Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel setzen wir unser Thema vom letzten Mal fort, indem wir uns mit alltäglichen Handelsindikatoren befassen, die wir in einem „neuen“ Licht betrachten. Wir befassen uns in diesem Beitrag mit der horizontalen Zusammensetzung natürlicher Transformationen, und der beste Indikator dafür, der das soeben behandelte Thema noch erweitert, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA).

In diesem Artikel entwickeln wir ein mehrstufiges Zone Recovery System in MQL5, das den RSI zur Erzeugung von Handelssignalen nutzt. Jede Signalinstanz wird dynamisch zu einer Array-Struktur hinzugefügt, sodass das System mehrere Signale gleichzeitig innerhalb der Zonenwiederherstellungslogik verwalten kann. Mit diesem Ansatz zeigen wir, wie man komplexe Handelsverwaltungsszenarien effektiv handhabt und gleichzeitig einen skalierbaren und robusten Codeentwurf beibehält.

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.

Dieser Artikel richtet sich an Anfänger und Profi-MQL5-Entwickler. Es stellt einen Code zur Verfügung, um signalgenerierende Indikatoren zu definieren und auf Trends in höheren Zeitrahmen zu beschränken. Auf diese Weise können Händler ihre Strategien verbessern, indem sie eine breitere Marktperspektive einbeziehen, was zu potenziell robusteren und zuverlässigeren Handelssignalen führt.

Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator hier ist ein neuer Artikel über das Lernen, wie man ein Handelssystem von Bears Power technischen Indikator zu entwerfen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.

In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.

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.

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.

Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?

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.

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.

Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.

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.

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.

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.

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.

Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und räumen mit einer Reihe von weit verbreiteten Überzeugungen und Mythen rund um diese weithin bekannte Optimierungsmethode auf. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit dem nutzerdefinierten Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA).

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.

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.

Wie bereits im theoretischen Teil erläutert, müssen wir bei der Arbeit mit neuronalen Netzen lineare Regressionen und Ableitungen verwenden. Warum? Der Grund dafür ist, dass die lineare Regression eine der einfachsten Formeln ist, die es gibt. Im Grunde genommen ist die lineare Regression nur eine affine Funktion. Wenn wir über neuronale Netze sprechen, sind wir jedoch nicht an den Auswirkungen der direkten linearen Regression interessiert. Wir interessieren uns für die Gleichung, die diese Linie erzeugt. Wir sind nicht so sehr an der erstellten Linie interessiert. Kennen Sie die wichtigste Gleichung, die wir verstehen müssen? Wenn nicht, empfehle ich, diesen Artikel zu lesen, um ihn zu verstehen.

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.

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.

Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.

Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.

Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.

Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.

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.