DoEasy. Steuerung (Teil 29): Das Hilfssteuerelement der ScrollBar
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des ScrollBar-Hilfssteuerelements und seiner abgeleiteten Objekte beginnen — vertikale und horizontale Bildlaufleisten. Eine Bildlaufleiste wird verwendet, um den Inhalt des Formulars zu verschieben, wenn er über den Container hinausgeht. Die Bildlaufleisten befinden sich in der Regel am unteren und rechten Rand des Formulars. Die horizontale am unteren Rand blättert den Inhalt nach links und rechts, während die vertikale nach oben und unten blättert.
Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet
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.
Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil 2): Strukturelle Muster
In diesem Artikel werden wir unsere Artikel über Entwurfsmuster fortsetzen, nachdem wir gelernt haben, wie wichtig dieses Thema für uns als Entwickler ist, um erweiterbare, zuverlässige Anwendungen nicht nur mit der Programmiersprache MQL5, sondern auch mit anderen zu entwickeln. Wir werden eine andere Art von Entwurfsmustern kennenlernen, nämlich die strukturellen, um zu lernen, wie man Systeme entwirft, indem man das, was wir als Klassen haben, zur Bildung größerer Strukturen verwendet.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 94): Bewegen und Löschen zusammengesetzter grafischer Objekte
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung verschiedener Ereignisse für zusammengesetzte grafische Objekte beginnen. Teilweise werden wir auch das Verschieben und Löschen eines zusammengesetzten grafischen Objekts betrachten. In der Tat werde ich hier eine Feinabstimmung der Dinge vornehmen, die ich im vorherigen Artikel implementiert habe.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil II)
Heute besprechen wir eine funktionierende Telegram-Integration für MetaTrader 5 Indikator-Benachrichtigungen, die die Leistungsfähigkeit von MQL5 in Zusammenarbeit mit Python und der Telegram Bot API nutzt. Wir werden alles im Detail erklären, damit niemand etwas verpasst. Am Ende dieses Projekts werden Sie wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, die Sie in Ihren Projekten anwenden können.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 3): Überarbeitung der Architektur
Wir haben bereits einige Fortschritte bei der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs mit mehreren parallel arbeitenden Strategien gemacht. In Anbetracht der gesammelten Erfahrungen sollten wir die Architektur unserer Lösung überprüfen und versuchen, sie zu verbessern, bevor wir zu weit vorpreschen.
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.
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.
DoEasy. Steuerung (Teil 18): Funktionsweise für scrollende Registerkarten in TabControl
In diesem Artikel werde ich die Schaltflächen der Kopfzeilen-Scroll-Steuerung im TabControl WinForms-Objekt platzieren, für den Fall, dass die Kopfzeile nicht in die Größe des Steuerelements passt. Außerdem werde ich die Verschiebung der Kopfleiste beim Klicken auf die abgeschnittene Registerkartenüberschrift implementieren.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)
In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
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?
Algorithmus zur chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) (Teil II): Zusammenstellung und Ergebnisse
Im zweiten Teil werden wir die chemischen Operatoren in einem einzigen Algorithmus zusammenfassen und eine detaillierte Analyse seiner Ergebnisse präsentieren. Wir wollen herausfinden, wie die Methode der chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) mit der Lösung komplexer Probleme bei Testfunktionen zurechtkommt.
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.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (IV): Handelsmanagement-Panel-Klasse
Diese Diskussion behandelt das aktualisierte TradeManagementPanel in unserem New_Admin_Panel EA. Das Update verbessert das Panel durch die Verwendung integrierter Klassen, um eine nutzerfreundliche Schnittstelle für das Handelsmanagement zu bieten. Es enthält Schaltflächen zum Eröffnen von Positionen und Steuerelemente zur Verwaltung bestehender Handelsgeschäfte und ausstehender Aufträge. Ein wichtiges Merkmal ist das integrierte Risikomanagement, das die Einstellung der Werte von Stop-Loss und Take-Profit direkt in der Nutzeroberfläche ermöglicht. Diese Aktualisierung verbessert die Code-Organisation für große Programme und vereinfacht den Zugang zu den Auftragsverwaltungswerkzeugen, die im Terminal oft komplex sind.
