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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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 72): Entwicklungsvorhersage in verrauschten Umgebungen
Die Qualität der Vorhersage zukünftiger Zustände spielt eine wichtige Rolle bei der Methode des Goal-Conditioned Predictive Coding, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, der die Vorhersagequalität in stochastischen Umgebungen, wie z. B. den Finanzmärkten, erheblich verbessern kann.
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 Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 19): ZigZag Analyzer
Jeder, der Preisaktionen handelt, verwendet Trendlinien manuell, um Trends zu bestätigen und potenzielle Wende- oder Fortsetzungsniveaus zu erkennen. In dieser Serie über die Entwicklung eines Preisaktionsanalyse-Toolkits stellen wir ein Tool vor, das sich auf das Zeichnen von schrägen Trendlinien zur einfachen Marktanalyse konzentriert. Dieses Tool vereinfacht den Prozess für Händler, indem es die wichtigsten Trends und Niveaus, die für eine wirksame Bewertung der Preisaktionen unerlässlich sind, klar umreißt.
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: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)
Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.
Zyklen und Forex
Zyklen sind in unserem Leben von großer Bedeutung. Tag und Nacht, Jahreszeiten, Wochentage und viele andere Zyklen unterschiedlicher Natur sind im Leben eines jeden Menschen präsent. In diesem Artikel werden wir uns mit den Zyklen auf den Finanzmärkten befassen.
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 4): Anpassen des Anzeigestils für jede Trendwelle
In diesem Artikel werden wir die Möglichkeiten der leistungsstarken MQL5-Sprache beim Zeichnen verschiedener Indikatorstile in Meta Trader 5 untersuchen. Wir werden uns auch mit Skripten beschäftigen und wie sie in unserem Modell verwendet werden können.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 16): Neues System der Klassen
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus
Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.
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.
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?
DoEasy. Steuerung (Teil 14): Neuer Algorithmus zur Benennung von grafischen Elementen. Fortsetzung der Arbeit am TabControl WinForms Objekt
In diesem Artikel werde ich einen neuen Algorithmus für die Benennung aller grafischen Elemente erstellen, die für die Erstellung von nutzerdefinierten Grafiken gedacht sind, sowie die Entwicklung des TabControl WinForms Objekts fortsetzen.
Eigenvektoren und Eigenwerte: Explorative Datenanalyse in MetaTrader 5
In diesem Artikel werden verschiedene Möglichkeiten untersucht, wie Eigenvektoren und Eigenwerte in der explorativen Datenanalyse eingesetzt werden können, um einzigartige Beziehungen in den Daten aufzudecken.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 2): Das Breakout System Kumo mit Ichimoku und dem Awesome Oscillator
In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA), der die Kumo Breakout-Strategie unter Verwendung des Indikators Ichimoku Kinko Hyo und des Awesome Oscillators automatisiert. Wir gehen durch den Prozess der Initialisierung von Indikator-Handles, der Erkennung von Ausbruchsbedingungen und der Codierung von automatischen Handelsein- und -ausgängen. Zusätzlich implementieren wir Trailing-Stops und die Positionsmanagement-Logik, um die Leistung des EA und seine Anpassungsfähigkeit an die Marktbedingungen zu verbessern.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten
In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können.
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.
DoEasy. Steuerung (Teil 32): Horizontale ScrollBar, Scrollen mit dem Mausrad
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.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 24): Zeitreihenprognose im Forex mit regulären AI-Modellen
Auf den Devisenmärkten ist es sehr schwierig, den zukünftigen Trend vorherzusagen, ohne eine Vorstellung von der Vergangenheit zu haben. Nur sehr wenige maschinelle Lernmodelle sind in der Lage, Vorhersagen zu treffen, indem sie vergangene Werte berücksichtigen. In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir klassische (Nicht-Zeitreihen-) Modelle der Künstlichen Intelligenz nutzen können, um den Markt zu schlagen
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.
Handelsstrategie kaskadierender Aufträge basierend auf EMA Crossovers für MetaTrader 5
Der Artikel demonstriert einen automatisierten Algorithmus, der auf dem Kreuzen von EMAs für MetaTrader 5 basiert. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Demonstration eines Expert Advisors in MQL5 und dem Testen in MetaTrader 5 - von der Analyse des Preisbereichsverhaltens bis zum Risikomanagement.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 22): Ein anderer Blick auf gleitende Durchschnitte
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.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 28): Der Zukunft entgegen (III)
Es gibt noch eine Aufgabe, der unser Auftragssystem nicht gewachsen ist, aber wir werden das ENDLICH verstehen. Der MetaTrader 5 bietet ein Ticketsystem, das die Erstellung und Korrektur von Auftragswerten ermöglicht. Die Idee ist, einen Expert Advisor zu haben, der das gleiche Ticketsystem schneller und effizienter machen würde.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)
Der Anstellwinkel oder engl. „Angle of Attack“ ist eine oft zitierte Kennzahl, deren Steilheit stark mit der Stärke eines vorherrschenden Trends korreliert. Wir sehen uns an, wie es allgemein verwendet und verstanden wird, und untersuchen, ob es Änderungen gibt, die in der Art und Weise, wie es gemessen wird, zum Nutzen eines Handelssystems, das es verwendet, eingeführt werden könnten.
Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Theorie und Methoden
In diesem Artikel geht es um den 2009 entwickelten Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA). Der Algorithmus ist auf die Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme ausgerichtet. Wir werden uns ansehen, wie ABHA sich vom Verhalten eines Bienenvolkes inspirieren lässt, in dem jede Biene eine einzigartige Aufgabe hat, die ihr hilft, Ressourcen effizienter zu finden.
MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil III): Komplexe Datentypen und Include-Dateien
Dies ist der dritte Artikel in einer Serie, in der die wichtigsten Aspekte der MQL5-Programmierung beschrieben werden. Dieser Artikel behandelt komplexe Datentypen, die im vorherigen Artikel nicht behandelt wurden. Dazu gehören Strukturen, Unions, Klassen und der Datentyp „function“. Außerdem wird erklärt, wie Sie Ihr Programm mit Hilfe der Präprozessoranweisung #include modularisieren können.
Erste Schritte mit MQL5 Algo Forge
Wir stellen die MQL5 Algo Forge vor – ein spezielles Portal für Entwickler des algorithmischem Handels. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Git mit einer intuitiven Oberfläche für die Verwaltung und Organisation von Projekten innerhalb des MQL5-Ökosystems. Hier können Sie interessanten Autoren folgen, Teams bilden und an algorithmischen Handelsprojekten mitarbeiten.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 96): Grafiken in Formularobjekten und Behandlung von Mausereignissen
In diesem Artikel beginne ich mit dem Erstellen der Funktionsweise für die Behandlung von Mausereignissen in Formularobjekten und füge neue Eigenschaften und deren Verfolgung zu einem Symbolobjekt hinzu. Außerdem werde ich die Klasse der Symbolobjekte verbessern, da die Chart-Symbole jetzt neue Eigenschaften haben, die berücksichtigt und verfolgt werden müssen.
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.
Schätzung der zukünftigen Leistung mit Konfidenzintervallen
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Anwendung von Bootstrapping-Techniken (Bootstrapping: am eigenen Schopf aus dem Sumpf ziehen) als Mittel zur Schätzung der künftigen Leistung einer automatisierten Strategie.
Risikomanager für den manuellen Handel
In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie man eine Risikomanager-Klasse für den manuellen Handel von Grund auf schreibt. Diese Klasse kann auch als Basisklasse für die Vererbung durch algorithmische Händler verwendet werden, die automatisierte Programme einsetzen.
Neuinterpretation klassischer Strategien in Python: Das Kreuzen von MAs
In diesem Artikel wird die klassische Kreuzungsstrategie von gleitenden Durchschnitten erneut untersucht, um ihre aktuelle Wirksamkeit zu bewerten. Angesichts der langen Zeit, die seit ihrer Einführung vergangen ist, untersuchen wir die potenziellen Verbesserungen, die KI für diese traditionelle Handelsstrategie bringen kann. Durch den Einsatz von KI-Techniken wollen wir fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten nutzen, um Einstiegs- und Ausstiegspunkte für den Handel zu optimieren, sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen und die Gesamtperformance im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 41): Candle Range Theory (CRT) – Akkumulation, Manipulation, Distribution (AMD)
In diesem Artikel entwickeln wir das Handelssystem der Candle Range Theory (CRT, Theorie des Kerzenbereichs) in MQL5, das Akkumulationsbereiche auf einem bestimmten Zeitrahmen identifiziert, Durchbrüche mit Manipulationstiefenfilterung erkennt und Umkehrungen für Einstiegsgeschäfte in der Distributionsphase bestätigt. Das System unterstützt dynamische oder statische Stop-Loss- und Take-Profit-Berechnungen auf der Grundlage von Risiko-Ertrags-Verhältnissen, optionale Trailing-Stops und Positionslimits pro Richtung für ein kontrolliertes Risikomanagement.
DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts
In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit implementieren, die Eigenschaften und das Aussehen des neu erstellten SplitContainer-Steuerelements zu ändern.
Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren
Matrizen dienen als Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens und für Computer im Allgemeinen, da sie große mathematische Operationen effektiv verarbeiten können. Die Standardbibliothek bietet alles, was man braucht, aber wir wollen sehen, wie wir sie erweitern können, indem wir in der Datei utils mehrere Funktionen einführen, die in der Bibliothek noch nicht vorhanden sind
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 46): Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen)
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) bezeichnet. Bei diesem Ansatz wird ein Agent darauf trainiert, verschiedene Ziele in bestimmten Szenarien zu erreichen.
Ihrer eigenes LLM in einen EA integrieren (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(I) entwickeln und testen – Feinabstimmung
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
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.