Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Die von Joseph Fourier eingeführte Fourier-Transformation ist ein Mittel zur Zerlegung komplexer Wellen aus Datenpunkten in einfache Teilwellen. Diese Funktion könnte für Händler sehr nützlich sein, und dieser Artikel wirft einen Blick darauf.

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Algorithmus befassen, der von allen bisher diskutierten Algorithmen die umstrittensten Ergebnisse zeigt - der Algorithmus der differentiellen Evolution (DE).

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.

In diesem Artikel untersuchen wir das Profitunity System von Bill Williams, indem wir seine Kernkomponenten und seinen einzigartigen Ansatz für den Handel im Marktchaos aufschlüsseln. Wir führen die Leser durch die Implementierung des Systems in MQL5 und konzentrieren uns dabei auf die Automatisierung von Schlüsselindikatoren und Einstiegs-/Ausstiegssignalen. Schließlich testen und optimieren wir die Strategie und geben Einblicke in ihre Leistung in verschiedenen Marktszenarien.

Wir fahren fort mit der Betrachtung der Clustermethode. In diesem Artikel werden wir eine neue CKmeans-Klasse erstellen, um eine der gängigsten k-means-Clustermethoden zu implementieren. Während der Tests gelang es dem Modell, etwa 500 Muster zu erkennen.

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.

Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.

In diesem Artikel geht es den Erwartungsnutzen. Wir werden einige Beispiele für seine Verwendung im Handel sowie die Ergebnisse, die mit seiner Hilfe erzielt werden können, betrachten.

Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.

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 befassen wir uns mit der Verwendung eines Trailing-Stops beim Handel. Wir werden bewerten, wie nützlich und wirksam das ist und wie es genutzt werden kann. Die Effizienz eines Trailing-Stopps hängt weitgehend von der Preisvolatilität und der Wahl des Stop-Loss-Niveaus ab. Für die Festlegung eines Stop-Loss können verschiedene Ansätze verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir einen weiteren, volatilitätsbasierten Indikator namens Chaikin Volatility vorstellen. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt, nachdem wir herausgefunden haben, wie er verwendet und aufgebaut werden kann. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser sein kann.

In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist.

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.

Im vorherigen Artikel "Mehrere Indikatoren in einem Chart" habe ich das Konzept und die Grundlagen der Verwendung mehrerer Indikatoren in einem Chart vorgestellt. In diesem Artikel werde ich den Quellcode zur Verfügung stellen und ihn im Detail erklären.

Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.

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.

Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.

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.

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 Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.

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.

In diesem Artikel werde ich versuchen, einige Möglichkeiten zur Erstellung nichtlinearer Indikatoren und deren Verwendung im Handel zu besprechen. In der MetaTrader-Handelsplattform gibt es eine ganze Reihe von Indikatoren, die nicht-lineare Ansätze verwenden.

Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.

Willkommen zu einem neuen Artikel aus unserer Serie über das Erlernen des Entwerfens von Handelssystemen auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über einen neuen technischen Indikator, den Accumulation/Distribution Indikator, und darüber, wie Sie ein Handelssystem mit MQL5 entwerfen basierend auf einfachen AD-Handelsstrategien, um sie im MetaTrader 5 verwenden zu können.

In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung von Methoden zur Suche nach Preismustern anhand von Zeitreihendaten beginnen. Ein Muster hat einen bestimmten Satz von Parametern, die für alle Arten von Mustern gelten. Alle Daten dieser Art werden in der Objektklasse des abstrakten Basismusters konzentriert. In diesem Artikel werden wir eine abstrakte Musterklasse und eine Pin Bar-Musterklasse erstellen.