Verwendung von Optimierungsalgorithmen zur Konfiguration von EA-Parametern im laufenden Betrieb
Der Artikel behandelt die praktischen Aspekte der Verwendung von Optimierungsalgorithmen, um die besten EA-Parameter im laufenden Betrieb zu finden, sowie die Virtualisierung von Handelsoperationen und EA-Logik. Der Artikel kann als Anleitung für die Implementierung von Optimierungsalgorithmen in einen EA verwendet werden.
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.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in einen EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(IV) entwickeln und testen - Test der Handelsstrategie
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.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 99): Verschieben eines erweiterten grafischen Objekts mit einem einzigen Steuerpunkt
Im vorigen Artikel habe ich die Möglichkeit implementiert, Angelpunkte eines erweiterten grafischen Objekts mithilfe von Steuerformularen zu verschieben. Jetzt werde ich die Möglichkeit implementieren, ein zusammengesetztes grafisches Objekt mithilfe eines einzelnen grafischen Objektsteuerungspunkts (Formulars) zu verschieben.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik
Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons
In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen Ansatz der Volatilitätsprognose ab und versuchen, eine nutzerdefinierte Signalklasse zum Setzen von Ein- und Ausstiegssignalen zu implementieren.
Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von Finanzanlagen vorhersagen. Wir haben die Daten bereits aufbereitet, das Modell trainiert und evaluiert, sowie angepasst und optimiert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Modell nur für Studienzwecke gedacht ist und nicht im realen Handel eingesetzt werden sollte.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Algorithmus des Mind Evolutionary Computation (MEC)
Der Artikel befasst sich mit einem Algorithmus aus der MEC-Familie, dem Simple Mind Evolutionary Computation Algorithmus (Simple MEC, SMEC). Der Algorithmus zeichnet sich durch die Schönheit seiner Idee und die Einfachheit seiner Umsetzung aus.
Neuronale Netze sind einfach (Teil 59): Dichotomy of Control (DoC)
Im vorigen Artikel haben wir uns mit dem Decision Transformer vertraut gemacht. Das komplexe stochastische Umfeld des Devisenmarktes erlaubte es uns jedoch nicht, das Potenzial der vorgestellten Methode voll auszuschöpfen. In diesem Artikel werde ich einen Algorithmus vorstellen, der die Leistung von Algorithmen in stochastischen Umgebungen verbessern soll.
Aufbau eines Modells aus Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 3): Erkennung von Trendänderungen bei der Verwendung dieses Systems
In diesem Artikel wird untersucht, wie Wirtschaftsnachrichten, das Anlegerverhalten und verschiedene Faktoren die Trendumkehr an den Märkten beeinflussen können. Es enthält eine Videoerklärung und fährt fort mit der Integration von MQL5-Code in unser Programm, um Trendumkehrungen zu erkennen, uns zu warnen und geeignete Maßnahmen auf der Grundlage der Marktbedingungen zu ergreifen. Dieser Artikel knüpft an frühere Artikel der Reihe an.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 90): Standard-Ereignisse für grafische Objekte. grundlegende Funktionsweise
In diesem Artikel werde ich die grundlegenden Funktionen für die Verfolgung von Standardereignissen für grafische Objekte implementieren. Ich werde von einem Doppelklick-Ereignis auf ein grafisches Objekt ausgehen.
Developing a Replay System — Market simulation (Part 13): Die Geburt des SIMULATORS (III)
Hier werden wir einige Elemente im Zusammenhang mit der Arbeit im nächsten Artikel vereinfachen. Ich erkläre auch, wie Sie sich vorstellen können, was der Simulator in Bezug auf die Zufälligkeit erzeugt.
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.
Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
Implementierung des Janus-Faktors in MQL5
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)
In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)
Der Artikel untersucht die Auswirkungen einer Formveränderung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf die Leistung von Optimierungsalgorithmen. Wir werden Experimente mit dem Testalgorithmus Smart Cephalopod (SC) durchführen, um die Effizienz verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Zusammenhang mit Optimierungsproblemen zu bewerten.
Praktische Entwicklung von Handelsstrategien
In diesem Artikel werden wir versuchen, unsere eigene Handelsstrategie zu entwickeln. Jede Handelsstrategie muss auf einer Art statistischem Vorteil beruhen. Außerdem sollte dieser Vorteil noch lange Zeit bestehen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings
In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings anhand praktischer Beispiele zu bewerten.
Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 20): Algorithmische Handelseinblicke, eine Gegenüberstellung von LDA und PCA in MQL5
Entdecken Sie die Geheimnisse dieser leistungsstarken Dimensionsreduktionstechniken, indem wir ihre Anwendungen in der MQL5-Handelsumgebung analysieren. Vertiefen Sie sich in die Feinheiten der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) und der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und gewinnen Sie ein tiefes Verständnis für deren Auswirkungen auf die Strategieentwicklung und Marktanalyse,
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 27): Der Zukunft entgegen (II)
Gehen wir nun zu einem vollständigeren Auftragssystem direkt auf dem Chart über. In diesem Artikel zeige ich einen Weg, das Auftragssystem zu reparieren, oder besser gesagt, es intuitiver zu gestalten.
PSAR, Heiken Ashi und Deep Learning gemeinsam für den Handel nutzen
Dieses Projekt erforscht die Verschmelzung von Deep Learning und technischer Analyse, um Handelsstrategien im Forex-Bereich zu testen. Für schnelle Experimente wird ein Python-Skript verwendet, das ein ONNX-Modell neben traditionellen Indikatoren wie PSAR, SMA und RSI einsetzt, um die Entwicklung des EUR/USD vorherzusagen. Ein MetaTrader 5-Skript bringt diese Strategie dann in eine Live-Umgebung und nutzt historische Daten und technische Analysen, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. Die Backtesting-Ergebnisse deuten auf einen vorsichtigen, aber konsequenten Ansatz hin, bei dem der Schwerpunkt eher auf Risikomanagement und stetigem Wachstum als auf aggressivem Gewinnstreben liegt.
Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5
In diesem Artikel stellen wir die Implementierung der kombinatorisch symmetrischen Kreuzvalidierung in reinem MQL5 vor, um den Grad der Überanpassung nach der Optimierung einer Strategie unter Verwendung des langsamen vollständigen Algorithmus des Strategietesters zu messen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 17): Geld von Bäumen? Die Kunst und Wissenschaft der Random Forests im Devisenhandel
Entdecken Sie die Geheimnisse der algorithmischen Alchemie, während wir Sie durch die Mischung aus Kunstfertigkeit und Präzision bei der Entschlüsselung von Finanzlandschaften führen. Entdecken Sie, wie Random Forests Daten in Vorhersagefähigkeiten umwandeln und eine einzigartige Perspektive für die Navigation auf dem komplexen Terrain der Aktienmärkte bieten. Begleiten Sie uns auf dieser Reise in das Herz der Finanzmagie, wo wir die Rolle von Random Forests bei der Gestaltung des Marktgeschehens entmystifizieren und die Türen zu lukrativen Gelegenheiten aufschließen
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen — Neuronales Netzwerk (Teil 02): Entwurf von Feed Forward NN-Architekturen
Bevor wir fertig sind, müssen wir noch einige kleinere Dinge im Zusammenhang mit dem neuronalen Feed-Forward-Netz behandeln, unter anderem den Entwurf. Sehen wir uns an, wie wir ein flexibles neuronales Netz für unsere Eingaben, die Anzahl der verborgenen Schichten und die Knoten für jedes Netz aufbauen und gestalten können.