Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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.

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.

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.

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.

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.

Wir werden einen Indikator erstellen, der auf dem Gann‘schen 9er-Quadrat basiert, das durch Quadrieren von Zeit und Preis gebildet wird. Wir werden den Code vorbereiten und den Indikator in der Plattform in verschiedenen Zeitintervallen testen.

Die gleitenden Durchschnitte und der Stochastik-Oszillator können verwendet werden, um trendfolgende Handelssignale zu generieren. Diese Signale werden jedoch erst nach dem Eintreten der Preisaktion beobachtet. Diese den technischen Indikatoren innewohnende Verzögerung können wir mit Hilfe von KI wirksam überwinden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen vollständig autonomen KI-gesteuerten Expert Advisor erstellen, der Ihre bestehenden Handelsstrategien verbessern kann. Selbst die älteste mögliche Handelsstrategie kann verbessert werden.

In diesem Artikel stellen wir die Stapelstrategie des Handels (Trading-Layering) vor, die MACD- und RSI-Indikatoren mit statistischen Methoden kombiniert, um den dynamischen Handel in MQL5 zu automatisieren. Wir untersuchen die Architektur dieses kaskadierenden Ansatzes, erläutern seine Implementierung anhand wichtiger Codesegmente und geben dem Leser eine Anleitung für die Backtests, um die Leistung zu optimieren. Abschließend wird das Potenzial der Strategie hervorgehoben und die Voraussetzungen für weitere Verbesserungen im automatisierten Handel geschaffen.

Aufgrund von Tests, die in früheren Artikeln durchgeführt wurden, kamen wir zu dem Schluss, dass die Optimalität der trainierten Strategie weitgehend von der verwendeten Trainingsmenge abhängt. In diesem Artikel werden wir uns mit einer relativ einfachen, aber effektiven Methode zur Auswahl von Trajektorien für das Training von Modellen vertraut machen.

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.

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.

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.

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.

In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit möglicherweise nicht zu einem profitablen Durchgang führt.

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.

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.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.

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

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,

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.

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.

Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei Modellen und mit Methoden zu deren Überwindung.

Lernen Sie, wie Sie Chart-Objekte in MQL5 mit aktuellen und historischen Daten erstellen und anpassen. Dieser projektbasierte Leitfaden hilft Ihnen bei der Visualisierung von Handelsgeschäften und der praktischen Anwendung von MQL5-Konzepten, was die Erstellung von Tools, die auf Ihre Handelsanforderungen zugeschnitten sind, erleichtert.