der Kalender (Kapitel 1)
Graphische Interfaces VIII: Der Kalender (Kapitel 1)

Graphische Interfaces VIII: Der Kalender (Kapitel 1)

Im Kapitel VIII der Reihe von Artikeln, die sich der Erstellung graphischer Oberflächen im MetaTrader widmet, betrachten wir komplexe, zusammengesetzte Steuerelemente wie Kalender, Baumdarstellung und einen Dateinavigator. Aufgrund der umfangreichen Informationen gibt es für jedes Thema eigene Artikel. Das erste Kapitel dieses Teil beschreibt das Kalenderelement und seine erweiterte Version, ein Dropdown-Kalender.
Einen interaktiven, halbautomatischen Drag-and-Drop Expert Advisor auf Grundlage vorab festgelegter Risiken und dem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) bauen
Einen interaktiven, halbautomatischen Drag-and-Drop Expert Advisor auf Grundlage vorab festgelegter Risiken und dem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) bauen

Einen interaktiven, halbautomatischen Drag-and-Drop Expert Advisor auf Grundlage vorab festgelegter Risiken und dem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) bauen

Einige Händler führen all ihre Handel automatisch aus und einige arbeiten sowohl mit automatischen als auch manuellem Handeln auf Grundlage der Ergebnisse verschiedener Indikatoren. Da ich zur zweiten Gruppe gehöre, wollte ich ein interaktives Tool, mit dem ich Risiko- und Prämien-Levels direkt vom Chart aus dynamisch abschätzen kann. In diesem Beitrag wird erläutert, wie man einen interaktiven, halb-automatischen Expert Advisor mit vorab festgelegten Eigenkapitalrisiko und einem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) implementiert. Das Expert Advisor Risiko sowie die Parameter für relativer Risiko und die Postengrößen können während der EA-Laufzeit in seinem Bedienfeld verändert werden.
Das MQL5-Kochbuch: Speichern der Optimierungsergebnisse eines Expert Advisors auf Basis bestimmter Kriterien
Das MQL5-Kochbuch: Speichern der Optimierungsergebnisse eines Expert Advisors auf Basis bestimmter Kriterien

Das MQL5-Kochbuch: Speichern der Optimierungsergebnisse eines Expert Advisors auf Basis bestimmter Kriterien

Wir setzen die Serie der Beiträge zur MQL5-Programmierung fort. Diesmal sehen wir uns an, wie man bei der Optimierung der Parameter eines Expert Advisors Ergebnisse erhält. Mit der Umsetzung wird sichergestellt, dass die Werte des entsprechenden Durchlaufs in eine Datei geschrieben werden, wenn die in den externen Parametern festgelegten Bedingungen erfüllt werden. Neben Testwerten speichern wir auch die Parameter, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.