Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel stellen wir einen Algorithmus zur Permutation von Preisbalken vor und erläutern, wie Permutationstests verwendet werden können, um Fälle zu erkennen, in denen die Leistung einer Strategie gefälscht wurde, um potenzielle Käufer von Expert Advisors zu täuschen.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

Kann die Chaostheorie auf die Finanzmärkte angewendet werden? In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie sich die herkömmliche Chaostheorie und chaotische Systeme von dem von Bill Williams vorgeschlagenen Konzept unterscheiden.

Nachdem wir die Klasse C_Mouse verbessert haben, können wir uns auf die Erstellung einer Klasse konzentrieren, die einen völlig neuen Rahmen für unsere Analyse schaffen soll. Wir werden weder Vererbung noch Polymorphismus verwenden, um diese neue Klasse zu erstellen. Stattdessen werden wir die Preislinie ändern, oder besser gesagt, neue Objekte hinzufügen. Genau das werden wir in diesem Artikel tun. In der nächsten Ausgabe werden wir uns ansehen, wie man die Analyse ändern kann. All dies geschieht, ohne den Code der Klasse C_Mouse zu ändern. Nun, eigentlich wäre es einfacher, dies durch Vererbung oder Polymorphismus zu erreichen. Es gibt jedoch auch andere Methoden, um das gleiche Ergebnis zu erzielen.

Die meisten Menschen, die programmieren lernen wollen oder davon träumen, haben eigentlich keine Ahnung, was sie da tun. Ihre Tätigkeit besteht darin, dass sie versuchen, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu schaffen. Bei der Programmierung geht es jedoch nicht darum, geeignete Lösungen zu finden. Auf diese Weise können mehr Probleme als Lösungen entstehen. Hier werden wir etwas Fortgeschritteneres und daher etwas anderes machen.

Dies ist ein einzigartiger Optimierungsalgorithmus, der von der Evolution des Schildkrötenpanzers inspiriert wurde. Der TSEA-Algorithmus emuliert die allmähliche Bildung keratinisierter Hautbereiche, die optimale Lösungen für ein Problem darstellen. Die besten Lösungen werden „härter“ und befinden sich näher an der Außenfläche, während die weniger erfolgreichen Lösungen „weicher“ bleiben und sich im Inneren befinden. Der Algorithmus verwendet eine Gruppierung der Lösungen nach Qualität und Entfernung, wodurch weniger erfolgreiche Optionen erhalten bleiben und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet werden.

Heute werden wir eine Einschränkung aufheben, die bisher Simulationen auf der Grundlage des letzten Kurses verhindert hat, und einen neuen Einstiegspunkt speziell für diese Art von Simulationen einführen. Der gesamte Funktionsmechanismus wird auf den Prinzipien des Devisenmarktes beruhen. Der Hauptunterschied in diesem Verfahren ist die Trennung von Bid- und Last-Simulationen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Methode zur Randomisierung der Zeit und zur Anpassung an die Klasse C_Replay in beiden Simulationen identisch bleibt. Das ist gut, denn Änderungen in einem Modus führen automatisch zu Verbesserungen im anderen, vor allem wenn es um die Handhabung der Zeit zwischen den Ticks geht.

In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.

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.

In diesem Artikel automatisieren wir das Erkennen von Auftragsblöcken in MQL5 mithilfe der reinen Preisaktionsanalyse. Wir definieren Auftragsblöcke, implementieren ihre Erkennung und integrieren die automatische Handelsausführung. Schließlich führen wir einen Backtest der Strategie durch, um ihre Leistung zu bewerten.

Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) für den automatisierten Handel, der technische Analyse mit Deep Learning-Vorhersagen kombiniert.

Es gibt eine ganze Reihe von verschiedenen Handelsstrategien. Daher kann es sinnvoll sein, mehrere Strategien parallel anzuwenden, um Risiken zu diversifizieren und die Stabilität der Handelsergebnisse zu erhöhen. Wenn jedoch jede Strategie als separater Expert Advisor (EA) implementiert wird, wird die Verwaltung ihrer Arbeit auf einem Handelskonto sehr viel schwieriger. Um dieses Problem zu lösen, wäre es sinnvoll, den Betrieb verschiedener Handelsstrategien innerhalb eines einzigen EA zu implementieren.

