Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.

In früheren Arbeiten haben wir immer den aktuellen Zustand der Umwelt bewertet. Gleichzeitig blieb die Dynamik der Veränderungen bei den Indikatoren immer „hinter den Kulissen“. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, mit dem Sie die direkte Veränderung der Daten zwischen 2 aufeinanderfolgenden Umweltzuständen bewerten können.

Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.

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 diesem Artikel wenden wir einen relativ komplexen Algorithmus eines neuronalen Netzes aus dem Jahr 2023 namens PatchTST zur Vorhersage der Kursentwicklung der nächsten 24 Stunden an. Wir werden das offizielle Repository verwenden, geringfügige Änderungen vornehmen, ein Modell für EURUSD trainieren und es zur Erstellung von Zukunftsprognosen sowohl in Python als auch in MQL5 anwenden.

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 werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.

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.

Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.

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.

Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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 erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor auf Basis der Daily Range Breakout Strategie. Wir behandeln die wichtigsten Konzepte der Strategie, entwerfen den EA-Blaupause, und implementieren die Breakout-Logik in MQL5. Schließlich werden Techniken für das Backtesting und die Optimierung des EA erforscht, um seine Effektivität zu maximieren.

Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.

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 behandelt eine Gruppe von Optimierungsalgorithmen, die als Evolutionsstrategien (ES) bekannt sind. Sie gehören zu den allerersten Populationsalgorithmen, die evolutionäre Prinzipien für die Suche nach optimalen Lösungen nutzen. Wir werden Änderungen an den herkömmlichen ES-Varianten vornehmen und die Testfunktion und die Prüfstandsmethodik für die Algorithmen überarbeiten.

Dieser Artikel versucht, die Frage zu beantworten: Wie kann man die richtigen Expert Advisor auswählen? Welche sind die besten für unser Portfolio, und wie können wir die große Liste der auf dem Markt erhältlichen Handelsroboter filtern? In diesem Artikel werden zwanzig klare und starke Kriterien für die Ablehnung eines Expert Advisors vorgestellt. Jedes Kriterium wird vorgestellt und gut erklärt, um Ihnen zu helfen, eine nachhaltigere Entscheidung zu treffen und eine profitablere Expert Advisor-Sammlung für Ihre Gewinne aufzubauen.

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.