Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5
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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Nicht-stationäre Prozesse und unechte Regression
Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.
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.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent
Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.
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.
Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen
In diesem Artikel werden wir ein mathematisches Modell zur Simulation der Preisbildung in mehreren Währungen erstellen und die Untersuchung des Diversifizierungsprinzips als Teil der Suche nach Mechanismen zur Steigerung der Handelseffizienz abschließen, die ich im vorherigen Artikel mit theoretischen Berechnungen begonnen habe.
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.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen
Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die Größe des Trainingsdatensatzes komprimiert werden. Das wiederum schränkt die Möglichkeiten der Erkundung ein. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, einen Trainingsdatensatz mit möglichst unterschiedlichen Daten zu füllen.
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.
Testen und Optimieren von Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5
In diesem Artikel werde ich Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5 überprüfen und optimieren.
Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum
In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)
In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
GUI: Tipps und Tricks zur Erstellung Ihrer eigenen Grafikbibliothek in MQL
Wir gehen die Grundlagen von GUI-Bibliotheken durch, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren, oder sogar anfangen können, Ihre eigenen zu erstellen.
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.
Vom Neuling zum Experten: Umfassende Fehlersuche in MQL5
Die Problemlösung kann eine prägnante Routine für die Beherrschung komplexer Fertigkeiten, wie die Programmierung in MQL5, schaffen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, sich auf die Lösung von Problemen zu konzentrieren und gleichzeitig Ihre Fähigkeiten zu entwickeln. Je mehr Probleme Sie lösen, desto mehr fortgeschrittenes Fachwissen erwerben Sie. Ich persönlich glaube, dass die Fehlersuche der effektivste Weg ist, das Programmieren zu beherrschen. Heute werden wir den Prozess der Codebereinigung durchgehen und die besten Techniken besprechen, um ein unordentliches Programm in ein sauberes, funktionales Programm zu verwandeln. Lesen Sie diesen Artikel und gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse.
Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 2): Auswahl, Erstellung und Training von Modellen, Python Custom Tester
Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. Heute werden wir das Problem der Auswahl und des Trainings eines Modells, das Testen desselben, die Implementierung der Kreuzvalidierung, die Rastersuche sowie das Problem des Modell-Ensembles lösen.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)
Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.
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.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 6): Automatisieren der Auswahl einer Instanzgruppe
Nach der Optimierung der Handelsstrategie erhalten wir eine Reihe von Parametern. Wir können sie verwenden, um mehrere Instanzen von Handelsstrategien zu erstellen, die in einem EA kombiniert werden. Früher haben wir das manuell gemacht. Hier werden wir versuchen, diesen Prozess zu automatisieren.
Trianguläre Arbitrage mit Vorhersagen
Dieser Artikel vereinfacht die Dreiecksarbitrage und zeigt Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Prognosen und spezieller Software intelligenter mit Währungen handeln können, selbst wenn Sie neu auf dem Markt sind. Sind Sie bereit, mit Expertise zu handeln?
Neuronale Netze im Handel: Erforschen lokaler Datenstrukturen
Die effektive Identifizierung und Erhaltung der lokalen Struktur von Marktdaten unter verrauschten Bedingungen ist eine wichtige Aufgabe im Handel. Die Verwendung des Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit hat vielversprechende Ergebnisse bei der Verarbeitung solcher Daten gezeigt; der klassische Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die lokalen Merkmale der zugrunde liegenden Struktur. In diesem Artikel stelle ich einen Algorithmus vor, der diese strukturellen Abhängigkeiten berücksichtigen kann.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 16): Ein frischer Blick auf die Entscheidungsbäume
Tauchen wir ein in die komplizierte Welt der Entscheidungsbäume in der neuesten Folge unserer Serie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Dieser Artikel ist auf Händler zugeschnitten, die nach strategischen Einsichten suchen, und dient als umfassende Zusammenfassung, die die wichtige Rolle von Entscheidungsbäumen bei der Analyse von Markttrends beleuchtet. Wir erforschen die Wurzeln und Äste dieser algorithmischen Bäume und erschließen Sie deren Potenzial zur Verbesserung Ihrer Handelsentscheidungen. Erleben Sie mit uns eine erfrischende Perspektive auf Entscheidungsbäume und entdecken Sie, wie sie Ihnen bei der Navigation durch die Komplexität der Finanzmärkte behilflich sein können.
Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil II): Vorhersage technischer Indikatoren
Wussten Sie, dass die Vorhersage bestimmter technischer Indikatoren genauer ist als die Vorhersage des zugrunde liegenden Preises eines gehandelten Symbols? Lernen Sie mit uns, wie Sie diese Erkenntnisse für bessere Handelsstrategien nutzen können.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 9): Ein konzeptioneller Sprung (II)
In diesem Artikel platzieren wir einen Handelschart in einem schwebenden Fenster. Im vorherigen Teil haben wir ein Basissystem erstellt, das die Verwendung von Vorlagen innerhalb eines schwebenden Fensters ermöglicht.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 22): Unüberwachtes Lernen von rekurrenten Modellen
Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Diesmal schlage ich vor, dass wir die Eigenschaften von AutoAutoencodern bei der Anwendung auf das Training rekurrenter Modelle diskutieren.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 18): Der Kampf um die Beherrschung der Marktkomplexität, verkürzte SVD versus NMF
Die verkürzte Singulärwertzerlegung (Truncated Singular Value Decomposition, SVD) und die nicht-negative Matrixzerlegung (Non-Negative Matrix Factorization, NMF) sind Verfahren zur Dimensionsreduktion. Beide spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von datengesteuerten Handelsstrategien. Entdecken Sie die Kunst der Dimensionalitätsreduzierung, der Entschlüsselung von Erkenntnissen und der Optimierung quantitativer Analysen für einen fundierten Ansatz zur Navigation durch die Feinheiten der Finanzmärkte.
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.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning
In dieser Artikelserie haben wir bereits mehr als einmal über Transfer Learning berichtet. In diesem Artikel schlage ich vor, diese Lücke zu schließen und einen genaueren Blick auf Transfer Learning zu werfen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)
GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
Einführung in MQL5 (Teil 6): Eine Anleitung für Anfänger zu den Array-Funktionen in MQL5 (II)
Begeben Sie sich auf die nächste Phase unserer MQL5-Reise. In diesem aufschlussreichen und einsteigerfreundlichen Artikel werden wir die übrigen Array-Funktionen näher beleuchten und komplexe Konzepte entmystifizieren, damit Sie effiziente Handelsstrategien entwickeln können. Wir werden ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse und ArraySort besprechen. Erweitern Sie Ihre Kenntnisse im algorithmischen Handel mit diesen wichtigen Array-Funktionen. Begleiten Sie uns auf dem Weg zur MQL5-Meisterschaft!
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 11): System von Kreuzaufträgen
In diesem Artikel werden wir ein System von Kreuzaufträgen (cross order system) erstellen. Es gibt eine Art von Vermögenswerten, die den Händlern das Leben sehr schwer macht - Terminkontrakte. Aber warum machen sie einem das Leben schwer?
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem OBV entwickelt
Dies ist ein neuer Artikel, der unsere Serie für Anfänger fortsetzt, in der es darum geht, wie man ein Handelssystem basierend auf einigen der beliebten Indikatoren entwirft. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, nämlich das On Balance Volume (OBV), und wir werden lernen, wie wir ihn verwenden und ein darauf basierendes Handelssystem entwerfen können.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 60): Online Decision Transformer (ODT)
Die letzten beiden Artikel waren der Decision-Transformer-Methode gewidmet, die Handlungssequenzen im Rahmen eines autoregressiven Modells der gewünschten Belohnungen modelliert. In diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Optimierungsalgorithmus für diese Methode ansehen.
Einführung in MQL5 (Teil 4): Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen beherrschen
Enthüllen wir die Geheimnisse der MQL5-Programmierung in unserem neuesten Artikel! Vertiefen wir uns in die Grundlagen von Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen und machen uns mit der Programmierung vertraut. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, unser Leitfaden vereinfacht komplexe Konzepte und bietet wertvolle Einblicke für die Beherrschung von MQL5. Verbessern Sie Ihre Programmierkenntnisse und bleiben Sie in der Welt des algorithmischen Handels an der Spitze!
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.
Erstellen eines Market-Making-Algorithmus in MQL5
Wie arbeiten die Market Maker? Betrachten wir dieses Problem und erstellen wir einen primitiven Market-Making-Algorithmus.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA)
Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der durch das Verhalten und die Jagdstrategien von Buckelwalen inspiriert wurde. Die Hauptidee von WOA ist die Nachahmung der so genannten Fressmethode „Blasennetz“, bei der Wale Blasen um ihre Beute herum erzeugen und sie dann in einer spiralförmigen Bewegung angreifen.