In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.

In diesem Artikel setzen wir die Umsetzung der Ansätze des ATFNet-Modells fort, das die Ergebnisse von 2 Blöcken (Frequenz und Zeit) innerhalb der Zeitreihenprognose adaptiv kombiniert.

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.

Meistern Sie die Macht des VWAP mit unserem umfassenden Leitfaden! Lernen Sie, wie Sie mit MQL5 und Python die VWAP-Analyse in Ihre Handelsstrategie integrieren können. Optimieren Sie Ihre Markteinblicke und verbessern Sie Ihre Handelsentscheidungen noch heute.

In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Shuffled-Frog-Leaping-Algorithmus (SFL) und seiner Fähigkeiten bei der Lösung von Optimierungsproblemen. Der SFL-Algorithmus ist vom Verhalten der Frösche in ihrer natürlichen Umgebung inspiriert und bietet einen neuen Ansatz zur Funktionsoptimierung. Der SFL-Algorithmus ist ein effizientes und flexibles Werkzeug, das eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und optimale Lösungen erzielen kann.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System für die Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“, das das Kreuzen der gleitende Durchschnitte mit Periodenlängen von 14 und 50 als Signale verwendet, die durch einen 14-periodischen RSI-Filter bestätigt werden. Das System umfasst einen Filter für den Handelstag, Signalpfeile mit Kommentaren und ein Echtzeit-Dashboard zur Überwachung. Dieser Ansatz gewährleistet Präzision und Anpassungsfähigkeit beim automatisierten Handel.

Die Klassifizierung von Daten zu Analyse- und Prognosezwecken ist ein sehr vielfältiger Bereich des maschinellen Lernens, der eine große Anzahl von Ansätzen und Methoden umfasst. Dieser Beitrag befasst sich mit einem solchen Ansatz, der Agglomerativen Hierarchischen Klassifikation.

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.

Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.

In diesem Artikel werden wir die Klasse C_Mouse implementieren. Es bietet die Möglichkeit, auf höchstem Niveau zu programmieren. Wenn man über High-Level- oder Low-Level-Programmiersprachen spricht, geht es jedoch nicht darum, obszöne Wörter oder Jargon in den Code aufzunehmen. Es ist genau andersherum. Wenn wir von High-Level- oder Low-Level-Programmierung sprechen, meinen wir, wie leicht oder schwer der Code für andere Programmierer zu verstehen ist.

Heute werden wir eine Technik lernen, die uns in verschiedenen Phasen unseres Berufslebens als Programmierer sehr helfen kann. Oft ist es nicht die Plattform selbst, die begrenzt ist, sondern das Wissen der Person, die über die Grenzen spricht. In diesem Artikel erfahren Sie, dass Sie mit gesundem Menschenverstand und Kreativität die MetaTrader 5-Plattform viel interessanter und vielseitiger gestalten können, ohne auf verrückte Programme oder ähnliches zurückgreifen zu müssen, und einfachen, aber sicheren und zuverlässigen Code erstellen können. Wir werden unsere Kreativität nutzen, um bestehenden Code zu ändern, ohne eine einzige Zeile des Quellcodes zu löschen oder hinzuzufügen.

In diesem Artikel zeigen wir, wie mit Python trainierte Hidden Markov Modelle in MetaTrader 5 Anwendungen integriert werden können. Hidden-Markov-Modelle sind ein leistungsfähiges statistisches Instrument zur Modellierung von Zeitreihendaten, bei denen das modellierte System durch nicht beobachtbare (verborgene) Zustände gekennzeichnet ist. Eine grundlegende Prämisse von HMMs ist, dass die Wahrscheinlichkeit, sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Zustand zu befinden, vom Zustand des Prozesses im vorherigen Zeitfenster abhängt.