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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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Nelder-Mead- oder Simplex-Suchverfahren (NM)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Nelder-Mead- oder Simplex-Suchverfahren (NM)

Der Artikel stellt eine vollständige Untersuchung der Nelder-Mead-Methode vor und erklärt, wie das Simplex (Funktionsparameterraum) bei jeder Iteration geändert und neu angeordnet wird, um eine optimale Lösung zu erreichen, und beschreibt, wie die Methode verbessert werden kann.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 3): Praktische Anwendung

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 3): Praktische Anwendung

In dieser Artikelserie entwickle ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem und prüfe, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können. MetaTrader 5 ist als autarkes Werkzeug für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten

Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren

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.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt

Ein neuer Artikel in unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren wird sich mit dem technischen Indikator Gator Oscillator und der Erstellung eines Handelssystems durch einfache Strategien befassen.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 2): Intelligente Optimierung neuronaler Netze

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 2): Intelligente Optimierung neuronaler Netze

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz neuronaler Netze im Handel.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt

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.
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Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

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.
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Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge

Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge

Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.
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Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 03): Shannonsche Entropie

Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 03): Shannonsche Entropie

Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning

Wir haben die Q-Learning-Methode in einem der früheren Artikel dieser Serie kennengelernt. Bei dieser Methode werden die Belohnungen für jede Aktion gemittelt. Im Jahr 2017 wurden zwei Arbeiten vorgestellt, die einen größeren Erfolg bei der Untersuchung der Belohnungsverteilungsfunktion zeigen. Wir sollten die Möglichkeit in Betracht ziehen, diese Technologie zur Lösung unserer Probleme einzusetzen.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)

In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse

Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.
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Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 02): Kohonen-Karten

Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 02): Kohonen-Karten

Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 65): Abstandsgewichtetes überwachtes Lernen (DWSL)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 65): Abstandsgewichtetes überwachtes Lernen (DWSL)

In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
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Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)

Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)

Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den Anfängen der Computertechnologie, einer Zeit, in der es noch nicht einmal Terminals zum Programmieren gab. Im Laufe der Entwicklung, als immer mehr Menschen daran interessiert waren, etwas zu erschaffen, entstanden neue Ideen und Wege der Programmierung, die das frühere Wechseln der Steckverbindungen ersetzten. Zu diesem Zeitpunkt erschienen die ersten Terminals.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise

Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise

Derzeit ist die Bibliothek in der Lage, Standard-Grafikobjekte auf dem Client-Terminal-Chart zu kontrollieren, einschließlich ihrer Entfernung und Änderung einiger ihrer Parameter. Derzeit fehlt die Möglichkeit, grafische Standardobjekte aus nutzerdefinierten Programmen zu erstellen.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)

In diesem Artikel werden wir mit der Stabilisierung des gesamten Systems beginnen, ohne die wir möglicherweise nicht in der Lage sind, mit den nächsten Schritten fortzufahren.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5

Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 31): Evolutionäre Algorithmen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 31): Evolutionäre Algorithmen

Im vorangegangenen Artikel haben wir uns mit nicht-gradientenbasierten Optimierungsmethoden befasst. Wir haben uns mit dem genetischen Algorithmus vertraut gemacht. Heute werden wir dieses Thema fortsetzen und eine andere Klasse von evolutionären Algorithmen besprechen.
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Die diskrete Hartley-Transformation

Die diskrete Hartley-Transformation

In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.
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Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5):  Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5): Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge eröffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als ein Symbolpaar aus nur einem Symbolchart. In diesem Artikel werden wir Signale von zwei Indikatoren verwenden, in diesem Fall Bollinger Bänder® und dem Keltner Kanal.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)

Wie kann man über den MetaTrader 5 auf Online-Daten zugreifen? Es gibt viele Webseiten und Orte im Internet, die eine riesige Menge an Informationen bieten. Sie müssen nur wissen, wo Sie suchen und wie Sie diese Informationen am besten nutzen können.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)

In diesem Artikel werden wir den Algorithmus eines künstlichen Bienenvolkes untersuchen und unser Wissen durch neue Prinzipien zur Untersuchung funktionaler Räume ergänzen. In diesem Artikel werde ich meine Interpretation der klassischen Version des Algorithmus vorstellen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 53): Aufteilung der Belohnung

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 53): Aufteilung der Belohnung

Wir haben bereits mehrfach darüber gesprochen, wie wichtig die richtige Wahl der Belohnungsfunktion ist, mit der wir das gewünschte Verhalten des Agenten anregen, indem wir Belohnungen oder Bestrafungen für einzelne Aktionen hinzufügen. Aber die Frage nach der Entschlüsselung unserer Signale durch den Agenten bleibt offen. In diesem Artikel geht es um die Aufteilung der Belohnung im Sinne der Übertragung einzelner Signale an den trainierten Agenten.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 33): Quantilsregression im verteilten Q-Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 33): Quantilsregression im verteilten Q-Learning

