Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Wir fahren fort neue Elemente der Tabellendarstellung hinzuzufügen (CCanvasTable). Eine Tabelle ist nun in der Lage: die Zeile unter der Maus hervorzuheben; eine Liste von Icons einer Zelle zuzuweisen und eine Methode aus der Liste ein Icon auszuwählen; die Möglichkeit während der Laufzeit Text einer Zelle zu setzen, zu verändern und noch mehr.

In diesem Beitrag werden verschiedene Besonderheiten in der Darstellung von Quoten analysiert, die im MetaTrader Client-Terminal vorhanden sind. Dies ist ein allgemeines Thema, es geht hier also nicht um Programmierung.

In diesem Artikel werden wir eine einfache Bibliothek für die Erstellung der 3D-Grafiken und deren weiteren Betrachtung in Microsoft Excel schreiben. Wir werden standarde Optionen MQL4 verwenden, um die Daten vorzubereiten und in * .csv-Datei zu exportieren.

Wir arbeiten rund um die Uhr daran, unseren Signalservice mithilfe neuer Mechaniken und via Hinzufügung neuer Funktionen bzw. Behebung bekannter Fehler zu verbessern. Der Signalservice von MetaTrader 2012 wie auch der der aktuellen MetaTrader-Version können als zwei vollständig verschiedene Services betrachtet werden. Wir sind gerade dabei, den Service Eine Virtuelle Cloud zum Hosten zu implementieren, der aus einem Netzwerk von Servern besteht, das spezifische MetaTrader-Kundenterminalversionen unterstützen soll.

Wir fahren fort neue Elemente der Tabellendarstellung hinzuzufügen: Datensortierung, Handhabung der Zahl der Spalten und Zeilen, Setzen des Zelltyps, um dort auch Steuerelemente eintragen zu können.

Obwohl die Erstellung eines automatisierten EA keine sehr schwierige Aufgabe ist, können ohne die notwendigen Kenntnisse viele Fehler gemacht werden. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man die erste Stufe der Automatisierung aufbaut, die darin besteht, einen Auslöser zu erstellen, um den Breakeven und einen Trailing-Stop zu aktivieren.

In diesem Artikel betrachten wir die Ver-/Entschlüsselung von Objekten im MetaTrader und in externen Anwendungen. Unser Ziel ist es, die Bedingungen zu bestimmen, unter denen die gleichen Ergebnisse mit den gleichen Ausgangsdaten erzielt werden.

Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode des Deep Q-Learning vertraut machen. Mit dieser Methode hat das DeepMind-Team ein Modell geschaffen, das einen Menschen beim Spielen von Atari-Computerspielen übertreffen kann. Ich denke, es wird nützlich sein, die Möglichkeiten der Technologie zur Lösung von Handelsproblemen zu bewerten.

In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.

Ein eher universeller Ansatz zum Schreiben von Indikatoren des ZigZag Typs wird vorgeschlagen. Die Methode beinhaltet einen wesentlichen Teil bereits beschriebener ZigZags und ermöglicht Ihnen relativ leicht neue zu erzeugen.

In diesem neuen Artikel aus unserer Serie zum Erlernen der Entwicklung von Handelssystemen stelle ich Ihnen den Commodities Channel Index (CCI) vor, erkläre seine Besonderheiten und zeige Ihnen, wie Sie ein Handelssystem auf Basis dieses Indikators erstellen können.

Ein Jahr ist vergangen, seit die Verkäufe im MQL5 Market begonnen haben. Wir blicken zurück auf ein Jahr harter Arbeit, die sich gelohnt hat: der neue Service ist zum größten Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren für die MetaTrader 5 Plattform geworden.

Was ist Sozialer Handel? Sozialer Handel ist eine Kooperation von Händlern und Investoren mit Vorteilen für beide Seiten. Erfolgreiche Händler gestatten Einblicke in ihren Handel und potenzielle Investoren profitieren von diesen Einblicken und kopieren die Handel von denjenigen, die am vielversprechendsten aussehen.

Welchen Indikator für Handelsbenachrichtigungen (Alerts) oder nur die Methoden zu ihrer Berechnung man verwendet, wird in der Regel beim Testen von EAs mit diesen Handelsbenachrichtigungen entschieden Es ist allerdings nicht immer möglich/erforderlich/sinnvoll einen EA für jeden Indikator zu schreiben. Sie können die Rentabilität des Trading auf die Handelsbenachrichtigungen von anderen Indikatoren sofort berechnen, unter Verwendung eines speziellen Indikators, der deren Handelsbenachrichtigungen sammelt und ein Bild des idealen Trading ihnen zeichnet. Er kann Ihnen sowohl dabei helfen eine visuelle Einschätzung der zu erzielenden Ergebnisse zu machen, als auch dabei schnell die optimalsten Parameter zu wählen.

