Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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.

In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der CArima-Klasse zur Erstellung von ARIMA-Modellen fort, indem wir intuitive Methoden hinzufügen, die Vorhersagen ermöglichen.

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.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung und Vervollständigung des im vorherigen Artikel behandelten Themas: das MVC-Muster in MQL-Programmen. In diesem Artikel werden wir ein Diagramm der möglichen Interaktion zwischen den drei Komponenten des Musters betrachten.

Dieser Artikel, der Teil einer größeren Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 ist. Er befasst sich mit Funktoren. Wir untersuchen, wie eine lineare Ordnung mit Hilfe von Funktoren auf eine Menge abgebildet werden kann, indem wir zwei Datensätze betrachten, bei denen man normalerweise keinen Zusammenhang vermuten würde.

In diesem Artikel werde ich die Logik der Angabe der Basis- und Hauptobjekte für alle WinForms-Bibliotheksobjekte überarbeiten, ein neues Basisobjekt Hint für Hinweise und mehrere seiner abgeleiteten Klassen entwickeln, um die mögliche Richtung der Bewegung des Trennzeichens anzugeben.

Das Verständnis der subtilen Dynamik hinter den Preisbewegungen kann Ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Ein solches Phänomen ist der Liquidity Sweep, eine gezielte Strategie, mit der große Händler, insbesondere Institutionen, die Kurse durch wichtige Unterstützungs- oder Widerstandsniveaus drücken. Diese Niveaus fallen oft mit Gruppen von Stop-Loss-Aufträgen von Privatanlegern zusammen, wodurch Liquiditätslücken entstehen, die große Marktteilnehmer ausnutzen können, um große Positionen mit minimaler Abweichung einzugehen oder zu verlassen.

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!

Zum Abschluss des Themas Arbeit mit Zeitreihen organisieren wir das Speichern, Suchen und Sortieren von Daten, die in Indikatorpuffern gespeichert sind, was die weitere Durchführung der Analyse auf der Grundlage von Werten der Indikatoren ermöglicht, die auf der Basis der Bibliothek in Programmen zu erstellen sind. Das allgemeine Konzept aller Kollektionsklassen der Bibliothek ermöglicht es, die benötigten Daten in der entsprechenden Kollektion leicht zu finden. Dementsprechend wird das Gleiche in der heute erstellten Klasse möglich sein.

Wir müssen unsere Arbeit besser organisieren. Der Code wächst, und wenn dies nicht jetzt geschieht, wird es unmöglich werden. Lasst uns teilen und erobern. MQL5 erlaubt die Verwendung von Klassen, die bei der Umsetzung dieser Aufgabe helfen, aber dafür müssen wir einige Kenntnisse über Klassen haben. Das, was Anfänger am meisten verwirrt, ist wahrscheinlich die Vererbung. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man diese Mechanismen auf praktische und einfache Weise nutzen kann.

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.

Bollinger Bänder sind ein sehr gebräuchlicher Hüllkurven-Indikator, der von vielen Händlern verwendet wird, um Trades manuell zu platzieren und zu schließen. Wir untersuchen diesen Indikator, indem wir möglichst viele der verschiedenen möglichen Signale betrachten, die er erzeugt, und sehen, wie sie in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor verwendet werden können.

Die gleitenden Durchschnitte sind bei weitem die besten Indikatoren für die Vorhersage unserer KI-Modelle. Wir können unsere Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern, indem wir unsere Daten sorgfältig transformieren. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie KI-Modelle erstellen können, die in der Lage sind, weiter in die Zukunft zu prognostizieren, als Sie es derzeit tun, ohne dass Ihre Genauigkeit signifikant sinkt. Es ist wirklich bemerkenswert, wie nützlich die gleitenden Durchschnitte sind.

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.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung der Funktionalität des horizontalen Rollbalkenobjekts abschließen. Wir werden auch die Möglichkeit schaffen, den Inhalt des Containers durch Bewegen des Schiebereglers und Drehen des Mausrades zu scrollen, sowie Ergänzungen zur Bibliothek vornehmen, die die neue Auftragsausführungspolitik und die neuen Laufzeitfehlercodes in MQL5 berücksichtigen.

In diesem Artikel versuchen wir, die in dieser Reihe behandelten Konzepte zu vereinfachen, indem wir uns auf einen einzigen Indikator beschränken, der am häufigsten vorkommt und wahrscheinlich am leichtesten zu verstehen ist. Der gleitende Durchschnitt. Dabei betrachten wir die Bedeutung und die möglichen Anwendungen von vertikalen natürlichen Transformationen.