Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel werden wir ein grafisches Ordnungssystem vom Typ „Schau, was passiert“ entwickeln. Bitte beachten Sie, dass wir dieses Mal nicht bei Null anfangen, sondern das bestehende System modifizieren, indem wir weitere Objekte und Ereignisse in den Chart des von uns gehandelten Vermögenswerts einfügen.

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MetaTrader 5-Plattform zum Sprechen bringen. Wie wäre es, wenn wir den EA unterhaltsamer gestalten? Der Handel an den Finanzmärkten ist oft zu langweilig und eintönig, aber wir können diesen Job weniger anstrengend machen. Bitte beachten Sie, dass dieses Projekt für Menschen mit Suchtneigung gefährlich sein kann. Aber im Allgemeinen macht es die Dinge einfach weniger langweilig.

Der Artikel liefert die Grundlagen für eine mathematisch rigorose Theorie der Preisbewegungen und des Funktionierens des Marktes. Bis heute gibt es keine mathematisch strenge Theorie der Preisbewegung. Stattdessen haben wir es mit erfahrungsbasierten Annahmen zu tun, die besagen, dass sich der Preis nach einem bestimmten Muster in eine bestimmte Richtung bewegt. Natürlich wurden diese Annahmen weder durch Statistiken noch durch die Theorie gestützt.

Die letzten beiden Artikel befassten sich mit dem Soft Actor-Critic-Algorithmus, der eine Entropie-Regularisierung in die Belohnungsfunktion integriert. Dieser Ansatz schafft ein Gleichgewicht zwischen Umwelterkundung und Modellnutzung, ist aber nur auf stochastische Modelle anwendbar. In diesem Artikel wird ein alternativer Ansatz vorgeschlagen, der sowohl auf stochastische als auch auf deterministische Modelle anwendbar ist.

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.

Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die Ideen dieses Algorithmus ermöglichten es, den bisherigen Spitzenreiter der Bewertung - SDS - deutlich zu verbessern. Der neue Führende (modifizierter SDSm) befindet sich wie üblich im Anhang.

Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.

Der Artikel behandelt die Möglichkeiten des Umgangs mit Datenbanken, die auf der SQLite-Engine basieren. Die Klasse CDatabase wurde aus Gründen der Bequemlichkeit und der effizienten Nutzung von OOP-Prinzipien entwickelt. Anschließend ist sie an der Erstellung und Verwaltung der Datenbank für makroökonomische Ereignisse beteiligt. Der Artikel enthält Beispiele für die Verwendung mehrerer Methoden der CDatabase-Klasse.

Heute werden wir unser Auftragssystem auf die nächste Stufe bringen. Aber vorher müssen wir noch einige Probleme lösen. Jetzt haben wir einige Fragen, die sich darauf beziehen, wie wir arbeiten wollen und welche Dinge wir während des Handelstages tun.

Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.

In meinen früheren Artikeln habe ich erklärt, wie man einen Indikator mit mehreren Unterfenstern erstellt, was bei der Verwendung von nutzerdefinierten Indikatoren interessant wird. Dieses Mal werden wir sehen, wie man mehrere Fenster einem Expert Advisor hinzufügen kann.

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Handel von Paaren befassen, d. h. mit den Grundsätzen und den Aussichten für seine praktische Anwendung. Wir werden auch versuchen, dafür eine Handelsstrategie zu entwickeln.

Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der intrinsischen Neugier kennengelernt. Heute schlage ich vor, einen anderen Algorithmus zu betrachten: Erkundung bei Unstimmigkeit.

In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.

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.