Der Artikel vergleicht den klassischen MQL5-Zugriff auf Indikatoren mit alternativen MQL4-Methoden. Mehrere Varianten des Zugriffs auf Indikatoren im MQL4-Stil werden berücksichtigt: mit und ohne Speicherung (caching) der Handles der Indikatoren. Die Handles auf die Indikatoren innerhalb des MQL5-Kerns werden ebenfalls analysiert.

In diesem Artikel werde ich das Konzept des Aufbaus von grafischen Objekten aus dem vorherigen Artikel überarbeiten und die Basisklasse aller grafischen Objekte der Bibliothek vorbereiten, die von der Klasse CCanvas der Standardbibliothek angetrieben wird.

Ein Indikator für interaktive Arbeit mit Trendlinien, Fibo-Ebenen, Symbole manuell auf ein Chart gelegt. Er ermöglicht Ihnen die farbigen Zonen der Fibo-Ebenen zu zeichnen, zeigt die Momente in denen der Kurs die Trendlinie kreuzt, verwaltet das "Kurs Label" Objekt.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundsätzen der Erstellung von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren befassen. Wir werden auch sehen, wie man auf die Daten solcher Indikatoren von Expert Advisors und anderen Indikatoren zugreifen kann. Wir werden die Hauptmerkmale der Verwendung von Multi-Indikatoren in Expert Advisors und Indikatoren besprechen und sehen, wie man sie durch nutzerdefinierte Indikatorpuffer darstellen kann.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines einfachen Mehrperiodenindikators auf der Grundlage der DoEasy-Bibliothek. Wir verbessern die Klasse der Zeitreihen so, dass sie Daten aus beliebigen Zeitrahmen empfangen können, um sie in der aktuellen Diagrammperiode anzuzeigen.

Der algorithmusbasierte Handel wird immer beliebter und notwendiger, wodurch es natürlich auch zu einer Nachfrage nach exotischen Algorithmen und ungewöhnlichen Aufgaben kam. Solche komplexen Anwendungen sind zu einem gewissen Ausmaß in der Code Base oder auf dem Market verfügbar. Obwohl Händler mit ein paar Klicks einfach auf diese Anwendungen zugreifen können, erfüllen sie möglicherweise nicht all ihre Anforderungen. In solchen Fällen suchen Händler im Abschnitt MQL5 Freelance nach Entwicklern, die die gewünschte Anwendung schreiben können, und erteilen einen Auftrag.

Wir beginnen mit dem Testen der Muster und der Prüfung der Methoden, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währungspaaren beschrieben wurden. Schauen wir, wie die Ausbruchsmuster der Levels für Überkauft/Überverkauft in der Praxis angewandt werden.

Jeder Entwickler möchte in der Lage sein, Code schneller zu schreiben, und die Fähigkeit, schneller und effektiver zu programmieren, ist keine besondere Fähigkeit, mit der nur wenige Menschen geboren werden. Das ist eine Fähigkeit, die man lernen kann, und das ist es, was ich in diesem Artikel zu vermitteln versuche.

In diesem Artikel werde ich mit der Verbesserung der Indikatorpufferobjekte und der Sammelklasse für die Arbeit in Mehrperioden- und Mehrsymbolmodi beginnen. Ich werde den Betrieb von Pufferobjekten für den Empfang und die Anzeige von Daten aus einem beliebigen Zeitrahmen auf dem aktuellen Symbolchart bespreche.

In diesem Artikel werde ich die Klasse des abstrakten grafischen Objekts erstellen. Dieses Objekt soll als Grundlage für die Erstellung der Klasse der grafischen Standardobjekte dienen. Grafische Objekte haben mehrere Eigenschaften. Daher muss ich vor der eigentlichen Erstellung der Klasse des abstrakten grafischen Objekts eine Menge Vorarbeit leisten. Dazu gehört das Festlegen der Eigenschaften in den Enumerationen der Bibliothek.

Die meisten Abonnenten wählen ein Handelssignal nach der Schönheit der Bilanzkurve und nach der Anzahl der Abonnenten. Deshalb achten viele Anbieter heute eher auf schöne Statistiken als auf echte Signalqualität, spielen oft mit Losgrößen und reduzieren die Saldenkurve künstlich nur für ein ideales Erscheinungsbild. Dieses Papier befasst sich mit den Zuverlässigkeitskriterien und den Methoden, mit denen ein Anbieter seine Signalqualität verbessern kann. Eine beispielhafte Analyse einer bestimmten Signalhistorie wird vorgestellt, ebenso wie Methoden, die einem Anbieter helfen würden, diese profitabler und risikoärmer zu gestalten.

Entdecken Sie, wie Sie MQL5 nutzen können, um den S&P 500 mit Präzision zu prognostizieren, indem Sie die klassische technische Analyse für zusätzliche Stabilität einbeziehen und Algorithmen mit bewährten Prinzipien für robuste Markteinblicke kombinieren.