Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen
In diesem Artikel werden wir versuchen, Handelssysteme anzubieten, die ein sehr wichtiges Konzept auf dem Finanzmarkt verwenden, nämlich die Volatilität. Wir werden ein Handelssystem auf der Grundlage des Keltner-Kanal-Indikators bereitstellen, nachdem wir ihn verstanden haben und wissen, wie wir ihn kodieren können und wie wir ein Handelssystem auf der Grundlage einer einfachen Handelsstrategie erstellen und es dann an verschiedenen Vermögenswerten testen können.
Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)
In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.
Entwicklung einer DLL für eine Machbarkeitsstudie mit C++ Multi-Threading-Unterstützung für MetaTrader 5 unter Linux
Wir beginnen die Reise, um die Schritte und den Arbeitsablauf zu erforschen, wie man die Entwicklung für die MetaTrader 5 Plattform ausschließlich auf einem Linux-System basiert, in dem das Endprodukt nahtlos sowohl auf Windows- als auch auf Linux-Systemen funktioniert. Wir werden Wine und Mingw kennenlernen; beides sind die wichtigsten Werkzeuge für die plattformübergreifende Entwicklung. Vor allem Mingw für seine Threading-Implementierungen (POSIX und Win32), die wir bei der Auswahl der Software berücksichtigen müssen. Anschließend erstellen wir eine Proof-of-Concept-DLL und verwenden sie in MQL5-Code, um schließlich die Leistung der beiden Threading-Implementierungen zu vergleichen. Alles als eine Grundlage, die Sie selbst weiter ausbauen können. Nach der Lektüre dieses Artikels sollten Sie mit der Erstellung von MT-bezogenen Tools unter Linux vertraut sein.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden
In diesem Artikel werden wir uns überlegen, die Listen der Bar-Objekte für jede verwendete Symbolperiode zu einem einzigen Symbol-Zeitreihen-Objekt zusammenzufassen. Auf diese Weise wird jedes Symbol ein Objekt haben, das die Listen aller verwendeten Symbolzeitreihen-Perioden speichert.
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 77): Objektklasse der Schatten
In diesem Artikel werde ich eine separate Klasse für das Schattenobjekt erstellen, das ein Nachkomme des grafischen Elementobjekts ist, und die Möglichkeit hinzufügen, den Objekthintergrund mit einem Farbverlauf zu füllen.
Ein Beispiel für die Zusammenstellung von ONNX-Modellen in MQL5
ONNX (Open Neural Network eXchange) ist ein offenes Format zur Darstellung neuronaler Netze. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie zwei ONNX-Modelle gleichzeitig in einem Expert Advisor verwenden können.
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 79): Die Objektklasse "Animationsrahmen" und ihre abgeleiteten Objekte
In diesem Artikel werde ich die Klasse eines einzelnen Animationsrahmens und seiner Nachkommen entwickeln. Die Klasse soll das Zeichnen von Formen unter Beibehaltung und anschließender Wiederherstellung des Hintergrunds unter ihnen ermöglichen.
Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm
In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit erörtern, Informationen über geschlossene Positionen auf der Grundlage ihrer Handelshistorie zu erhalten. Außerdem werde ich einen einfachen Indikator erstellen, der den ungefähren Gewinn/Verlust der Positionen auf jedem Balken als Diagramm anzeigt.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression
Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.
Entwicklung eines Handelsroboters in Python (Teil 3): Implementierung eines modellbasierten Handelsalgorithmus
Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. In diesem Artikel werden wir einen Handelsalgorithmus in Python erstellen.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 73): Das Formularobjekt eines grafischen Elements
Der Artikel erschließt einen neuen großen Bereich der Bibliothek für die Arbeit mit Grafiken. Im aktuellen Artikel werde ich das Mausstatusobjekt, das Basisobjekt aller grafischen Elemente und die Klasse des Formularobjekts der Bibliothek grafische Elemente erstellen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren
Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt
In diesem neuen Artikel unserer Serie werden wir ein neues technisches Instrument kennenlernen, das für unseren Handel nützlich sein kann: den Indikator Awesome Oscillator (AO). Wir werden lernen, wie man mit diesem Indikator ein Handelssystem entwickeln kann.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 69): Kollektionsklasse der Chart-Objekte
Mit diesem Artikel beginne ich die Entwicklung der Kollektionsklasse der Chart-Objekt. Die Klasse wird die Kollektionsliste der Chart-Objekte mit ihren Unterfenstern und Indikatoren speichern und die Möglichkeit bieten, mit beliebigen ausgewählten Charts und ihren Unterfenstern oder mit einer Liste von mehreren Charts gleichzeitig zu arbeiten.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering
Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.
Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse
Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.
Anwendung von OLAP im Handel (Teil 4): Quantitative und visuelle Analyse der Testberichte
Der Artikel bietet grundlegende Werkzeuge für die OLAP-Analyse von Testberichten in Bezug auf einzelne Durchläufe und Optimierungsergebnisse. Das Werkzeug kann mit Dateien im Standardformat (tst und opt) arbeiten und bietet auch eine grafische Schnittstelle. MQL-Quellcodes sind unten angefügt.
Kometenschweif-Algorithmus (CTA)
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Optimierungsalgorithmus nach dem Kometenschweif (Comet Tail Optimization Algorithm, CTA), der sich von einzigartigen Weltraumobjekten inspirieren lässt - von Kometen und ihren beeindruckenden Schweifen, die sich bei der Annäherung an die Sonne bilden. Der Algorithmus basiert auf dem Konzept der Bewegung von Kometen und ihren Schweifen und ist darauf ausgelegt, optimale Lösungen für Optimierungsprobleme zu finden.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster
Der Artikel betrachtet ein Beispiel für die Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren unter Verwendung eines einzigen Indikator-Puffers für die Konstruktion und die Darstellung im Indikator-Unterfenster. Ich werde die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Standardindikatoren vorbereiten, die im Hauptfenster des Programms arbeiten und mehr als einen Puffer für die Anzeige ihrer Daten haben.
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)
In diesem Artikel werden wir das gesamte Wissen aus dieser Serie in die Praxis umsetzen. Wir werden endlich ein 100%ig automatisiertes und funktionierendes System aufbauen. Aber vorher müssen wir noch ein letztes Detail klären.
Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Tabs für "Hausaufgaben" und das Sichern grafischer Objekte
In diesem Artikel werden wir die Fähigkeiten des zuvor erstellten Hilfsprogramms erweitern, indem wir Tabs (Registerkarten) zur Auswahl der benötigten Symbole hinzufügen. Wir werden auch lernen, wie man grafische Objekte, die wir erstellt haben, auf dem spezifischen Symboldiagramm speichert, damit wir sie nicht ständig neu erstellen müssen. Außerdem erfahren wir, wie man nur mit Symbolen arbeitet, die zuvor über eine bestimmte Website ausgewählt wurden.
Aufbau und Test des Handelssystems Aroon
In diesem Artikel erfahren wir, wie wir ein Aroon-Handelssystem aufbauen können, nachdem wir die Grundlagen der Indikatoren und die erforderlichen Schritte zum Aufbau eines Handelssystems auf der Grundlage des Aroon-Indikators gelernt haben. Nachdem wir dieses Handelssystem aufgebaut haben, werden wir es testen, um zu sehen, ob es profitabel sein kann oder noch optimiert werden muss.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
Der Artikel vervollständigt die Entwicklung von Objekten der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden. Anhand des Standardindikators Ichimoku Kinko Hyo analysieren wir beispielsweise die Erstellung von zusammengesetzten, nutzerdefinierten Indikatoren, die über gezeichnete Hilfspuffer zur Anzeige von Daten auf dem Chart verfügen.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 87): Grafische Kollektion - Verwaltung der Änderungen von Eigenschaften von Objekten auf allen offenen Charts
In diesem Artikel werde ich meine Arbeit an der Kontrolle von Standardereignissen für grafische Objekte fortsetzen und eine Funktionalität schaffen, die es den Nutzern ermöglicht, Änderungen der Eigenschaften von grafischen Objekten zu kontrollieren, die auf beliebigen im Terminal geöffneten Charts platziert sind.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)
In diesem Artikel werden wir den letzten Schritt zu einem schnellen EA machen. Machen Sie sich also auf eine längere Lektüre gefasst. Um unseren Expert Advisor zuverlässig zu machen, werden wir zunächst alles aus dem Code entfernen, was nicht Teil des Handelssystems ist.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)
Erschließen Sie das Potenzial der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien und Dienstprogrammen mit unserer ausführlichen Anleitung zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in die grundlegenden Prinzipien der objektorientierten Programmierung und entdecken Sie, wie Sie mit Leichtigkeit und Effizienz einzelne oder mehrere bewegliche GUIs auf demselben Diagramm entwerfen und implementieren können.
Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage
In Fortführung des Themas des vorangegangenen Artikels habe ich mich entschlossen, eine flexiblere und funktionellere Vorlage zu erstellen, die über größere Möglichkeiten verfügt und sowohl in der Freiberuflichkeit als auch als Basis für die Entwicklung von Mehrwährungs- und Mehrperioden-EAs mit der Fähigkeit zur Integration mit externen Lösungen effektiv genutzt werden kann.
Indikatoren mit interaktiven Steuerelementen auf dem Chart
Der Artikel bietet eine neue Perspektive auf Indikatorschnittstellen. Ich werde mich auf die Bequemlichkeit konzentrieren. Nachdem ich im Laufe der Jahre Dutzende verschiedener Handelsstrategien ausprobiert und Hunderte verschiedener Indikatoren getestet habe, bin ich zu einigen Schlussfolgerungen gekommen, die ich Ihnen in diesem Artikel mitteilen möchte.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 63): Markttiefe und deren abstrakte Anforderungsklasse
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit der Markttiefe (Depth of Market, DOM) beginnen. Ich werde auch die Klasse des abstrakten Objekts der Markttiefe und seine Nachkommen erstellen.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt
Ein neuer Artikel aus unserer Serie über die Erstellung einfacher Handelssysteme anhand der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Accelerator Oscillator, und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem mit ihm entwickelt.
Indikatoren mit Hintergrund: Kanäle mit Transparenz
In diesem Artikel stelle ich eine Methode zur Erstellung von nutzerdefinierten Indikatoren vor, deren Zeichnungen mit der Klasse CCanvas aus der Standardbibliothek erstellt werden, und zeige die Eigenschaften von Charts für die Koordinatenkonvertierung. Ich werde speziell auf Indikatoren eingehen, die den Bereich zwischen zwei Linien mit Transparenz füllen müssen.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)
Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und die Verwaltung automatisierter Handelsaspekte wie Handelslimits, Handelszeiträume und Gewinn-/Verlustschwellen durchzuführen. Erhalten Sie eine schrittweise Anleitung, um Ihr Verständnis und Ihre Implementierung dieser Konzepte in MQL5 zu verbessern.
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen
Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)
Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.
Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python
In diesem Artikel werden wir die Sentiment-Analyse und ONNX-Modelle mit Python vorstellen, die in einem EA verwendet werden können. Ein Skript führt ein trainiertes ONNX-Modell aus TensorFlow für Deep Learning-Vorhersagen aus, während ein anderes Nachrichtenschlagzeilen abruft und die Stimmung mithilfe von KI quantifiziert.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)
Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.
Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten
Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten verwenden können, die nicht im MetaTrader zu finden sind, sondern nur von Indikatoren der Preisanalyse und der technischen Analyse stammen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie auf Daten zugreifen können, die Ihre Handelskraft um ein Vielfaches erhöhen. Sie können die Leistung der MetaTrader-Software vervielfachen, wenn Sie den Output anderer Software, Makro-Analysemethoden und hochentwickelte Tools über die API-Daten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie APIs nutzen können und stellen Ihnen nützliche und wertvolle API-Datendienste vor.
DoEasy. Steuerung (Teil 25): Das WinForms-Objekt Tooltip
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des Steuerelements Tooltip (Schnellinfo) sowie neuer grafischer Primitive für die Bibliothek beginnen. Natürlich hat nicht jedes Element eine Tooltip, aber jedes grafische Objekt kann ein solches besitzen.
Methode zur Fehlerbestimmung im Code durch Kommentieren
Der Artikel beschreibt eine Methode zur Suche nach Fehlern in dem MQL4 Code, die auf Kommentieren basiert. Die Methode erweist sich als nützlich im Fall von auftretenden Problemen während der Kompilierung, verusacht durch Fehler in einem ziemlich großen Code.