Wir setzen die Untersuchung des verteilten Q-Learnings fort. Heute wollen wir diesen Ansatz von der anderen Seite her betrachten. Wir werden die Möglichkeit prüfen, die Quantilsregression zur Lösung von Preisvorhersageaufgaben einzusetzen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 54): Einsatz von Random Encoder für eine effiziente Forschung (RE3)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 54): Einsatz von Random Encoder für eine effiziente Forschung (RE3)

Wann immer wir Methoden des Verstärkungslernens in Betracht ziehen, stehen wir vor dem Problem der effizienten Erkundung der Umgebung. Die Lösung dieses Problems führt häufig dazu, dass der Algorithmus komplizierter wird und zusätzliche Modelle trainiert werden müssen. In diesem Artikel werden wir einen alternativen Ansatz zur Lösung dieses Problems betrachten.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 56): Nuklearnorm als Antrieb für die Erkundung nutzen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 56): Nuklearnorm als Antrieb für die Erkundung nutzen

Die Untersuchung der Umgebung beim Verstärkungslernen ist ein dringendes Problem. Wir haben uns bereits mit einigen Ansätzen beschäftigt. In diesem Artikel werden wir uns eine weitere Methode ansehen, die auf der Maximierung der Nuklearnorm beruht. Es ermöglicht den Agenten, Umgebungszustände mit einem hohen Maß an Neuartigkeit und Vielfalt zu erkennen.
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Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen

Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen

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!
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II)

Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter.
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Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.
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Der Handel von Paaren

Der Handel von Paaren

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.
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DoEasy. Steuerung (Teil 23): Verbesserung der WinForms-Objekte TabControl und SplitContainer

DoEasy. Steuerung (Teil 23): Verbesserung der WinForms-Objekte TabControl und SplitContainer

In diesem Artikel werde ich neue Mausereignisse relativ zu den Grenzen der Arbeitsbereiche von WinForms-Objekten hinzufügen und einige Mängel in der Funktionsweise der TabControl- und SplitContainer-Steuerelemente beheben.
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Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5

Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5

In diesem Artikel demonstrieren wir die Implementierung des Augmented Dickey-Fuller-Tests und wenden ihn zur Durchführung von Kointegrationstests mit der Engle-Granger-Methode an.
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Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 15): Die Geburt des SIMULATORS (V) - RANDOM WALK

Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 15): Die Geburt des SIMULATORS (V) - RANDOM WALK

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines Simulators für unser System abschließen. Das Hauptziel besteht darin, den im vorherigen Artikel beschriebenen Algorithmus zu konfigurieren. Dieser Algorithmus zielt darauf ab, eine zufällige Bewegung, einen „RANDOM WALK“ zu erzeugen. Um das heutige Material zu verstehen, ist es daher notwendig, den Inhalt der früheren Artikel zu kennen. Wenn Sie die Entwicklung des Simulators nicht verfolgt haben, empfehle ich Ihnen, diese Sequenz von Anfang an zu lesen. Andernfalls könnten Sie verwirrt sein über das, was hier erklärt wird.
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DoEasy. Steuerung (Teil 19): Verschieben der Registerkarten in TabControl, Ereignisse im WinForms-Objekt

DoEasy. Steuerung (Teil 19): Verschieben der Registerkarten in TabControl, Ereignisse im WinForms-Objekt

In diesem Artikel werde ich die Funktionsweise zum Verschieben (scrolling) von Registerkartenüberschriften in TabControl mithilfe von Scroll-Schaltflächen erstellen. Die Funktionalität ist dazu gedacht, Tabulator-Kopfzeilen in einer einzigen Zeile auf beiden Seiten des Steuerelements zu platzieren.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons

In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen Ansatz der Volatilitätsprognose ab und versuchen, eine nutzerdefinierte Signalklasse zum Setzen von Ein- und Ausstiegssignalen zu implementieren.
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Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Wir werden einen einfachen Hedge EA als Basis für unseren fortgeschritteneren Grid-Hedge EA erstellen, der eine Mischung aus klassischen Grid- und klassischen Hedge-Strategien sein wird. Am Ende dieses Artikels werden Sie wissen, wie Sie eine einfache Hedge-Strategie erstellen können, und Sie werden auch erfahren, was die Leute darüber sagen, ob diese Strategie wirklich zu 100 % profitabel ist.
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DoEasy. Steuerung (Teil 28): Balkenstile im ProgressBar-Steuerelement

DoEasy. Steuerung (Teil 28): Balkenstile im ProgressBar-Steuerelement

In diesem Artikel werde ich Anzeigestile und Beschreibungstext für die Fortschrittsleiste des Steuerelements der ProgressBar entwickeln.