Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Wie kann man auf nutzerdefinierte Indikatoren direkt in einem Expert Advisor zugreifen? Ein Handels-EA kann nur dann wirklich nützlich sein, wenn er nutzerdefinierte Indikatoren verwenden kann; andernfalls ist er nur ein Satz von Codes und Anweisungen.

Dies ist der erste Teil des neuen Auftragssystems. Seit wir begonnen haben, diesen EA in unseren Artikeln zu dokumentieren, hat er verschiedene Änderungen und Verbesserungen erfahren, wobei das gleiche Modell des Auftragssystems auf dem Chart beibehalten wurde.

Wir werden uns verschiedene neue Arten von Geldmanagementsystemen ansehen und ihre wichtigsten Merkmale definieren. Heute gibt es eine ganze Reihe von Geldmanagementstrategien für jeden Geschmack. Wir werden versuchen, verschiedene Möglichkeiten der Geldverwaltung auf der Grundlage unterschiedlicher mathematischer Wachstumsmodelle zu prüfen.

Begeben wir uns mit Teil zwei unserer MQL5-Serie auf eine aufschlussreiche Reise. Diese Artikel sind nicht einfach nur Anleitungen, sie sind die Tore zu einem verzauberten Reich, in dem Programmieranfänger und Zauberer gleichermaßen zu Hause sind. Was macht diese Reise wirklich magisch? Teil zwei unserer MQL5-Serie zeichnet sich durch seine erfrischende Einfachheit aus, die komplexe Konzepte für alle zugänglich macht. Beantworten Sie Ihre Fragen interaktiv und sorgen Sie so für eine bereichernde und individuelle Lernerfahrung. Lassen Sie uns eine Gemeinschaft aufbauen, in der das Verständnis von MQL5 für jeden ein Abenteuer ist. Willkommen in der Welt der Verzauberung!

In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.

Der neue Artikel aus unserer Serie über die Gestaltung eines Handelssystems auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren betrachtet einen neuen technischen Indikator - den Money Flow Index (Geldflussindikator, MFI). Wir werden ihn im Detail kennenlernen und ein einfaches Handelssystem mit Hilfe von MQL5 entwickeln, um es in MetaTrader 5 auszuführen.

In diesem Artikel werden wir die Struktur des Indikatorpuffers bei Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren untersuchen und die Darstellung farbiger Puffer dieser Indikatoren auf dem Chart organisieren.

In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.

Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.

In diesem Artikel werden wir die Anwendung aller in der Bibliothek Scikit-Learn verfügbaren Klassifizierungsmodelle untersuchen, um die Klassifizierungsaufgabe im Iris-Datensatz von Fisher, zu lösen. Wir werden versuchen, diese Modelle in das ONNX-Format zu konvertieren und die resultierenden Modelle in MQL5-Programmen zu verwenden. Außerdem werden wir die Genauigkeit der Originalmodelle mit ihren ONNX-Versionen auf dem vollständigen Iris-Datensatz vergleichen.

Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.

In diesem Artikel werde ich einen völlig anderen Ansatz für den algorithmischen Handel vorstellen, den ich nach langer Zeit gefunden habe. Das alles hat natürlich mit meinem Brute-Force-Programm zu tun, das eine Reihe von Änderungen erfahren hat, die es ihm ermöglichen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Dennoch ist der Artikel allgemeiner und so einfach wie möglich gehalten, weshalb er auch für diejenigen geeignet ist, die nichts über Brute-Force wissen.

Was ist Frames Analyzer? Dies ist ein Plug-in-Modul für jeden Expert Advisor zur Analyse von Optimierungsframes während der Parameteroptimierung im Strategietester, aber auch außerhalb des Testers, durch Lesen einer MQD-Datei oder einer Datenbank, die unmittelbar nach der Parameteroptimierung erstellt wird. Sie können diese Optimierungsergebnisse mit anderen Nutzern teilen, die über das Tool Frames Analyzer verfügen, um die Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.

Hier ist ein neuer Artikel darüber, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Dieses Mal werden wir mit dem True Strength Index (TSI) arbeiten und einen darauf basierenden Expert Advisor erstellen.

Schritt für Schritt Anleitung zur automatischen Optimierung in MQL5 für Expert Advisors. Wir werden eine robuste Optimierungslogik, bewährte Verfahren für die Parameterauswahl und die Rekonstruktion von Strategien mit Backtesting behandeln. Darüber hinaus werden übergeordnete Methoden wie die Walk-Forward-Optimierung erörtert, um Ihren Handelsansatz zu verbessern.

Der Artikel beschreibt die Theorie und Praxis der Anwendung des Backpropagation-Algorithmus in MQL5 unter Verwendung von Matrizen. Es bietet vorgefertigte Klassen zusammen mit Beispielen von Skripten, Indikatoren und Expert Advisors.

SMC (Orderblock) sind Schlüsselbereiche, in denen institutionelle Händler umfangreiche Käufe oder Verkäufe tätigen. Nach einer signifikanten Kursbewegung hilft Fibonacci dabei, ein potenzielles Retracement von einem kürzlichen Swing-Hoch zu einem Swing-Tief zu identifizieren, um einen optimalen Handelseinstieg zu finden.

In diesem Artikel geht es um die Erstellung von Diagrammen aller Optimierungsdurchläufe und um die Auswahl des optimalen nutzerdefinierten Kriteriums. Wir werden auch sehen, wie man eine gewünschte Lösung mit wenig MQL5-Kenntnissen erstellen kann, indem man die auf der Website veröffentlichten Artikel und Forumskommentare verwendet.