Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Als Beobachter und Händler von Preisaktionen habe ich festgestellt, dass sich ein Trend in der Regel in diese Richtung fortsetzt, wenn er von mehreren Zeitrahmen bestätigt wird. Wie lange der Trend anhält, hängt davon ab, welcher Art von Händler Sie sind, ob Sie Positionen langfristig halten oder Scalping betreiben. Die Zeiträume, die Sie für die Bestätigung wählen, spielen eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel finden Sie ein schnelles, automatisiertes System, mit dem Sie den Gesamttrend über verschiedene Zeiträume hinweg mit nur einem Mausklick oder regelmäßigen Updates analysieren können.

In diesem Artikel schließen wir die erste Phase der Entwicklung unseres Replay- und Simulationssystems ab. Liebe Leserin, lieber Leser, damit bestätige ich, dass das System ein fortgeschrittenes Niveau erreicht hat und den Weg für die Einführung neuer Funktionen ebnet. Ziel ist es, das System noch weiter zu bereichern und es zu einem leistungsfähigen Instrument für die Forschung und Entwicklung von Marktanalysen zu machen.

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.

Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.

Wir haben bereits eine ganze Reihe von Komponenten entwickelt, die bei der automatischen Optimierung helfen. Bei der Erstellung folgten wir der traditionellen zyklischen Struktur: von der Erstellung eines minimalen funktionierenden Codes bis hin zum Refactoring und dem Erhalt eines verbesserten Codes. Es ist an der Zeit, mit dem Aufräumen unserer Datenbank zu beginnen, die auch eine Schlüsselkomponente in dem von uns geschaffenen System ist.

In diesem Artikel werden wir den Indikator Market Profile besprechen. Wir werden herausfinden, was sich hinter diesem Namen verbirgt, versuchen, seine Funktionsweise zu verstehen und einen Blick auf seine Terminalversion (MarketProfile) zu werfen.

Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.

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 mit Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren beschäftigen, die Pfeile zeichnen. Wir werden auch die Klassenmethoden für die korrekte Anzeige von Pfeilen verbessern, die Daten von Pfeilindikatoren anzeigen, die auf einem Symbol/einer Periode berechnet wurden, das/die nicht mit dem Symbol/der Periode des aktuellen Charts übereinstimmt.

Der ATR-Oszillator ist ein sehr beliebter Indikator als Volatilitätsproxy, insbesondere auf den Devisenmärkten, auf denen es nur wenige Volumendaten gibt. Wir untersuchen dies auf der Basis von Mustern, wie wir es mit früheren Indikatoren getan haben, und teilen Strategien und Testberichte dank der MQL5-Assistentenbibliotheksklassen und -zusammenstellungen.

In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.

Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.

Obwohl dies der dritte Artikel zu diesem Thema ist, muss ich für diejenigen, die den Unterschied zwischen dem Aktienmarkt und dem Devisenmarkt noch nicht verstanden haben, erklären: Der große Unterschied besteht darin, dass es auf dem Devisenmarkt keine Informationen über einige Punkte gibt, die im Laufe des Handels tatsächlich aufgetreten sind.

Heute befassen wir uns mit dem Einbinden nützlicher Handelsmetriken in ein spezielles Fenster, das in den Admin Panel EA integriert ist. Diese Diskussion konzentriert sich auf die Implementierung von MQL5 zur Entwicklung des „Analytics Panel“ und hebt den Wert der Daten hervor, die es den Handelsadministratoren liefert. Die Auswirkungen sind weitgehend lehrreich, da aus dem Entwicklungsprozess wertvolle Lehren gezogen werden, von denen sowohl angehende als auch erfahrene Entwickler profitieren. Diese Funktion zeigt die grenzenlosen Möglichkeiten, die diese Entwicklungsreihe für die Ausstattung von Handelsmanagern mit fortschrittlichen Softwaretools bietet. Darüber hinaus werden wir die Implementierung der Klassen PieChart und ChartCanvas als Teil der kontinuierlichen Erweiterung der Funktionen des Trading Administrator-Panels untersuchen.

Der Indikator UT BOT ATR Trailing ist ein persönlicher und anpassbarer Indikator, der sehr effektiv für Händler ist, die gerne schnelle Entscheidungen treffen und Geld aus Preisunterschieden machen, die als kurzfristiger Handel bezeichnet werden (Scalper), und sich auch als wichtig und sehr effektiv für langfristige Händler (positionelle Händler) erweist.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Handelsgeschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.

Anhand einfacher Beispiele werden wir die Grundsätze der Berechnung gleitender Durchschnitte untersuchen und lernen, wie man die Berechnung von Indikatoren, einschließlich gleitender Durchschnitte, optimieren kann.

Wir bestimmen den überkauften und überverkauften Zustand des Marktes nach der Chaostheorie: Wir integrieren die Prinzipien der Chaostheorie, der fraktalen Geometrie und der neuronalen Netze, um Finanzmärkte zu prognostizieren. Die Studie demonstriert die Verwendung des Lyapunov-Exponenten als Maß für die Zufälligkeit des Marktes und die dynamische Anpassung der Handelssignale. Die Methodik umfasst einen Algorithmus zur Erzeugung von fraktalem Rauschen, hyperbolische Tangentenaktivierung und Momentoptimierung.

Dieser Artikel ermöglicht es Anfängern, ein Skript für den Risikoausgleich beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten von Grund auf zu schreiben. Darüber hinaus können erfahrene Nutzer neue Ideen für die Umsetzung ihrer Lösungen in Bezug auf die in diesem Artikel vorgeschlagenen Optionen erhalten.

Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.